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Conectar-se ao servidor MCP de conhecimento do desenvolvedor

O servidor MCP do Google Developer Knowledge oferece às ferramentas de desenvolvimento com tecnologia de IA acesso direto para pesquisar e recuperar a documentação oficial do Google para desenvolvedores de produtos como Firebase, Google Cloud, Android, Plataforma Google Maps e muito mais. Ao conectar seu assistente de programação à biblioteca de documentação autorizada do Google, você evita pesquisas manuais na Web, contextos desatualizados e raspagem.

Recursos do servidor MCP

O servidor MCP do Google Developer Knowledge oferece três ferramentas principais ao seu assistente de programação de IA:

Nome da ferramenta	Descrição
`search_documents`	Pesquisa a documentação do Google para desenvolvedores e retorna os trechos de página mais relevantes junto com os nomes dos documentos.
`get_documents`	Recupera o conteúdo completo em Markdown dos documentos usando os nomes retornados por `search_documents`.
`answer_query`	Gera respostas estruturadas e sintetizadas com base no corpus do Developer Knowledge.

A ferramenta search_documents pesquisa a documentação do Google para encontrar as seções mais relevantes que correspondem à sua consulta. Quando você faz uma pergunta, a ferramenta retorna pequenos trechos de texto. Se o agente precisar do contexto completo da página em torno de uma passagem, ele poderá transmitir o nome do recurso do documento para get_documents para recuperar a página inteira.

Use a ferramenta answer_query quando quiser uma resposta direta a uma pergunta sintetizada do corpus do Developer Knowledge, em vez de resultados de pesquisa brutos ou arquivos Markdown completos.

Escolher seu método de autenticação

O servidor MCP do Developer Knowledge oferece suporte a dois métodos de autenticação, dependendo do ambiente de desenvolvimento e do assistente de IA:

Chave de API: ideal para ambientes de desenvolvimento integrado (IDEs) de terceiros e agentes de CLI, como Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, Codex e outros clientes MCP remotos. Transmita a chave de API no cabeçalho X-Goog-Api-Key por HTTPS.
OAuth e ADC: ideal para o Google Antigravity ou fluxos de trabalho empresariais que usam as Application Default Credentials (ADC) ou um ID do cliente OAuth 2.0 independente.

Gere as credenciais necessárias para o método de autenticação escolhido para permitir que seu assistente de IA ou agente de programação autentique solicitações com o serviço do servidor MCP do Developer Knowledge.

Selecione uma guia para criar suas credenciais:

Chave de API

Pré-requisitos

Antes de criar uma chave de API, verifique se você tem:

Um projeto do Google Cloud.
A CLI gcloud instalada (se a configuração for feita pela linha de comando).

Ativar a API e criar uma chave de API

É possível gerar uma chave de API usando o console do Google Cloud ou a CLI gcloud:

Console do Google Cloud

Abra a página da API Developer Knowledge no console do Google Cloud.
Selecione seu projeto na nuvem do Google Cloud e clique em Ativar.
Acesse a página Credenciais.
Clique em Criar credenciais e selecione Chave de API.
Clique na ação Editar chave de API para configurar restrições:
- Em Restrições de API, escolha Restringir chave.
- Selecione API Developer Knowledge.
- Se você planeja usar a mesma chave para chamadas de modelo (como GEMINI_API_KEY), selecione também API Generative Language.
Clique em Salvar e copie a chave de API.

CLI gcloud

Ative a API Developer Knowledge no seu projeto, substituindo PROJECT_ID pelo ID do projeto:

