Conéctate al servidor de MCP de Developer Knowledge

El servidor de MCP de Google Developer Knowledge brinda a las herramientas de desarrollo potenciadas por IA acceso directo para buscar y recuperar documentación oficial para desarrolladores de Google sobre productos como Firebase, Google Cloud, Android, Google Maps Platform y muchos más. Si conectas tu asistente de programación a la biblioteca oficial de documentación de Google, evitarás las búsquedas manuales en la Web, el contexto desactualizado y el scraping.

Funciones del servidor de MCP

El servidor de MCP de Google Developer Knowledge proporciona tres herramientas principales a tu asistente de programación con IA:

Nombre de la herramienta	Descripción
search_documents	Busca en la documentación para desarrolladores de Google y devuelve los fragmentos de página más relevantes junto con los nombres de los documentos.
get_documents	Recupera el contenido completo en Markdown de los documentos con los nombres que devuelve search_documents.
answer_query	Genera respuestas estructuradas y sintetizadas basadas en el corpus de conocimiento del desarrollador.

La herramienta search_documents busca en la documentación de Google las secciones más relevantes que coincidan con tu búsqueda. Cuando haces una pregunta, la herramienta devuelve pasajes de texto breves. Si tu agente necesita el contexto completo de la página que rodea un pasaje, puede pasar el nombre del recurso del documento a get_documents para recuperar toda la página.

Usa la herramienta answer_query cuando quieras una respuesta directa a una pregunta sintetizada a partir del corpus de conocimiento para desarrolladores en lugar de resultados de la búsqueda sin procesar o archivos Markdown completos.

Elige tu método de autenticación

El servidor de MCP de Developer Knowledge admite dos métodos de autenticación según tu entorno de desarrollo y asistente de IA:

• Llave de API: Es la mejor opción para IDEs de terceros y agentes de CLI, como Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, Codex y otros clientes de MCP remotos. Pasa la clave de API en el encabezado X-Goog-Api-Key a través de HTTPS.
• OAuth y ADC: Es la mejor opción para los flujos de trabajo empresariales o de Google Antigravity que usan credenciales predeterminadas de la aplicación (ADC) o un ID de cliente de OAuth 2.0 independiente.

Genera las credenciales necesarias para el método de autenticación que elegiste y permite que tu asistente de IA o agente de programación autentiquen solicitudes con el servicio del servidor de MCP de Developer Knowledge.

Selecciona una pestaña para crear tus credenciales:

Clave de API

Requisitos previos

Antes de crear una clave de API, asegúrate de tener lo siguiente:

• Un proyecto de Google Cloud.
• La CLI de gcloud instalada (si se configura desde la línea de comandos)

Habilita la API y crea una clave de API

Puedes generar una clave de API con la consola de Google Cloud o la CLI de gcloud:

Consola de Google Cloud

1. Abre la página de la API de Developer Knowledge en la consola de Google Cloud.
2. Selecciona tu proyecto de Google Cloud y haz clic en Habilitar.
3. Ve a la página Credenciales.
4. Haz clic en Crear credenciales y selecciona Clave de API.
5. Haz clic en la acción Editar clave de API para configurar restricciones:
   • En Restricciones de API, elige Restringir clave.
   • Selecciona API de Developer Knowledge.
   • Si planeas usar la misma clave para las llamadas al modelo (como GEMINI_API_KEY), también selecciona API de Generative Language.
6. Haz clic en Guardar y, luego, copia tu clave de API.

gcloud CLI

1. Habilita la API de Developer Knowledge en tu proyecto y reemplaza PROJECT_ID por tu ID del proyecto:

   gcloud services enable developerknowledge.googleapis.com \
     --project=PROJECT_ID
   

2. Crea una clave de API:

   gcloud services api-keys create \
     --project=PROJECT_ID \
     --display-name="DK API Key"
   

   Este comando devuelve detalles de los metadatos sobre tu clave nueva. Copia y guarda los siguientes dos valores del resultado del comando:

   • keyString: Esta es la clave de API sin procesar (por ejemplo, AIzaSy...). Pegarás este valor en la configuración de tu IDE.
   • name: Es la ruta de acceso al recurso de la clave (por ejemplo, projects/PROJECT_ID/locations/global/keys/UNIQUE_ID). Usarás esta ruta de acceso para restringir la clave en el siguiente paso.

