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개발자 지식 MCP 서버에 연결

Google Developer Knowledge MCP 서버를 사용하면 AI 기반 개발 도구가 Firebase, Google Cloud, Android, Google Maps Platform 등의 제품에 대한 공식 Google 개발자 문서를 직접 검색하고 가져올 수 있습니다. 코딩 어시스턴트를 Google의 권위 있는 문서 라이브러리에 연결하면 수동 웹 검색, 오래된 컨텍스트, 스크래핑을 방지할 수 있습니다.

MCP 서버 기능

Google Developer Knowledge MCP 서버는 AI 코딩 어시스턴트에 세 가지 핵심 도구를 제공합니다.

도구 이름	설명
`search_documents`	Google 개발자 문서를 검색하고 문서 이름과 함께 가장 관련성이 높은 페이지 발췌문을 반환합니다.
`get_documents`	``search_documents``에서 반환된 이름을 사용하여 문서의 전체 마크다운 콘텐츠를 가져옵니다.
`answer_query`	Developer Knowledge 말뭉치를 기반으로 구조화된 합성 답변을 생성합니다.

search_documents 도구는 Google 문서를 검색하여 쿼리와 일치하는 가장 관련성이 높은 섹션을 찾습니다. 질문하면 도구에서 짧은 텍스트 구절을 반환합니다. 에이전트에 구절을 둘러싼 전체 페이지 컨텍스트가 필요한 경우 문서의 리소스 이름을 get_documents에 전달하여 전체 페이지를 가져올 수 있습니다.

Developer Knowledge 말뭉치에서 합성된 질문에 대한 직접적인 답변을 원시 검색 결과 또는 전체 마크다운 파일이 아닌 원하는 경우 answer_query 도구를 사용하세요.

인증 방법 선택하기

Developer Knowledge MCP 서버는 개발 환경 및 AI 어시스턴트에 따라 두 가지 인증 방법을 지원합니다.

API 키: Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, Codex, 기타 원격 MCP 클라이언트와 같은 서드 파티 IDE 및 CLI 에이전트에 가장 적합합니다. HTTPS를 통해 X-Goog-Api-Key 헤더에 API 키를 전달합니다.
OAuth 및 ADC: Google Antigravity 또는 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보 (ADC) 또는 독립형 OAuth 2.0 클라이언트 ID를 사용하는 엔터프라이즈 워크플로에 가장 적합합니다.

선택한 인증 방법에 필요한 사용자 인증 정보를 생성하여 AI 어시스턴트 또는 코딩 에이전트가 Developer Knowledge MCP 서버 서비스로 요청을 인증할 수 있도록 합니다.

탭을 선택하여 사용자 인증 정보를 만듭니다.

API 키

기본 요건

API 키를 만들기 전에 다음이 있는지 확인하세요.

Google Cloud 프로젝트.
gcloud CLI가 설치됨 (명령줄에서 구성하는 경우).

API 사용 설정 및 API 키 만들기

Google Cloud 콘솔 또는 gcloud CLI를 사용하여 API 키를 생성할 수 있습니다.

Google Cloud Console

Google Cloud 콘솔에서 Developer Knowledge API 페이지 를 엽니다.
Google Cloud 프로젝트를 선택하고 사용 설정 을 클릭합니다.
사용자 인증 정보 페이지로 이동합니다.
사용자 인증 정보 만들기 를 클릭한 후 API 키 를 선택합니다.
API 키 수정 작업을 클릭하여 제한사항을 구성합니다.
- **API 제한사항** 에서 **키 제한** 을 선택합니다.
- Developer Knowledge API 를 선택합니다.
- 모델 호출 (예: GEMINI_API_KEY)에 동일한 키를 사용하려는 경우 Generative Language API 도 선택합니다.
저장을 클릭한 후 API 키를 복사합니다.