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

Crie uma chave de API:
```
gcloud services api-keys create \
  --project=PROJECT_ID \
  --display-name="DK API Key"
```
Esse comando retorna detalhes de metadados sobre a nova chave. Copie e salve os dois valores a seguir da resposta ao comando:
- keyString: essa é a chave de API bruta (por exemplo, AIzaSy...). Cole esse valor na configuração do ambiente de desenvolvimento integrado.
- name: esse é o caminho do recurso da chave (por exemplo, projects/PROJECT_ID/locations/global/keys/UNIQUE_ID). Use esse caminho para restringir a chave na próxima etapa.
Restrinja a chave à API Developer Knowledge para evitar o uso não autorizado. Substitua KEY_NAME pelo caminho name completo copiado da etapa anterior:
```
gcloud services api-keys update KEY_NAME \
  --api-target=service=developerknowledge.googleapis.com
```
Importante: se você planeja usar a mesma chave para as chamadas de modelo geral do cliente de IA (por exemplo, GEMINI_API_KEY), também é necessário permitir a API Generative Language:
```
gcloud services api-keys update KEY_NAME \
  --api-target=service=developerknowledge.googleapis.com \
  --api-target=service=generativelanguage.googleapis.com
```

OAuth e ADC

Pré-requisitos

Antes de configurar o OAuth, verifique se você tem:

Ativar a API

Execute o comando a seguir para ativar a API Developer Knowledge no seu projeto:

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

Escolha o tipo de credencial do OAuth

Selecione a abordagem de credencial exigida pela sua ferramenta:

Application Default Credentials

Se o assistente de IA oferece suporte ao ADC (como o Google Antigravity):

Autentique-se com sua Conta do Google e defina o projeto de cota:

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

Quando o navegador for aberto, faça login com sua Conta do Google e conceda as permissões solicitadas.

ID do cliente OAuth

Se o assistente de IA exigir um ID do cliente OAuth e uma chave secreta independentes:

Abra a tela de permissão do OAuth.
Defina o tipo de usuário como Externo, preencha o nome do app obrigatório e o e-mail de suporte e clique em Salvar e continuar.
Na página "Público-alvo", clique em Adicionar usuários em Usuários de teste, insira seu endereço de e-mail do Google e clique em Salvar.
Acesse a página "Clientes", clique em Criar cliente e defina Tipo de aplicativo como App para computador.
Clique em Criar e faça o download do arquivo de credenciais do cliente JSON.

Configurar o ambiente de desenvolvimento integrado ou o agente de programação

Depois de receber as credenciais, selecione o ambiente de programação preferido para conferir as instruções de configuração.

Dependendo do método de autenticação escolhido, substitua os marcadores de posição nos modelos de configuração da seguinte maneira:

Autenticação de chave de API: substitua YOUR_API_KEY por sua string de chave de API bruta.
Autenticação OAuth ou ADC: substitua PROJECT_ID pelo ID do projeto do Google Cloud:

Google Antigravity

IDE do Antigravity e extensões

Para configurar o servidor MCP no IDE do Antigravity ou na extensão do Antigravity (como no VS Code), selecione o método de autenticação:

credenciais do Google

Para instalar o servidor MCP usando a configuração com um clique:

No painel "Agente", clique no menu Opções adicionais () e selecione Servidores MCP.
Pesquise Google Developer Knowledge.
Clique no ícone Instalar (). O Antigravity configura automaticamente o servidor e se conecta usando suas credenciais ativas do Google.

Chave de API

Para configurar uma chave de API no IDE do Antigravity ou na extensão do Antigravity:

No painel "Agente", clique no menu Opções adicionais () > Servidores MCP > Gerenciar servidores MCP > Ver configuração bruta (ou abra .agents/mcp_config.json).

Adicione a seguinte configuração do servidor:

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

CLI do Antigravity

Configure o servidor MCP no arquivo .agents/mcp_config.json do seu projeto (ou globalmente em ~/.gemini/config/mcp_config.json):

credenciais do 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"
      }
    }
  }
}

Chave de API

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

Claude Code

Execute o comando a seguir no terminal.

