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Verbindung zum MCP-Server für Entwicklerwissen herstellen

Der Google Developer Knowledge MCP-Server ermöglicht KI-basierten Entwicklungstools den direkten Zugriff auf die offizielle Google-Entwicklerdokumentation für Produkte wie Firebase, Google Cloud, Android und die Google Maps Platform. Wenn Sie Ihre Unterstützung beim Programmieren mit der maßgeblichen Dokumentationsbibliothek von Google verbinden, vermeiden Sie manuelle Websuchen, veralteten Kontext und das Scraping von Inhalten.

Wenn Sie statt einer IDE eine Verbindung zum Developer Knowledge MCP-Server über Ihren eigenen Anwendungs- oder Agent-Code herstellen möchten, lesen Sie den Abschnitt Mit MCP-SDKs verbinden.

MCP-Serverfunktionen

Der Google Developer Knowledge MCP-Server bietet Ihrem KI-Programmierassistenten drei Haupttools:

Toolname	Beschreibung
`search_documents`	Durchsucht die Google Developers-Entwicklerdokumentation und gibt die relevantesten Seitenauszüge zusammen mit den Dokumentnamen zurück.
`get_documents`	Ruft den vollständigen Markdown-Inhalt von Dokumenten mithilfe der von `search_documents` zurückgegebenen Namen ab.
`answer_query`	Generiert strukturierte Antworten aus dem Developer Knowledge-Korpus.

Mit dem search_documents-Tool wird in der Google-Dokumentation nach den relevantesten Abschnitten gesucht, die zu Ihrer Anfrage passen. Wenn Sie eine Frage stellen, gibt das Tool kurze Textpassagen zurück. Wenn Ihr Agent den vollständigen Seitenkontext einer Passage benötigt, kann er den Ressourcennamen des Dokuments an get_documents übergeben, um die gesamte Seite abzurufen.

Verwenden Sie das Tool answer_query, wenn Sie eine direkte Antwort auf eine Frage aus dem Developer Knowledge-Korpus erhalten möchten, anstatt unbearbeitete Suchergebnisse oder vollständige Markdown-Dateien zu erhalten.

Authentifizierungsmethode auswählen

Der MCP-Server für Entwicklerwissen unterstützt je nach Entwicklungsumgebung und KI-Assistenten zwei Authentifizierungsansätze:

API-Schlüssel: Am besten für IDEs von Drittanbietern und CLI-Agents wie Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, Codex und andere Remote-MCP-Clients geeignet. Übergeben Sie den API-Schlüssel im X-Goog-Api-Key-Header über HTTPS.
OAuth und ADC: Am besten für Google Antigravity, das integrierte Unterstützung für Standardanmeldedaten für Anwendungen (Application Default Credentials, ADC) bietet, oder für Unternehmensworkflows, die ein OAuth 2.0-Inhabertoken oder eine eigenständige OAuth 2.0-Client-ID anstelle eines API-Schlüssels erfordern.

Generieren Sie die Anmeldedaten, die für die von Ihnen ausgewählte Authentifizierungsmethode erforderlich sind, damit Ihr KI-Assistent oder Coding-Agent Anfragen beim Developer Knowledge MCP-Serverdienst authentifizieren kann.

Wählen Sie einen Tab aus, um Ihre Anmeldedaten zu erstellen:

API-Schlüssel

Vorbereitung

Bevor Sie einen API-Schlüssel erstellen, sollten Sie Folgendes haben:

Ein Google Cloud-Projekt
Die gcloud CLI ist installiert (wenn Sie die Konfiguration über die Befehlszeile vornehmen).

API aktivieren und API-Schlüssel erstellen

Sie können einen API-Schlüssel entweder mit der Google Cloud Console oder der gcloud CLI generieren:

Google Cloud Console

Öffnen Sie in der Google Cloud Console die Seite Developer Knowledge API.
Wählen Sie Ihr Google Cloud-Projekt aus und klicken Sie auf Aktivieren.
Rufen Sie die Seite Anmeldedaten auf.
Klicken Sie auf Anmeldedaten erstellen und wählen Sie den API-Schlüssel aus.
Klicken Sie auf die Aktion API-Schlüssel bearbeiten, um Einschränkungen zu konfigurieren:
- Wählen Sie unter API-Einschränkungen die Option Schlüssel einschränken aus.
- Wählen Sie Developer Knowledge API aus.
- Wenn Sie diesen Schlüssel für Modellaufrufe (z. B. GEMINI_API_KEY) verwenden möchten, wählen Sie auch die Generative Language API aus.
Klicken Sie auf Speichern und kopieren Sie dann Ihren API-Schlüssel.

