Połącz się z serwerem MCP Developer Knowledge

Serwer MCP Google Developer Knowledge zapewnia narzędziom deweloperskim opartym na AI bezpośredni dostęp do oficjalnej dokumentacji Google dla deweloperów dotyczącej usług takich jak Firebase, Google Cloud, Android, Google Maps Platform i innych. Połączenie asystenta kodowania z autorytatywną biblioteką dokumentacji Google pozwala uniknąć ręcznego wyszukiwania w internecie, nieaktualnego kontekstu i scrapingu.

Możliwości serwera MCP

Serwer MCP Google Developer Knowledge udostępnia Twojemu asystentowi kodowania opartego na AI 3 podstawowe narzędzia:

Nazwa narzędzia Opis
search_documents Wyszukuje dokumentację dla programistów Google i zwraca najbardziej odpowiednie fragmenty stron wraz z nazwami dokumentów.
get_documents Pobiera pełną treść dokumentów w formacie Markdown, używając nazw zwróconych przez search_documents.
answer_query Generuje ustrukturyzowane, zsyntetyzowane odpowiedzi oparte na korpusie wiedzy dla deweloperów.

Narzędzie search_documents przeszukuje dokumentację Google, aby znaleźć najbardziej odpowiednie sekcje pasujące do Twojego zapytania. Gdy zadasz pytanie, narzędzie zwróci krótkie fragmenty tekstu. Jeśli agent potrzebuje pełnego kontekstu strony otaczającego fragment, może przekazać nazwę zasobu dokumentu do funkcji get_documents, aby pobrać całą stronę.

Użyj narzędzia answer_query, gdy chcesz uzyskać bezpośrednią odpowiedź na pytanie wygenerowaną na podstawie korpusu wiedzy dla deweloperów, a nie surowych wyników wyszukiwania ani pełnych plików Markdown.

Wybieranie metody uwierzytelniania

Serwer MCP Developer Knowledge obsługuje 2 metody uwierzytelniania w zależności od środowiska programistycznego i asystenta AI:

  • Klucz API: najlepszy w przypadku IDE innych firm i agentów CLI, takich jak Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, Codex i inni zdalni klienci MCP. Przekaż klucz API w nagłówku X-Goog-Api-Key za pomocą protokołu HTTPS.
  • OAuth i ADC: najlepsze rozwiązanie w przypadku przepływów pracy Google Antigravity lub przepływów pracy w przedsiębiorstwie, które korzystają z domyślnego uwierzytelniania aplikacji (ADC) lub samodzielnego identyfikatora klienta OAuth 2.0.

Wygeneruj dane logowania wymagane w przypadku wybranej metody uwierzytelniania, aby umożliwić asystentowi AI lub agentowi do kodowania uwierzytelnianie żądań za pomocą usługi serwera MCP Developer Knowledge.

Aby utworzyć dane logowania, wybierz kartę:

Klucz interfejsu API

Wymagania wstępne

Przed utworzeniem klucza interfejsu API upewnij się, że masz:

Włączanie interfejsu API i tworzenie klucza interfejsu API

Klucz interfejsu API możesz wygenerować w konsoli Google Cloud lub za pomocą gcloud CLI:

Google Cloud Console

  1. Otwórz stronę interfejsu Developer Knowledge API w konsoli Google Cloud.
  2. Wybierz projekt Google Cloud i kliknij Włącz.
  3. Otwórz stronę Dane logowania.
  4. Kliknij Utwórz dane logowania i wybierz Klucz interfejsu API.
  5. Kliknij Edytuj klucz interfejsu API, aby skonfigurować ograniczenia:
    • W sekcji Ograniczenia interfejsów API wybierz Ogranicz klucz.
    • Kliknij Developer Knowledge API.
    • Jeśli planujesz używać tego samego klucza do wywołań modelu (np. GEMINI_API_KEY), wybierz też Generative Language API.
  6. Kliknij Zapisz, a potem skopiuj klucz interfejsu API.

interfejs wiersza poleceń gcloud

  1. Włącz interfejs Developer Knowledge API w projekcie, zastępując PROJECT_ID identyfikatorem projektu:

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

  2. Utwórz klucz interfejsu API:

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

    To polecenie zwraca szczegóły metadanych nowego klucza. Skopiuj i zapisz obie te wartości z wyniku polecenia:

    • keyString: jest to nieprzetworzony klucz interfejsu API (np. AIzaSy...). Wklej tę wartość do konfiguracji IDE.
    • name: ścieżka do zasobu klucza (np. projects/PROJECT_ID/locations/global/keys/UNIQUE_ID). W następnym kroku użyjesz tej ścieżki, aby ograniczyć klucz.