gcloud CLI

프로젝트에서 Developer Knowledge API를 사용 설정하고 PROJECT_ID를 프로젝트 ID로 바꿉니다.
```
gcloud services enable developerknowledge.googleapis.com \
  --project=PROJECT_ID
```
API 키를 만듭니다.
```
gcloud services api-keys create \
  --project=PROJECT_ID \
  --display-name="DK API Key"
```
이 명령어는 새 키에 관한 메타데이터 세부정보를 반환합니다. 명령어 출력에서 다음 두 값을 모두 복사하여 저장합니다.
- keyString: 원시 API 키입니다 (예: AIzaSy...). 이 값을 IDE 구성에 붙여넣습니다.
- name: 키의 리소스 경로입니다 (예: projects/PROJECT_ID/locations/global/keys/UNIQUE_ID). 이 경로는 다음 단계에서 키를 제한하는 데 사용합니다.
무단 사용을 방지하기 위해 키를 Developer Knowledge API로 제한합니다. KEY_NAME을 이전 단계에서 복사한 전체 name 경로 로 바꿉니다.
```
gcloud services api-keys update KEY_NAME \
  --api-target=service=developerknowledge.googleapis.com
```
중요: AI 클라이언트의 일반 모델 호출 (예:GEMINI_API_KEY)에 동일한 키를 사용하려는 경우 Generative Language API도 허용해야 합니다.
```
gcloud services api-keys update KEY_NAME \
  --api-target=service=developerknowledge.googleapis.com \
  --api-target=service=generativelanguage.googleapis.com
```

OAuth 및 ADC

기본 요건

OAuth를 구성하기 전에 다음이 있는지 확인하세요.

API 사용 설정

다음 명령어를 실행하여 프로젝트에서 Developer Knowledge API를 사용 설정합니다.

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

OAuth 사용자 인증 정보 유형 선택

도구에 필요한 사용자 인증 정보 접근 방식을 선택합니다.

애플리케이션 기본 사용자 인증 정보

AI 어시스턴트가 ADC를 지원하는 경우 (예: Google Antigravity):

Google 계정으로 인증하고 할당량 프로젝트를 설정합니다.
```
gcloud auth application-default login \
  --project=PROJECT_ID
```
브라우저가 열리면 Google 계정으로 로그인하고 요청된 권한을 부여합니다.

OAuth 클라이언트 ID

AI 어시스턴트에 독립형 OAuth 클라이언트 ID 및 보안 비밀번호가 필요한 경우:

OAuth 동의 화면을 엽니다.
사용자 유형을 외부로 설정하고 필수 앱 이름 과 지원 이메일을 입력한 후 저장 후 계속을 클릭합니다.
잠재고객 페이지의 테스트 사용자에서 사용자 추가를 클릭하고 Google 이메일 주소를 입력한 후 저장을 클릭합니다.
클라이언트 페이지로 이동하여 클라이언트 만들기를 클릭하고 애플리케이션 유형을 데스크톱 앱으로 설정합니다.
만들기 를 클릭한 후 JSON 클라이언트 사용자 인증 정보 파일을 다운로드합니다.

IDE 또는 코딩 에이전트 구성

사용자 인증 정보를 가져온 후 원하는 코딩 환경을 선택하여 설정 안내를 확인합니다.

선택한 인증 방법에 따라 구성 템플릿의 자리표시자를 다음과 같이 바꿉니다.

API 키 인증: YOUR_API_KEY을(를) 원시 API 키 문자열로 바꿉니다.
OAuth 또는 ADC 인증: PROJECT_ID 를 Google Cloud 프로젝트 ID로 바꿉니다.

Google Antigravity

Antigravity IDE 및 확장 프로그램

Antigravity IDE 또는 Antigravity 확장 프로그램(예: VS Code)에서 MCP 서버를 구성하려면 인증 방법을 선택하세요.

Google 사용자 인증 정보

원클릭 설정을 사용하여 MCP 서버를 설치하려면 다음 단계를 따르세요.