3. Restringe la clave a la API de Developer Knowledge para evitar el uso no autorizado. Reemplaza KEY_NAME por la ruta de acceso completa de name que copiaste en el paso anterior:

   gcloud services api-keys update KEY_NAME \
     --api-target=service=developerknowledge.googleapis.com
   

   Importante: Si planeas usar la misma clave para las llamadas generales del modelo de tu cliente de IA (por ejemplo, GEMINI_API_KEY), también debes permitir la API de Generative Language:

   gcloud services api-keys update KEY_NAME \
     --api-target=service=developerknowledge.googleapis.com \
     --api-target=service=generativelanguage.googleapis.com
   

OAuth y ADC

Requisitos previos

Antes de configurar OAuth, asegúrate de tener lo siguiente:

• Un proyecto de Google Cloud.
• La CLI de gcloud instalada

Habilita la API

Ejecuta el siguiente comando para habilitar la API de Developer Knowledge en tu proyecto:

gcloud services enable developerknowledge.googleapis.com \
  --project=PROJECT_ID

Elige tu tipo de credencial de OAuth

Selecciona el enfoque de credenciales que requiere tu herramienta:

Credencial predeterminada de la aplicación

Si tu asistente de IA admite ADC (como Google Antigravity), haz lo siguiente:

1. Autentícate con tu Cuenta de Google y configura tu proyecto de cuota:

   gcloud auth application-default login \
     --project=PROJECT_ID
   

2. Cuando se abra el navegador, accede con tu Cuenta de Google y otorga los permisos solicitados.

ID de cliente de OAuth

Si tu asistente de IA requiere un ID y un secreto de cliente de OAuth independientes, haz lo siguiente:

1. Abre la Pantalla de consentimiento de OAuth.
2. Establece el tipo de usuario como Externo, completa el nombre de la app y el correo electrónico de asistencia obligatorios, y haz clic en Guardar y continuar.
3. En la página Público, haz clic en Agregar usuarios en Usuarios de prueba, ingresa tu dirección de correo electrónico de Google y haz clic en Guardar.
4. Ve a la página Clientes, haz clic en Crear cliente y configura Tipo de aplicación como App para computadoras.
5. Haz clic en Crear y, luego, descarga el archivo de credenciales del cliente en formato JSON.

Configura tu IDE o agente de programación

Después de obtener tus credenciales, selecciona tu entorno de programación preferido para ver las instrucciones de configuración.

Según el método de autenticación que elijas, reemplaza los marcadores de posición en las plantillas de configuración de la siguiente manera:

• Autenticación de la clave de API: Reemplaza YOUR_API_KEY por tu cadena de clave de API sin procesar.

• Autenticación por OAuth o ADC: Reemplaza PROJECT_ID por el ID de tu proyecto de Google Cloud:

Google Antigravity

IDE de Antigravity y extensiones

Para configurar el servidor de MCP en el IDE de Antigravity o en la extensión de Antigravity (como en VS Code), selecciona tu método de autenticación:

Credenciales de Google

Para instalar el servidor de MCP con la configuración de un solo clic, haz lo siguiente:

1. En el panel Agent, haz clic en el menú Opciones adicionales () y selecciona MCP Servers.
2. Busca Google Developer Knowledge.
3. Haz clic en el ícono Install (). Antigravity configura automáticamente el servidor y se conecta con tus credenciales activas de Google.

Clave de API

Para configurar una clave de API en el IDE de Antigravity o la extensión de Antigravity, haz lo siguiente:

1. En el panel Agent, haz clic en el menú Opciones adicionales () > Servidores de MCP > Administrar servidores de MCP > Ver configuración sin procesar (o abre .agents/mcp_config.json).