  3. Ogranicz klucz do interfejsu Developer Knowledge API, aby zapobiec nieautoryzowanemu użyciu. Zastąp KEY_NAME pełną ścieżką name skopiowaną w poprzednim kroku:

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

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

OAuth i ADC

Wymagania wstępne

Zanim skonfigurujesz OAuth, upewnij się, że masz:

Włącz API

Aby włączyć w projekcie interfejs Developer Knowledge API, uruchom to polecenie:

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

Wybierz typ danych logowania OAuth

Wybierz metodę uwierzytelniania wymaganą przez narzędzie:

Domyślne uwierzytelnianie aplikacji

Jeśli Twój asystent AI obsługuje ADC (np. Google Antigravity):

  1. Uwierzytelnij się za pomocą konta Google i ustaw projekt limitu:

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

  2. Gdy otworzy się przeglądarka, zaloguj się na konto Google i przyznaj wymagane uprawnienia.

Identyfikator klienta OAuth

Jeśli Twój asystent AI wymaga osobnego identyfikatora klienta OAuth i tajnego klucza:

  1. Otwórz ekran zgody OAuth.
  2. Ustaw typ użytkownika na Zewnętrzny, wpisz nazwę aplikacji i adres e-mail pomocy, a następnie kliknij Zapisz i kontynuuj.
  3. Na stronie odbiorców kliknij Dodaj użytkowników w sekcji Użytkownicy testowi, wpisz swój adres e-mail Google i kliknij Zapisz.
  4. Otwórz stronę Klienci, kliknij Utwórz klienta i ustaw Typ aplikacji na Aplikacja na komputery.
  5. Kliknij Utwórz, a potem pobierz plik JSON z danymi logowania klienta.

Konfigurowanie środowiska IDE lub asystenta kodowania

Po uzyskaniu danych logowania wybierz preferowane środowisko kodowania, aby wyświetlić instrukcje konfiguracji.

W zależności od wybranej metody uwierzytelniania zastąp symbole zastępcze w szablonach konfiguracji w ten sposób:

  • Uwierzytelnianie kluczem interfejsu API: zastąp YOUR_API_KEY ciągiem znaków klucza interfejsu API.

  • Uwierzytelnianie OAuth lub ADC: zastąp PROJECT_ID identyfikatorem projektu Google Cloud:

Google Antigravity

Antigravity IDE i rozszerzenia

Aby skonfigurować serwer MCP w środowisku IDE Antigravity lub w rozszerzeniu Antigravity (np. w VS Code), wybierz metodę uwierzytelniania:

Dane logowania Google

Aby zainstalować serwer MCP za pomocą konfiguracji jednym kliknięciem:

  1. W panelu Agent kliknij menu Dodatkowe opcje  i wybierz Serwery MCP.
  2. Wyszukaj Google Developer Knowledge.
  3. Kliknij ikonę Zainstaluj (). Antigravity automatycznie konfiguruje serwer i nawiązuje połączenie przy użyciu aktywnych danych logowania Google.

Klucz interfejsu API

Aby skonfigurować klucz interfejsu API w Antigravity IDE lub rozszerzeniu Antigravity:

  1. W panelu Agenta kliknij menu Dodatkowe opcje  > Serwery MCP > Zarządzaj serwerami MCP > Wyświetl surową konfigurację (lub otwórz .agents/mcp_config.json).

  2. Dodaj tę konfigurację serwera:

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

Antigravity CLI

Skonfiguruj serwer MCP w pliku .agents/mcp_config.json projektu (lub globalnie w pliku ~/.gemini/config/mcp_config.json):

Dane logowania 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"
      }
    }
  }
}

Klucz interfejsu API

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

Claude Code

Uruchom w terminalu to polecenie:

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

Kursor

Aby skonfigurować Cursor, zmodyfikuj plik .cursor/mcp.json w katalogu głównym projektu lub ~/.cursor/mcp.json, aby uzyskać dostęp globalny:

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

GitHub Copilot

Ustawienia obszaru roboczego

Aby skonfigurować GitHub Copilot w VS Code dla konkretnego obszaru roboczego, utwórz lub edytuj .vscode/mcp.json:

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

Globalne ustawienia użytkownika

Aby serwer był dostępny we wszystkich obszarach roboczych VS Code, otwórz ustawienia użytkownika (JSON) i dodaj poniższy kod w sekcji klucza "mcp":