에이전트 패널에서 추가 옵션 () 메뉴를 클릭하고 MCP 서버를 선택합니다.
Google Developer Knowledge 를 검색합니다.
설치 () 아이콘을 클릭합니다. Antigravity는 활성 Google 사용자 인증 정보를 사용하여 서버를 자동으로 구성하고 연결합니다.

API 키

Antigravity IDE 또는 Antigravity 확장 프로그램에서 API 키를 구성하려면 다음 단계를 따르세요.

에이전트 패널에서 추가 옵션 () 메뉴 > MCP 서버 > MCP 서버 관리 > 원시 구성 보기 (또는 .agents/mcp_config.json 열기)를 클릭합니다.

다음 서버 구성을 추가합니다.

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

Antigravity CLI

프로젝트의 .agents/mcp_config.json 파일 또는 전역적으로 ~/.gemini/config/mcp_config.json에서 MCP 서버를 구성합니다.

Google 사용자 인증 정보

{
  "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"
      }
    }
  }
}

API 키

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

Claude Code

터미널에서 다음 명령어를 실행합니다.

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

커서

커서를 구성하려면 프로젝트 루트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json을 수정합니다.

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

GitHub Copilot

작업공간 설정

특정 작업공간에 VS Code에서 GitHub Copilot을 구성하려면 .vscode/mcp.json을 만들거나 수정합니다.

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

전역 사용자 설정

모든 VS Code 작업공간에서 서버를 사용할 수 있도록 하려면 사용자 설정 (JSON) 을 열고 "mcp" 키 아래에 다음을 추가합니다.

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

Codex

Codex CLI 또는 Codex 에이전트를 구성하려면 서버 구성을 ~/.codex/config.json (또는 프로젝트의 .codex/config.json)에 추가합니다.

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

기타

기타 원격 MCP 클라이언트 (예: JetBrains AI Assistant, Windsurf, Cline, Zed, Continue 또는 Claude Desktop)를 구성하려면 다음 설정으로 HTTP 전송 서버를 구성합니다.

서버 URL: https://developerknowledge.googleapis.com/mcp
HTTP 헤더: X-Goog-Api-Key: YOUR_API_KEY

표준 JSON 구성 템플릿:

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

연결 확인

구성되면 AI 어시스턴트를 다시 시작하거나 MCP 서버를 다시 로드합니다. 그런 다음 테스트 프롬프트를 전송하여 도구 통합이 작동하는지 확인합니다.

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

에이전트가 search_documents 또는 answer_query를 호출하고 Google 문서에서 정보를 반환하면 서버가 연결되어 활성 상태입니다.

컨텍스트 윈도우 및 토큰 사용량 최적화

AI 모델의 컨텍스트 윈도우에 전체 문서 페이지를 가져오면 상당한 토큰이 소모됩니다. 여러 개의 대용량 문서를 수집하면 토큰 비용이 높아지고 지연 시간이 늘어나며 컨텍스트 윈도우가 오버플로될 수 있습니다.

빠르고 비용 효율적인 응답을 보장하려면 다음 프롬프트 엔지니어링 권장사항을 따르세요.

2단계 검색에 의존: 에이전트가 search_documents를 호출하여 시작하도록 합니다. 이렇게 하면 전체 페이지에 토큰을 소모하지 않고도 필요한 정확한 구문 또는 API 서명이 포함된 집중 스니펫 (청크)이 반환됩니다. 주변 컨텍스트가 엄격하게 필요한 경우에만 에이전트가 get_documents를 호출하도록 안내합니다.
개념적 질문에는 answer_query 선호: 합성 설명 또는 디자인 비교가 필요한 경우 에이전트가 answer_query를 사용하도록 안내합니다. 이 도구는 원시 마크다운 페이지를 전체로 반환하지 않고 Developer Knowledge 말뭉치에서 직접 답변을 합성합니다.
구체적이고 범위가 지정된 프롬프트 작성: '모든 Firebase 설명'과 같이 지나치게 광범위한 프롬프트는 피합니다. 대신 대상 제품, 플랫폼, 언어를 지정합니다.
```
How do I write a Firestore transaction in Dart with error handling?
```
커스텀 에이전트 규칙 추가: 에이전트의 안내 파일 (예: .cursorrules, CLAUDE.md, 또는 .github/copilot-instructions.md) 에 프로젝트 수준 가이드라인을 추가하여 자동 전체 페이지 가져오기를 제한합니다.
```
When searching Google developer documentation, inspect search_documents
snippets first. Do not call get_documents unless the snippet lacks
necessary code context.
```