2. Agrega la siguiente configuración del servidor:

   {
     "mcpServers": {
       "google-developer-knowledge": {
         "serverUrl": "https://developerknowledge.googleapis.com/mcp",
         "headers": {
           "X-Goog-Api-Key": "YOUR_API_KEY"
         }
       }
     }
   }
   

CLI de Antigravity

Configura el servidor de MCP en el archivo .agents/mcp_config.json de tu proyecto (o de forma global en ~/.gemini/config/mcp_config.json):

Credenciales de Google

{
  "mcpServers": {
    "google-developer-knowledge": {
      "httpUrl": "https://developerknowledge.googleapis.com/mcp",
      "authProviderType": "google_credentials",
      "oauth": {
        "scopes": [
          "https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform"
        ]
      },
      "timeout": 30000,
      "headers": {
        "X-goog-user-project": "PROJECT_ID"
      }
    }
  }
}

Clave de API

{
  "mcpServers": {
    "google-developer-knowledge": {
      "serverUrl": "https://developerknowledge.googleapis.com/mcp",
      "headers": {
        "X-Goog-Api-Key": "YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

Nota: Si usas la aplicación independiente Antigravity 2.0, ve a Configuración > Personalizaciones y haz clic en Abrir configuración de MCP en Servidores de MCP instalados para agregar tu configuración.

Claude Code

Ejecuta el siguiente comando en la terminal:

claude mcp add google-developer-knowledge \
  --transport http https://developerknowledge.googleapis.com/mcp \
  --header "X-Goog-Api-Key: YOUR_API_KEY"

Cursor

Para configurar Cursor, edita .cursor/mcp.json en la raíz de tu proyecto o ~/.cursor/mcp.json para el acceso global:

{
  "mcpServers": {
    "google-developer-knowledge": {
      "url": "https://developerknowledge.googleapis.com/mcp",
      "headers": {
        "X-Goog-Api-Key": "YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

GitHub Copilot

Nota: Si usas la extensión Antigravity en VS Code en lugar de GitHub Copilot, selecciona la pestaña Google Antigravity.

Configuración del espacio de trabajo

Para configurar GitHub Copilot en VS Code para un espacio de trabajo específico, crea o edita .vscode/mcp.json:

{
  "servers": {
    "google-developer-knowledge": {
      "url": "https://developerknowledge.googleapis.com/mcp",
      "headers": {
        "X-Goog-Api-Key": "YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

Configuración global del usuario

Para que el servidor esté disponible en todos los espacios de trabajo de VS Code, abre la configuración del usuario (JSON) y agrega lo siguiente debajo de la clave "mcp":

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "google-developer-knowledge": {
        "url": "https://developerknowledge.googleapis.com/mcp",
        "headers": {
          "X-Goog-Api-Key": "YOUR_API_KEY"
        }
      }
    }
  }
}

Codex

Para configurar la CLI de Codex o el agente de Codex, agrega la configuración del servidor a ~/.codex/config.toml (o al .codex/config.toml de tu proyecto):

[mcp_servers.google-developer-knowledge]
  url = "https://developerknowledge.googleapis.com/mcp"
  http_headers = { "X-Goog-Api-Key" = "YOUR_API_KEY" }

Nota: Después de cambiar la configuración, es posible que el servidor muestre el estado No se accedió. Esto es normal y no afectará tu acceso.

Otro

Para configurar cualquier otro cliente de MCP remoto (como JetBrains AI Assistant, Windsurf, Cline, Zed, Continue o Claude Desktop), configura un servidor de transporte HTTP con los siguientes parámetros de configuración:

• URL del servidor: https://developerknowledge.googleapis.com/mcp
• Encabezado HTTP: X-Goog-Api-Key: YOUR_API_KEY

Plantilla de configuración de JSON estándar:

{
  "mcpServers": {
    "google-developer-knowledge": {
      "url": "https://developerknowledge.googleapis.com/mcp",
      "headers": {
        "X-Goog-Api-Key": "YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

Verifica la conexión

Una vez que lo configures, reinicia tu asistente de IA o vuelve a cargar sus servidores de MCP. Luego, envía una instrucción de prueba para verificar que la integración de la herramienta funcione:

How do I list Cloud Storage buckets using the Google Cloud Python SDK?

Si el agente invoca search_documents o answer_query y devuelve información de la documentación de Google, significa que tu servidor está conectado y activo.