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

Codex

Aby skonfigurować interfejs wiersza poleceń Codex lub agenta Codex, dodaj konfigurację serwera do ~/.codex/config.toml (lub do .codex/config.toml w projekcie):

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

Inne

Aby skonfigurować dowolnego innego klienta MCP (np. Asystenta AI JetBrains, Windsurf, Cline, Zed, Continue lub Claude Desktop), skonfiguruj serwer transportu HTTP z tymi ustawieniami:

  • Adres URL serwera: https://developerknowledge.googleapis.com/mcp
  • Nagłówek HTTP: X-Goog-Api-Key: YOUR_API_KEY

Standardowy szablon konfiguracji JSON:

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

Weryfikowanie połączenia

Po skonfigurowaniu ponownie uruchom asystenta AI lub przeładuj jego serwery MCP. Następnie wyślij testowy prompt, aby sprawdzić, czy integracja narzędzia działa:

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

Jeśli agent wywoła funkcje search_documents lub answer_query i zwróci informacje z dokumentacji Google, oznacza to, że serwer jest połączony i aktywny.

Optymalizacja okna kontekstu i wykorzystania tokenów

Pobieranie pełnych stron dokumentacji do okna kontekstu modelu AI zużywa znaczną liczbę tokenów. Pozyskiwanie wielu dużych dokumentów może powodować wysokie koszty tokenów, zwiększone opóźnienia i przepełnienie okna kontekstu.

Aby uzyskać szybkie i opłacalne odpowiedzi, postępuj zgodnie z tymi sprawdzonymi metodami inżynierii promptów:

  • Korzystaj z wyszukiwania dwuetapowego: pozwól agentowi rozpocząć od wywołania funkcji search_documents. Zwraca to wybrane fragmenty, które często zawierają dokładną składnię lub sygnaturę interfejsu API, których potrzebujesz, bez zużywania tokenów na całą stronę. Poinstruuj agenta, aby wywoływał funkcję get_documents tylko wtedy, gdy jest to bezwzględnie konieczne ze względu na kontekst.

  • W przypadku pytań koncepcyjnych wybierz answer_query: gdy potrzebujesz syntetycznego wyjaśnienia lub porównania projektu, poproś agenta o użycie answer_query. To narzędzie generuje odpowiedź bezpośrednio z korpusu wiedzy dla deweloperów, nie zwracając pełnych stron w formacie Markdown.

  • Pisz konkretne, zawężone prompty: unikaj zbyt ogólnych promptów, takich jak „Wyjaśnij wszystko o Firebase”. Zamiast tego określ produkt, platformę i język docelowy:

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

  • Dodawanie niestandardowych reguł agenta: dodaj do plików instrukcji asystenta wytyczne na poziomie projektu (np. .cursorrules, CLAUDE.md lub .github/copilot-instructions.md), aby ograniczyć automatyczne pobieranie pełnych stron:

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

Opcjonalne konfiguracje zabezpieczeń

MCP wprowadza nowe zagrożenia i kwestie związane z bezpieczeństwem ze względu na szeroki zakres działań, które można wykonywać za pomocą narzędzi MCP. Aby zminimalizować te zagrożenia i nimi zarządzać, Google Cloud oferuje ustawienia domyślne i zasady, które można dostosowywać, aby kontrolować korzystanie z narzędzi MCP w organizacji lub projekcie Google Cloud.

Więcej informacji o bezpieczeństwie i zarządzaniu MCP znajdziesz w artykule Bezpieczeństwo i ochrona AI.

Korzystanie z Model Armor

Model Armor to usługa Google Cloud, która zwiększa bezpieczeństwo aplikacji AI. Działa ona poprzez proaktywne sprawdzanie promptów i odpowiedzi LLM, chroniąc przed różnymi zagrożeniami i wspierając odpowiedzialne praktyki związane ze sztuczną inteligencją. Niezależnie od tego, czy wdrażasz AI w środowisku chmury, czy u zewnętrznych dostawców usług w chmurze, Model Armor może pomóc Ci zapobiegać złośliwym danym wejściowym, weryfikować bezpieczeństwo treści, chronić dane wrażliwe, zachowywać zgodność z przepisami oraz konsekwentnie egzekwować zasady bezpieczeństwa AI w różnorodnym środowisku AI.

Gdy Model Armor jest włączony z włączonym logowaniem, rejestruje cały ładunek. Może to spowodować ujawnienie informacji poufnych w logach.