선택적 보안 및 안전 구성

MCP는 MCP 도구로 수행할 수 있는 다양한 작업으로 인해 새로운 보안 위험과 고려사항을 도입합니다. 이러한 위험을 최소화하고 관리하기 위해 Google Cloud는 Google Cloud 조직 또는 프로젝트에서 MCP 도구의 사용을 제어하는 기본 설정과 맞춤설정 가능한 정책을 제공합니다.

MCP 보안 및 거버넌스에 관한 자세한 내용은 AI 보안 및 안전을 참고하세요.

Model Armor 사용

Model Armor는 AI 애플리케이션의 보안과 안전을 강화하도록 설계된 Google Cloud 서비스입니다. LLM 프롬프트와 응답을 선제적으로 검사하고, 다양한 위험으로부터 보호하며, 책임감 있는 AI 개발 관행을 지원합니다. 클라우드 환경 또는 외부 클라우드 제공업체에 AI를 배포하는 경우 Model Armor를 사용하면 다양한 AI 환경에서 악의적인 입력을 차단하고, 콘텐츠 안전을 확인하고, 민감한 정보를 보호하고, 규정 준수를 유지하고, AI 안전 및 보안 정책을 일관되게 적용할 수 있습니다.

로깅이 사용 설정된상태에서 Model Armor가 사용 설정되면 Model Armor는 전체 페이로드를 로깅합니다. 이로 인해 로그에 민감한 정보가 노출될 수 있습니다.

Model Armor로의 MCP 요청 라우팅

Model Armor는 특정 리전에서 사용할 수 있습니다. Model Armor가 사용 설정되어 있고 Model Armor에서 지원하지 않는 관할권에서 MCP 서버를 사용하는 경우 호출의 라우팅 동작이 MCP 서버마다 다를 수 있으며 사용 중인 데이터 및 전송 중인 데이터의 데이터 레지던시 규정 준수를 위반할 수 있습니다. 개별 MCP 서버의 동작에 관한 자세한 내용은 Model Armor 지원 제품을 참고하세요.

Model Armor 사용 설정

Google 및 Google Cloud MCP 서버와 통합 의 단계에 따라 Model Armor를 사용 설정합니다.

원격 MCP 서버 보호 구성

MCP 도구 호출 및 응답을 보호하려면 Model Armor 최소 기준 설정을 사용하면 됩니다. 최소 기준 설정은 프로젝트 전반에 적용되는 최소 보안 필터를 정의합니다. 이 구성은 프로젝트 내의 모든 MCP 도구 호출 및 응답에 일관된 필터 세트를 적용합니다.

MCP 삭제가 사용 설정된 Model Armor 최소 기준 설정을 구성합니다. 자세한 내용은 Model Armor 최소 기준 설정 구성을 참고하세요.

다음 명령어 예를 참고하세요.

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"}]'

PROJECT_ID를 프로젝트 ID로 바꿉니다.

다음 설정을 참고하세요.

INSPECT_AND_BLOCK: Google MCP 서버의 콘텐츠를 검사하고 필터와 일치하는 프롬프트와 응답을 차단하는 적용 유형입니다.
ENABLED: 필터 또는 적용을 사용 설정하는 설정입니다.
MEDIUM_AND_ABOVE: 책임감 있는 AI - 위험 필터 설정의 신뢰 수준입니다. 이 설정을 수정할 수 있지만 값이 낮으면 오탐이 더 많이 발생할 수 있습니다. 자세한 내용은 Model Armor 신뢰 수준을 참고하세요.