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

Cursor

Para configurar o Cursor, edite .cursor/mcp.json na raiz do projeto ou ~/.cursor/mcp.json para acesso global:

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

GitHub Copilot

Configurações do espaço de trabalho

Para configurar o GitHub Copilot no VS Code para um espaço de trabalho específico, crie ou edite .vscode/mcp.json:

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

Configurações globais do usuário

Para disponibilizar o servidor em todos os espaços de trabalho do VS Code, abra as configurações do usuário (JSON) e adicione o seguinte na chave "mcp":

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

Codex

Para configurar a CLI do Codex ou o agente do Codex, adicione a configuração do servidor a ~/.codex/config.json (ou .codex/config.json do seu projeto):

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

Outro

Para configurar qualquer outro cliente MCP remoto (como o assistente de IA do JetBrains, Windsurf, Cline, Zed, Continue ou Claude Desktop), configure um servidor de transporte HTTP com as seguintes configurações:

URL do servidor: https://developerknowledge.googleapis.com/mcp
Cabeçalho HTTP: X-Goog-Api-Key: YOUR_API_KEY

Modelo de configuração JSON padrão:

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

Verifique a conexão

Depois de configurado, reinicie o assistente de IA ou recarregue os servidores MCP. Em seguida, envie um comando de teste para verificar se a integração da ferramenta funciona:

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

Se o agente invocar search_documents ou answer_query e retornar informações da documentação do Google, o servidor estará conectado e ativo.

Otimizar a janela de contexto e o uso de tokens

A recuperação de páginas de documentação completas na janela de contexto de um modelo de IA consome tokens significativos. A ingestão de vários documentos grandes pode causar custos altos de token, aumento da latência e estouro da janela de contexto.

Para garantir respostas rápidas e econômicas, siga estas práticas recomendadas de engenharia de comandos:

Confie na recuperação em duas etapas: Deixe o agente começar chamando search_documents. Isso retorna snippets (blocos) focados que geralmente contêm a sintaxe exata ou a assinatura da API de que você precisa, sem consumir tokens para a página inteira. Instrua o agente a chamar get_documents somente quando o contexto ao redor for estritamente necessário.
Prefira answer_query para perguntas conceituais: quando precisar de uma explicação sintetizada ou comparação de design, direcione o agente para usar answer_query. Essa ferramenta sintetiza uma resposta diretamente do corpus do Developer Knowledge sem retornar páginas Markdown brutas completas.
Escreva comandos específicos e com escopo: evite comandos muito amplos, como "Explicar tudo sobre o Firebase". Em vez disso, especifique o produto, a plataforma e o idioma de destino:
```
How do I write a Firestore transaction in Dart with error handling?
```
Adicionar regras de agente personalizadas: adicione diretrizes para envolvidos no projeto aos arquivos de instrução do assistente (por exemplo, .cursorrules, CLAUDE.md, ou .github/copilot-instructions.md) para restringir buscas automáticas de páginas inteiras:
```
When searching Google developer documentation, inspect search_documents
snippets first. Do not call get_documents unless the snippet lacks
necessary code context.
```

Configurações opcionais de segurança

O MCP introduz novos riscos e considerações de segurança devido à grande variedade de ações que podem ser realizadas com as ferramentas do MCP. Para minimizar e gerenciar esses riscos, o Google Cloud oferece configurações padrão e políticas personalizáveis para controlar o uso de ferramentas do MCP na sua organização ou projeto do Google Cloud.

Para mais informações sobre segurança e governança do MCP, consulte Segurança da IA.

Usar o Model Armor

O Model Armor é um serviço do Google Cloud projetado para aprimorar a segurança e a segurança dos seus aplicativos com a IA. Ele funciona verificando de maneira proativa os comandos e respostas de LLMs, protegendo contra vários riscos e oferecendo suporte a práticas de IA responsável. Seja no ambiente de nuvem ou em provedores de nuvem externos, o Model Armor ajuda a evitar entradas maliciosas, verificar a segurança do conteúdo, proteger dados sensíveis, manter a conformidade e aplicar suas políticas de segurança de IA de maneira consistente em todo o cenário de IA.

Quando o Model Armor está ativado com a geração de registros ativada, ele registra todo o payload. Isso pode expor informações sensíveis nos registros.