Kierowanie próśb MCP do Model Armor

Model Armor jest dostępny w wybranych regionach. Gdy Model Armor jest włączony i używasz serwera MCP w jurysdykcji, która nie jest obsługiwana przez Model Armor, routing wywołania może się różnić w zależności od serwera MCP i może naruszać zgodność z zasadami dotyczącymi miejsca przechowywania danych w przypadku danych używanych i przesyłanych. Więcej informacji o działaniu poszczególnych serwerów MCP znajdziesz w sekcji Usługi obsługujące Model Armor.

Włącz Model Armor

Aby włączyć Model Armor, wykonaj czynności opisane w artykule Integracja z serwerami MCP Google i Google Cloud.

Konfigurowanie ochrony zdalnych serwerów MCP

Aby chronić wywołania narzędzia MCP i odpowiedzi, możesz użyć ustawień progu Model Armor. Ustawienie progowe określa minimalne filtry zabezpieczeń, które mają zastosowanie w całym projekcie. Ta konfiguracja stosuje spójny zestaw filtrów do wszystkich wywołań narzędzi MCP i odpowiedzi w projekcie.

Skonfiguruj ustawienie progu Model Armor z włączonym czyszczeniem MCP. Więcej informacji znajdziesz w artykule Konfigurowanie ustawień progu Model Armor.

Oto przykładowe polecenie:

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"}]'

Zastąp PROJECT_ID identyfikatorem projektu .

Zwróć uwagę na te ustawienia:

  • INSPECT_AND_BLOCK: typ egzekwowania, który sprawdza treści na serwerze MCP Google i blokuje prompty oraz odpowiedzi pasujące do filtrów.
  • ENABLED: ustawienie, które włącza filtr lub egzekwowanie.
  • MEDIUM_AND_ABOVE: poziom ufności ustawień filtra odpowiedzialnej AI – niebezpieczne. Możesz zmodyfikować to ustawienie, ale niższe wartości mogą powodować więcej wyników fałszywie pozytywnych. Więcej informacji znajdziesz w artykule Poziomy ufności Model Armor.

Wyłącz skanowanie ruchu MCP za pomocą Model Armor

Aby zatrzymać automatyczne skanowanie ruchu do i z serwerów MCP Google przez Model Armor na podstawie ustawień progów projektu, uruchom to polecenie:

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

Zastąp PROJECT_ID identyfikatorem projektu. Model Armor nie stosuje automatycznie reguł zdefiniowanych w ustawieniach progu tego projektu do ruchu na serwerach Serwer MCP Google.

Ustawienia progu Model Armor i konfiguracja ogólna mogą mieć wpływ nie tylko na MCP. Model Armor jest zintegrowany z usługami takimi jak Vertex AI, więc wszelkie zmiany ustawień progowych mogą wpływać na skanowanie ruchu i zachowania związane z bezpieczeństwem we wszystkich zintegrowanych usługach, a nie tylko w MCP.

Dostosowywanie ustawień Model Armor

Jeśli do ochrony aplikacji używasz usługi Model Armor, w przypadku niektórych zapytań możesz napotkać błędy 403 PERMISSION_DENIED. Serwer MCP Developer Knowledge zwraca tylko publiczną dokumentację z zaufanych źródeł Google, dlatego zalecamy ustawienie filtrów Prompt Injection and Jailbreak (PIJB) na poziom ufności HIGH_AND_ABOVE, aby zmniejszyć liczbę fałszywych alarmów. Jeśli Twój przypadek użycia nie obejmuje innych narzędzi, które mają dostęp do danych prywatnych lub wrażliwych, możesz też wyłączyć filtry PIJB.

Rozwiązywanie problemów

Jeśli masz problemy z połączeniem z serwerem MCP Developer Knowledge lub z wysyłaniem do niego zapytań, zapoznaj się z tą tabelą rozwiązywania problemów i wykonaj podane w niej czynności:

Macierz rozwiązywania problemów

Objaw lub błąd Prawdopodobna przyczyna Rozdzielczość
400 Bad Request: API key not valid Ciąg znaków klucza interfejsu API jest nieprawidłowy, błędnie sformatowany lub go brakuje. Sprawdź, czy klucz interfejsu API został prawidłowo skopiowany i skonfigurowany w obiekcie headers za pomocą klucza X-Goog-Api-Key.
403 PERMISSION_DENIED: Developer Knowledge API has not been used Interfejs Developer Knowledge API nie jest włączony w projekcie Google Cloud. Włącz interfejs API w konsoli Google Cloud lub uruchom gcloud services enable developerknowledge.googleapis.com.
403 PERMISSION_DENIED: API target restriction Lista ograniczeń klucza interfejsu API nie obejmuje interfejsu Developer Knowledge API. Zaktualizuj ograniczenia klucza interfejsu API na stronie Dane logowania w konsoli Google Cloud, aby uwzględnić interfejs Developer Knowledge API.
401 UNAUTHENTICATED lub brakujące dane logowania ADC. Domyślne uwierzytelnianie aplikacji wygasło lub nie zostało zainicjowane. Uruchom gcloud auth application-default login --project=PROJECT_ID, aby odświeżyć lokalne dane logowania.
403 access_denied / „Dostęp zablokowany: błąd autoryzacji” Twoje konto nie jest wymienione jako autoryzowany użytkownik testowy na ekranie zgody OAuth. W konsoli Google Cloud > Platforma uwierzytelniania > Odbiorcy dodaj swój adres e-mail w sekcji Użytkownicy testowi.
Błąd klienta OAuth lub nieprawidłowy identyfikator URI przekierowania Klient OAuth został utworzony z nieobsługiwanym typem aplikacji. Utwórz ponownie identyfikator klienta OAuth z ustawionym typem Aplikacja na komputer.
404 NOT_FOUND w punkcie końcowym /mcp Interfejs API nie jest włączony w Twoim projekcie. Włącz interfejs Developer Knowledge API w konsoli Google Cloud lub uruchom gcloud services enable developerknowledge.googleapis.com.
429 RESOURCE_EXHAUSTED Osiągnięto limit projektu. Sprawdź wykorzystanie limitu interfejsu Developer Knowledge API w konsoli i w razie potrzeby poproś o jego zwiększenie.
403 PERMISSION_DENIED z Model Armor Fałszywie dodatni wynik filtra PIJB usługi Model Armor zablokował bezpieczne zapytanie. W ustawieniach szablonu Model Armor ustaw poziom ufności filtra PIJB na HIGH_AND_ABOVE.

Rozwiązywanie błędów uwierzytelniania i zgody

  • Konfiguracja nagłówka klucza interfejsu API: sprawdź, czy konfiguracja JSON serwera MCP zawiera sekcję headers z parametrem "X-Goog-Api-Key". Nie przekazuj klucza interfejsu API jako parametru zapytania w adresie URL.

  • Użytkownicy testowi na ekranie zgody OAuth: podczas tworzenia klienta OAuth na komputer w projekcie z użytkownikiem zewnętrznym w trybie testowania Google blokuje dostęp do kont, które nie są wymienione na liście użytkowników testowych. Sprawdź, czy aktywny adres e-mail Google jest dodany w sekcji Odbiorcy > Użytkownicy testowi w konsoli Google Cloud.

  • Limity przydziału i limity szybkości: aby monitorować dzienne i minutowe wykorzystanie, w konsoli Google Cloud kliknij IAM i administracja > Limity przydziału i limity systemu i odfiltruj Developer Knowledge API.

Dołączona dokumentacja

Pełną listę usług Google i repozytoriów dokumentacji indeksowanych przez serwer znajdziesz w dokumentacji korpusu.

Znane ograniczenia

  • Tylko dokumentacja publiczna: serwer indeksuje tylko publicznie dostępną dokumentację wymienioną w odniesieniu do korpusu. Dokumenty wewnętrzne, prywatne repozytoria i zasoby innych firm nie są uwzględniane.
  • Język angielski: serwer indeksuje i zwraca dokumentację tylko w języku angielskim.
  • Zależność od sieci i ustawienia usługi VPC: serwer MCP Developer Knowledge to usługa hostowana zdalnie, więc klient musi mieć połączenie sieciowe, aby uzyskać dostęp do https://developerknowledge.googleapis.com.
    • W sieciach VPC Google Cloud: nie jest wymagane wychodzące połączenie z internetem publicznym. Możesz uzyskać dostęp do developerknowledge.googleapis.com prywatnie, bez zewnętrznych adresów IP lub Cloud NAT, kierując ruch za pomocą prywatnego dostępu do Google (private.googleapis.com / 199.36.153.8/30) lub punktu końcowego Private Service Connect (PSC) kierowanego na pakiet all-apis.
    • Ustawienia usługi VPC: developerknowledge.googleapis.com nie są obsługiwane w przypadku ograniczonego adresu VIP (restricted.googleapis.com / 199.36.153.4/30) ani punktów końcowych PSC vpc-sc. Jeśli trasy VPC przekierowują *.googleapis.com do restricted.googleapis.com, skonfiguruj konkretną zasadę odpowiedzi Cloud DNS lub prywatny rekord DNS dla developerknowledge.googleapis.com, aby rozwiązywać adres private.googleapis.com (199.36.153.8/30).