Model Armor로 MCP 트래픽 스캔 중지

Model Armor가 프로젝트의 최소 기준 설정을 기반으로 Google MCP 서버 간의 트래픽을 자동으로 스캔하지 않도록 하려면 다음 명령어를 실행합니다.

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

PROJECT_ID를 프로젝트 ID로 바꿉니다. Model Armor는 이 프로젝트의 최소 기준 설정에 정의된 규칙을 Google MCP 서버 트래픽에 자동으로 적용하지 않습니다.

Model Armor 최소 기준 설정 및 일반 구성은 MCP뿐만 아니라 더 많은 것에 영향을 미칠 수 있습니다. Model Armor는 Vertex AI와 같은 서비스와 통합되므로 최소 기준 설정을 변경하면 MCP뿐만 아니라 모든 통합 서비스의 트래픽 스캔 및 안전 동작에 영향을 미칠 수 있습니다.

Model Armor 설정 조정

Model Armor 를 사용하여 애플리케이션을 보호하는 경우 일부 쿼리에 대해 403 PERMISSION_DENIED 오류 가 발생할 수 있습니다. Developer Knowledge MCP 서버는 신뢰할 수 있는 Google 소스의 공개 문서만 반환하므로 오탐을 줄이기 위해 프롬프트 인젝션 및 탈옥(PIJB) 필터를 HIGH_AND_ABOVE 신뢰 수준으로 설정하는 것이 좋습니다. 사용 사례에 비공개 또는 민감한 데이터에 액세스하는 다른 도구가 포함되지 않는 경우 PIJB 필터를 사용 중지하는 것도 고려해 볼 수 있습니다.

문제 해결

Developer Knowledge MCP 서버에 연결하거나 쿼리하는 데 문제가 발생하면 다음 문제 해결 매트릭스 및 해결 단계를 참고하세요.

문제 해결 매트릭스

증상 또는 오류	가능한 원인	해상도
`400 Bad Request: API key not valid`	API 키 문자열이 누락되었거나 잘못되었거나 형식이 잘못되었습니다.	API 키가 올바르게 복사되었고 `headers` 객체에 `X-Goog-Api-Key` 키가 있는 구성되었는지 확인합니다.
`403 PERMISSION_DENIED`: `Developer Knowledge API has not been used`	Developer Knowledge API가 Google Cloud 프로젝트에서 사용 설정되지 않았습니다.	Google Cloud 콘솔에서 API를 사용 설정하거나 `gcloud services enable developerknowledge.googleapis.com`을 실행합니다.
`403 PERMISSION_DENIED: API target restriction`	API 키 제한 목록에서 Developer Knowledge API가 제외됩니다.	Google Cloud 콘솔의 사용자 인증 정보 페이지에서 Developer Knowledge API를 포함하도록 API 키 제한사항을 업데이트합니다.
`401 UNAUTHENTICATED` 또는 ADC 사용자 인증 정보 누락	애플리케이션 기본 사용자 인증 정보가 만료되었거나 초기화되지 않았습니다.	`gcloud auth application-default login --project=PROJECT_ID` 를 실행하여 로컬 사용자 인증 정보를 새로고침합니다.
`403 access_denied` / "액세스 차단됨: 승인 오류"	계정이 OAuth 동의에서 승인된 테스트 사용자로 나열되지 않았습니다.	Google Cloud 콘솔 > 인증 플랫폼 > 잠재고객에서 테스트 사용자 아래에 이메일 주소를 추가합니다.
OAuth 클라이언트 오류 또는 잘못된 리디렉션 URI	OAuth 클라이언트가 지원되지 않는 애플리케이션 유형으로 생성되었습니다.	유형이 데스크톱 앱으로 설정된 OAuth 클라이언트 ID를 다시 만듭니다.
`/mcp` 엔드포인트에서 `404 NOT_FOUND`	API가 프로젝트에 대해 사용 설정되지 않았습니다.	Google Cloud 콘솔에서 Developer Knowledge API를 사용 설정하거나 `gcloud services enable developerknowledge.googleapis.com`을 실행합니다.
`429 RESOURCE_EXHAUSTED`	프로젝트의 할당량 한도에 도달했습니다.	콘솔에서 Developer Knowledge API 할당량 사용량을 확인하고 필요한 경우 할당량 상향을 요청합니다.
Model Armor에서 `403 PERMISSION_DENIED`	Model Armor PIJB 필터의 거짓양성으로 인해 안전한 쿼리가 차단되었습니다.	Model Armor 템플릿 설정에서 PIJB 필터 신뢰도를 `HIGH_AND_ABOVE`로 설정합니다.