Optimiza la ventana de contexto y el uso de tokens

Recuperar páginas de documentación completas en la ventana de contexto de un modelo de IA consume una cantidad significativa de tokens. La transferencia de varios documentos grandes puede generar costos altos de tokens, mayor latencia y desbordamiento de la ventana de contexto.

Para garantizar respuestas rápidas y rentables, sigue estas prácticas recomendadas de ingeniería de instrucciones:

• Confía en la recuperación en dos pasos: Permite que el agente comience llamando a search_documents. Esto devuelve fragmentos enfocados (segmentos) que suelen contener la sintaxis exacta o la firma de la API que necesitas sin consumir tokens para toda la página. Indícale a tu agente que llame a get_documents solo cuando el contexto circundante sea estrictamente necesario.

• Prefiere answer_query para preguntas conceptuales: Cuando necesites una explicación sintetizada o una comparación de diseño, indícale a tu agente que use answer_query. Esta herramienta sintetiza una respuesta directamente del corpus de conocimiento del desarrollador sin devolver páginas Markdown sin procesar completas.

• Escribe instrucciones específicas y con un alcance definido: Evita las instrucciones demasiado generales, como "Explica todo sobre Firebase". En su lugar, especifica el producto, la plataforma y el idioma objetivo:

  How do I write a Firestore transaction in Dart with error handling?
  

• Agrega reglas personalizadas del agente: Agrega lineamientos a nivel del proyecto a los archivos de instrucciones de tu asistente (por ejemplo, .cursorrules, CLAUDE.md o .github/copilot-instructions.md) para restringir las recuperaciones automáticas de páginas completas:

  When searching Google developer documentation, inspect search_documents
  snippets first. Do not call get_documents unless the snippet lacks
  necessary code context.
  

Configuraciones opcionales de seguridad

El MCP introduce nuevos riesgos y consideraciones de seguridad debido a la amplia variedad de acciones que puedes realizar con las herramientas de MCP. Para minimizar y administrar estos riesgos, Google Cloud ofrece parámetros de configuración predeterminados y políticas personalizables para controlar el uso de las herramientas de MCP en tu organización o proyecto de Google Cloud.

Para obtener más información sobre la seguridad y la administración de la MCP, consulta Seguridad y protección de la IA.

Usa Model Armor

Model Armor es un servicio de Google Cloud diseñado para mejorar la seguridad de tus aplicaciones de IA. Funciona analizando de forma proactiva las instrucciones y respuestas de los LLM, protegiendo contra diversos riesgos y respaldando prácticas de IA responsable. Ya sea que implementes IA en tu entorno de nube o en proveedores de servicios en la nube externos, Model Armor puede ayudarte a evitar entradas maliciosas, verificar la seguridad del contenido, proteger datos sensibles, mantener el cumplimiento y aplicar tus políticas de seguridad de la IA de manera coherente en todo tu diverso panorama de IA.

Cuando Model Armor está habilitado con el registro habilitado, Model Armor registra toda la carga útil. Esto podría exponer información sensible en tus registros.

Enrutamiento de solicitudes de MCP a Model Armor

Model Armor está disponible en ciertas regiones. Cuando Model Armor está habilitado y usas un servidor de MCP en una jurisdicción que Model Armor no admite, el comportamiento de enrutamiento de la llamada podría ser diferente para los distintos servidores de MCP y podría incumplir la residencia de datos para los datos en uso y en tránsito. Para obtener más información sobre el comportamiento de los servidores de MCP individuales, consulta Productos compatibles con Model Armor.

Habilita Model Armor

Sigue los pasos que se indican en Integración con los servidores de MCP de Google y Google Cloud para habilitar Model Armor.

Configura la protección para servidores de MCP remotos

Para proteger las llamadas y respuestas de tu herramienta de MCP, puedes usar la configuración mínima de Model Armor. Un parámetro de configuración mínimo define los filtros de seguridad mínimos que se aplican en todo el proyecto. Esta configuración aplica un conjunto coherente de filtros a todas las llamadas y respuestas de herramientas de MCP dentro del proyecto.

Nota: No habilites el filtro de inyección de instrucciones y jailbreaking, a menos que tu tráfico de MCP contenga datos de lenguaje natural.