Como o Model Armor recebe as solicitações do MCP

O Model Armor está disponível em algumas regiões. Quando o Model Armor está ativado e você usa um servidor MCP em uma jurisdição que o Model Armor não oferece suporte, o comportamento de roteamento da chamada pode ser diferente para diferentes servidores MCP e pode violar a conformidade de residência de dados para dados em uso e em trânsito. Para mais informações sobre o comportamento de servidores MCP individuais, consulte Produtos com suporte do Model Armor.

Ativar o Model Armor

Siga as etapas em Integrar com servidores MCP do Google e do Google Cloud para ativar o Model Armor.

Configurar a proteção para servidores MCP remotos

Para ajudar a proteger as chamadas e respostas da ferramenta MCP, use as configurações mínimas do Model Armor. Uma configuração mínima define os filtros de segurança mínimos que se aplicam ao projeto. Essa configuração aplica um conjunto consistente de filtros a todas as chamadas e respostas da ferramenta MCP no projeto.

Configure uma configuração mínima do Model Armor com a higienização do MCP ativada. Para mais informações, consulte Configurar as configurações mínimas do Model Armor.

Confira o exemplo de comando a seguir:

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"}]'

Substitua PROJECT_ID pelo ID do projeto.

Observe as seguintes configurações:

INSPECT_AND_BLOCK: o tipo de aplicação que inspeciona o conteúdo do servidor MCP do Google e bloqueia comandos e respostas que correspondem aos filtros.
ENABLED: a configuração que ativa um filtro ou aplicação.
MEDIUM_AND_ABOVE: o nível de confiança para as configurações de filtro de IA responsável - perigoso. É possível modificar essa configuração, embora valores mais baixos possam resultar em mais falsos positivos. Para mais informações, consulte Níveis de confiança do Model Armor.

Desativar a verificação do tráfego do MCP com o Model Armor

Para impedir que o Model Armor verifique automaticamente o tráfego de e para servidores MCP do Google com base nas configurações mínimas do projeto, execute o seguinte comando:

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

Substitua PROJECT_ID pelo ID do projeto. O Model Armor não aplica automaticamente as regras definidas nas configurações mínimas desse projeto a nenhum tráfego do servidor MCP do Google.

As configurações mínimas do Model Armor e a configuração geral podem afetar mais do que apenas o MCP. Como o Model Armor se integra a serviços como a Vertex AI, qualquer mudança feita nas configurações mínimas pode afetar a verificação de tráfego e os comportamentos de segurança em todos os serviços integrados, não apenas no MCP.

Ajustar as configurações do Model Armor

Se você estiver usando Model Armor para proteger seu aplicativo, poderá encontrar erros 403 PERMISSION_DENIED para algumas consultas. Como o servidor MCP do Developer Knowledge só retorna documentação pública de fontes confiáveis do Google, recomendamos definir os filtros de injeção de comando e jailbreak (PIJB) para níveis de confiança HIGH_AND_ABOVE para reduzir falsos positivos. Se o caso de uso não envolver outras ferramentas que acessam dados particulares ou sensíveis, também é possível desativar os filtros PIJB.

Solução de problemas

Se você tiver problemas para se conectar ou consultar o servidor MCP do Developer Knowledge, consulte a matriz de solução de problemas e as etapas de resolução a seguir:

Matriz de solução de problemas

Sintoma ou erro	Causa provável	Resolução
`400 Bad Request: API key not valid`	A string da chave de API está ausente, inválida ou malformada.	Verifique se a chave de API foi copiada corretamente e configurada no `headers` objeto com a `X-Goog-Api-Key` chave.
`403 PERMISSION_DENIED`: `Developer Knowledge API has not been used`	A API Developer Knowledge não está ativada no projeto do Google Cloud.	Ative a API no console do Google Cloud ou execute `gcloud services enable developerknowledge.googleapis.com`.
`403 PERMISSION_DENIED: API target restriction`	A lista de restrições da chave de API exclui a API Developer Knowledge.	Atualize as restrições da chave de API na página "Credenciais" no console do Google Cloud para incluir a API Developer Knowledge.
`401 UNAUTHENTICATED` ou credenciais do ADC ausentes	As Application Default Credentials expiraram ou não foram inicializadas.	Execute `gcloud auth application-default login --project=PROJECT_ID` para atualizar as credenciais locais.
`403 access_denied` / "Acesso bloqueado: erro de autorização"	Sua conta não está listada como um usuário de teste autorizado no consentimento do OAuth.	No console do Google Cloud > Plataforma de autenticação > Público-alvo, adicione seu endereço de e-mail em Usuários de teste.
Erro do cliente OAuth ou URI de redirecionamento inválido	O cliente OAuth foi criado com um tipo de aplicativo não compatível.	Recrie o ID do cliente OAuth com o tipo definido como App para computador.
`404 NOT_FOUND` no endpoint `/mcp`	A API não está ativada para o projeto.	Ative a API Developer Knowledge no console do Google Cloud ou execute `gcloud services enable developerknowledge.googleapis.com`.
`429 RESOURCE_EXHAUSTED`	Você atingiu o limite de cota do projeto.	Verifique o uso da cota da API Developer Knowledge em no console e solicite um aumento de cota, se necessário.
`403 PERMISSION_DENIED` com o Model Armor	Um falso positivo do filtro PIJB do Model Armor bloqueou uma consulta segura.	Defina a confiança do filtro PIJB como `HIGH_AND_ABOVE` nas configurações do modelo do Model Armor.

Resolver erros de autenticação e consentimento

Configuração do cabeçalho da chave de API: verifique se a configuração JSON do MCP inclui a seção headers com "X-Goog-Api-Key". Não transmita a chave de API como um parâmetro de consulta no URL.
Usuários de teste da tela de permissão do OAuth: ao criar um cliente OAuth para computador em um projeto com um tipo de usuário externo no modo de teste, o Google bloqueia o acesso para contas não listadas em usuários de teste. Verifique se o endereço de e-mail ativo do Google foi adicionado em Público-alvo > Usuários de teste no console do Google Cloud.
Cotas e limites de taxa: Para monitorar o uso diário e por minuto, acesse IAM e administrador > Cotas e limites do sistema no console do Google Cloud e filtre por API Developer Knowledge.

Documentação incluída

Consulte a referência do corpus para conferir a lista completa de produtos do Google e repositórios de documentação indexados pelo servidor.

Limitações conhecidas

Somente documentação pública: o servidor indexa apenas a documentação disponível publicamente listada na referência do corpus. Documentos internos, repositórios particulares e recursos de terceiros não estão incluídos.
Idioma inglês: o servidor indexa e retorna a documentação em inglês apenas.
Dependência de rede: o servidor exige conectividade ativa com a Internet para acessar https://developerknowledge.googleapis.com.

Conectar-se ao servidor MCP de conhecimento do desenvolvedor Mantenha tudo organizado com as coleções Salve e categorize o conteúdo com base nas suas preferências.

Recursos do servidor MCP

Escolher seu método de autenticação

Chave de API

Pré-requisitos

Ativar a API e criar uma chave de API

Console do Google Cloud

CLI gcloud

OAuth e ADC

Pré-requisitos

Ativar a API

Escolha o tipo de credencial do OAuth

Application Default Credentials

ID do cliente OAuth

Configurar o ambiente de desenvolvimento integrado ou o agente de programação

Google Antigravity

IDE do Antigravity e extensões

credenciais do Google

Chave de API

CLI do Antigravity

credenciais do Google

Chave de API

Claude Code

Cursor

GitHub Copilot

Configurações do espaço de trabalho

Configurações globais do usuário

Codex

Outro

Verifique a conexão

Otimizar a janela de contexto e o uso de tokens

Configurações opcionais de segurança

Usar o Model Armor

Como o Model Armor recebe as solicitações do MCP

Ativar o Model Armor

Configurar a proteção para servidores MCP remotos

Desativar a verificação do tráfego do MCP com o Model Armor

Ajustar as configurações do Model Armor

Solução de problemas

Matriz de solução de problemas

Resolver erros de autenticação e consentimento

Documentação incluída

Limitações conhecidas

Conectar-se ao servidor MCP de conhecimento do desenvolvedor