인증 및 동의 오류 해결

API 키 헤더 구성: MCP JSON 구성에 headers 섹션이 포함되어 있는지 확인합니다."X-Goog-Api-Key" API 키를 URL의 쿼리 매개변수로 전달하지 마세요.
OAuth 동의 화면 테스트 사용자: 테스트 모드에서 외부 사용자 유형이 있는 프로젝트에서 데스크톱 OAuth 클라이언트를 만들 때 Google은 테스트 사용자에 나열되지 않은 계정의 액세스를 차단합니다. 활성 Google 이메일 주소가 Google Cloud 콘솔의 잠재고객 > 테스트 사용자 에 추가되어 있는지 확인합니다.
할당량 및 비율 제한: 일일 및 분당 사용량을 모니터링하려면 Google Cloud 콘솔에서 IAM 및 관리자 > 할당량 및 시스템 한도로 이동하고 Developer Knowledge API로 필터링합니다.

포함된 문서

서버에서 색인을 생성한 Google 제품 및 문서 저장소의 전체 목록은 말뭉치 참조를 확인하세요.

알려진 제한사항

공개 문서만 해당: 서버는 말뭉치 참조에 나열된 공개적으로 사용 가능한 문서만 색인 생성합니다. 내부 문서, 비공개 저장소, 서드 파티 리소스는 포함되지 않습니다.
영어: 서버는 영어로 된 문서만 색인 생성하고 반환합니다.
네트워크 종속 항목: 서버는 에 연결하려면 활성 인터넷 연결이 필요합니다. https://developerknowledge.googleapis.com

개발자 지식 MCP 서버에 연결 컬렉션을 사용해 정리하기 내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요.

MCP 서버 기능

인증 방법 선택하기

API 키

기본 요건

API 사용 설정 및 API 키 만들기

Google Cloud Console

gcloud CLI

OAuth 및 ADC

기본 요건

API 사용 설정

OAuth 사용자 인증 정보 유형 선택

애플리케이션 기본 사용자 인증 정보

OAuth 클라이언트 ID

IDE 또는 코딩 에이전트 구성

Google Antigravity

Antigravity IDE 및 확장 프로그램

Google 사용자 인증 정보

API 키

Antigravity CLI

Google 사용자 인증 정보

API 키

Claude Code

커서

GitHub Copilot

작업공간 설정

전역 사용자 설정

Codex

기타

연결 확인

컨텍스트 윈도우 및 토큰 사용량 최적화

선택적 보안 및 안전 구성

Model Armor 사용

Model Armor로의 MCP 요청 라우팅

Model Armor 사용 설정

원격 MCP 서버 보호 구성

Model Armor로 MCP 트래픽 스캔 중지

Model Armor 설정 조정

문제 해결

문제 해결 매트릭스

인증 및 동의 오류 해결

포함된 문서

알려진 제한사항

개발자 지식 MCP 서버에 연결