Configura un parámetro de configuración mínimo de Model Armor con la limpieza de MCP habilitada. Para obtener más información, consulta Configura los parámetros mínimos de Model Armor.

Nota: Si el agente y el servidor de MCP se encuentran en proyectos diferentes, puedes crear configuraciones mínimas en ambos proyectos (el proyecto del cliente y el proyecto del recurso). En este caso, Model Armor se invoca dos veces, una para cada proyecto.

Consulta el siguiente comando de ejemplo:

gcloud model-armor floorsettings update \
--full-uri='projects/PROJECT_ID/locations/global/floorSetting' \
--enable-floor-setting-enforcement=TRUE \
--add-integrated-services=GOOGLE_MCP_SERVER \
--google-mcp-server-enforcement-type=INSPECT_AND_BLOCK \
--enable-google-mcp-server-cloud-logging \
--malicious-uri-filter-settings-enforcement=ENABLED \
--add-rai-settings-filters='[{"confidenceLevel": "MEDIUM_AND_ABOVE", "filterType": "DANGEROUS"}]'

Reemplaza PROJECT_ID por el ID del proyecto de .

Ten en cuenta los siguientes parámetros de configuración:

• INSPECT_AND_BLOCK: Es el tipo de aplicación que inspecciona el contenido del servidor de MCP de Google y bloquea las instrucciones y las respuestas que coinciden con los filtros.
• ENABLED: Es el parámetro de configuración que habilita un filtro o la aplicación.
• MEDIUM_AND_ABOVE: Es el nivel de confianza para la configuración del filtro de IA responsable: Peligroso. Puedes modificar este parámetro de configuración, aunque los valores más bajos pueden generar más falsos positivos. Para obtener más información, consulta Niveles de confianza de Model Armor.

Inhabilita el análisis del tráfico de MCP con Model Armor

Para evitar que Model Armor analice automáticamente el tráfico hacia y desde los servidores de MCP de Google según la configuración mínima del proyecto, ejecuta el siguiente comando:

gcloud model-armor floorsettings update \
  --full-uri='projects/PROJECT_ID/locations/global/floorSetting' \
  --remove-integrated-services=GOOGLE_MCP_SERVER

Reemplaza PROJECT_ID por el ID del proyecto . Model Armor no aplica automáticamente las reglas definidas en la configuración mínima de este proyecto al tráfico de ningún servidor de MCP de Google.

La configuración general y la configuración mínima de Model Armor pueden afectar a más que solo el MCP. Dado que Model Armor se integra con servicios como Vertex AI, cualquier cambio que realices en la configuración mínima puede afectar el análisis del tráfico y los comportamientos de seguridad en todos los servicios integrados, no solo en el MCP.

Cómo ajustar la configuración de Model Armor

Si usas Model Armor para proteger tu aplicación, es posible que encuentres errores de 403 PERMISSION_DENIED para algunas búsquedas. Dado que el servidor de MCP de Developer Knowledge solo devuelve documentación pública de fuentes confiables de Google, recomendamos establecer los filtros de inyección de instrucciones y jailbreak (PIJB) en niveles de confianza de HIGH_AND_ABOVE para reducir los falsos positivos. Si tu caso de uso no involucra otras herramientas que acceden a datos privados o sensibles, también puedes considerar inhabilitar los filtros de PIJB.

Solución de problemas

Si tienes problemas para conectarte al servidor de MCP de Developer Knowledge o realizar consultas en él, consulta la siguiente matriz de solución de problemas y los pasos para resolverlos:

Matriz de solución de problemas

Síntoma o error	Causa probable	Solución
400 Bad Request: API key not valid	Falta la cadena de la clave de API, no es válida o tiene un formato incorrecto.	Verifica que la clave de API se haya copiado correctamente y que se haya configurado en el objeto headers con la clave X-Goog-Api-Key.
403 PERMISSION_DENIED: Developer Knowledge API has not been used	La API de Developer Knowledge no está habilitada en el proyecto de Google Cloud.	Habilita la API en la consola de Google Cloud o ejecuta gcloud services enable developerknowledge.googleapis.com.
403 PERMISSION_DENIED: API target restriction	La lista de restricciones de la clave de API excluye la API de Developer Knowledge.	Actualiza las restricciones de tu clave de API en la página Credenciales de la consola de Google Cloud para incluir la API de Developer Knowledge.
Faltan credenciales de ADC o 401 UNAUTHENTICATED	Las credenciales predeterminadas de la aplicación vencieron o no se inicializaron.	Ejecuta gcloud auth application-default login --project=PROJECT_ID para actualizar las credenciales locales.
403 access_denied / "Acceso bloqueado: error de autorización"	Tu cuenta no aparece como usuario de prueba autorizado en el consentimiento de OAuth.	En Consola de Google Cloud > Auth Platform > Público, agrega tu dirección de correo electrónico en Usuarios de prueba.
Error del cliente de OAuth o URI de redireccionamiento no válido	Se creó el cliente de OAuth con un tipo de aplicación no compatible.	Vuelve a crear tu ID de cliente de OAuth con el tipo establecido en App para computadoras.
Extremo 404 NOT_FOUND en /mcp	La API no está habilitada para tu proyecto.	Habilita la API de Developer Knowledge en la consola de Google Cloud o ejecuta gcloud services enable developerknowledge.googleapis.com.
429 RESOURCE_EXHAUSTED	Alcanzaste el límite de cuota de tu proyecto.	Verifica el uso de tu cuota de la API de Developer Knowledge en la consola y solicita un aumento de cuota si es necesario.
403 PERMISSION_DENIED con Model Armor	Un falso positivo del filtro de PIJB de Model Armor bloqueó una consulta segura.	Establece la confianza del filtro de PIJB en HIGH_AND_ABOVE en la configuración de tu plantilla de Model Armor.

Cómo resolver errores de autenticación y consentimiento

• Configuración del encabezado de la clave de API: Verifica que tu configuración JSON del MCP incluya la sección headers con "X-Goog-Api-Key". No pases la clave de API como un parámetro de consulta en la URL.

• Usuarios de prueba de la pantalla de consentimiento de OAuth: Cuando creas un cliente de OAuth para computadoras en un proyecto con un tipo de usuario externo en modo de prueba, Google bloquea el acceso a las cuentas que no se indican en los usuarios de prueba. Asegúrate de que tu dirección de correo electrónico activa de Google se haya agregado en Público > Usuarios de prueba en la consola de Google Cloud.

• Cuotas y límites de frecuencia: Para supervisar tu uso diario y por minuto, ve a IAM y administración > Cuotas y límites del sistema en la consola de Google Cloud y filtra por API de Developer Knowledge.

Documentación incluida

Consulta la referencia del corpus para obtener la lista completa de los productos de Google y los repositorios de documentación indexados por el servidor.

Limitaciones conocidas

• Solo documentación pública: El servidor indexa solo la documentación disponible públicamente que se incluye en la Referencia del corpus. No se incluyen documentos internos, repositorios privados ni recursos de terceros.
• Idioma inglés: El servidor indexa y devuelve la documentación solo en inglés.
• Dependencia de red y Controles del servicio de VPC: Dado que el servidor de MCP de Developer Knowledge es un servicio alojado remoto, tu cliente debe tener conectividad de red para acceder a https://developerknowledge.googleapis.com.
  • Dentro de las redes de VPC de Google Cloud: No se requiere salida a Internet pública. Puedes acceder a developerknowledge.googleapis.com de forma privada sin direcciones IP externas ni Cloud NAT. Para ello, enruta el tráfico con el Acceso privado a Google (private.googleapis.com / 199.36.153.8/30) o un extremo de Private Service Connect (PSC) que apunte al paquete all-apis.
  • Controles del servicio de VPC (VPC-SC): developerknowledge.googleapis.com no se admite en el VIP restringido (restricted.googleapis.com/199.36.153.4/30) ni en los extremos de PSC vpc-sc. Si tu VPC enruta *.googleapis.com a restricted.googleapis.com, configura una política de respuesta de Cloud DNS o un registro DNS privado específicos para que developerknowledge.googleapis.com se resuelva en private.googleapis.com (199.36.153.8/30).