gcloud-CLI

Aktivieren Sie die Developer Knowledge API in Ihrem Projekt und ersetzen Sie PROJECT_ID durch Ihre Projekt-ID:
```
gcloud services enable developerknowledge.googleapis.com \
  --project=PROJECT_ID
```
Erstellen Sie einen API-Schlüssel:
```
gcloud services api-keys create \
  --project=PROJECT_ID \
  --display-name="DK API Key"
```
Mit diesem Befehl werden Metadatendetails zu Ihrem neuen Schlüssel zurückgegeben. Kopieren und speichern Sie die beiden folgenden Werte aus der Befehlsausgabe:
- keyString: Dies ist der API-Schlüssel im Rohformat (z. B. AIzaSy...). Sie fügen diesen Wert in Ihre IDE-Konfiguration ein.
- name: Dies ist der Ressourcenpfad des Schlüssels (z. B. projects/PROJECT_ID/locations/global/keys/UNIQUE_ID). Sie verwenden diesen Pfad, um den Schlüssel im nächsten Schritt einzuschränken.
Beschränken Sie den Schlüssel auf die Developer Knowledge API, um eine nicht autorisierte Verwendung zu verhindern. Ersetzen Sie KEY_NAME durch den vollständigen name-Pfad, den Sie im vorherigen Schritt kopiert haben:
```
gcloud services api-keys update KEY_NAME \
  --api-target=service=developerknowledge.googleapis.com
```
Wichtig: Wenn Sie denselben Schlüssel für die allgemeinen Modellaufrufe Ihres KI-Clients verwenden möchten (z. B. GEMINI_API_KEY), müssen Sie auch die Generative Language API zulassen:
```
gcloud services api-keys update KEY_NAME \
  --api-target=service=developerknowledge.googleapis.com \
  --api-target=service=generativelanguage.googleapis.com
```

OAuth und ADC

Vorbereitung

Bevor Sie OAuth oder Standardanmeldedaten für Anwendungen konfigurieren, müssen Sie Folgendes tun:

API aktivieren

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die Developer Knowledge API in Ihrem Projekt zu aktivieren:

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

OAuth-Anmeldedatentyp auswählen

Wählen Sie den Anmeldedatenansatz aus, der für Ihr Tool erforderlich ist:

ADC

Google Antigravity bietet integrierte Unterstützung für Standardanmeldedaten für Anwendungen und aktualisiert Aktualisierungstoken automatisch. Andere MCP-Clients können ADC verwenden, indem sie ein kurzlebiges Inhabertoken im Header Authorization übergeben:

Authentifizieren Sie sich mit Ihrem Google-Konto und legen Sie Ihr Kontingentprojekt fest:
```
gcloud auth application-default login \
  --project=PROJECT_ID
```
Wenn Ihr Browser geöffnet wird, melden Sie sich mit Ihrem Google-Konto an und gewähren Sie die angeforderten Berechtigungen.
(Optional) Wenn Sie einen MCP-Client eines Drittanbieters konfigurieren, der keine integrierte ADC-Unterstützung bietet, generieren Sie ein Bearer-Token (gültig für eine Stunde), das Sie im Authorization-Header Ihres Clients verwenden können:
```
gcloud auth application-default print-access-token
```

OAuth-Client-ID

Erstellen Sie eine OAuth 2.0-Client-ID und ein Client-Secret, wenn Ihr KI-Assistent einen interaktiven OAuth-Ablauf verwendet, da Remote-MCP-Server von Google die dynamische Clientregistrierung (Dynamic Client Registration, DCR) für OAuth nicht unterstützen.

Rufen Sie die Branding-Seite auf und wählen Sie Ihr Projekt aus. Geben Sie einen App-Namen und eine E‑Mail-Adresse für den Nutzersupport ein und klicken Sie auf Speichern.
Rufen Sie die Seite „Zielgruppe“ auf und legen Sie den Nutzertyp auf Extern fest.
Klicken Sie auf derselben Seite unter Testnutzer auf Nutzer hinzufügen, geben Sie Ihre Google-E-Mail-Adresse ein und klicken Sie auf Speichern.
Rufen Sie die Seite „Clients“ auf, klicken Sie auf Client erstellen und wählen Sie den Anwendungstyp aus, der für Ihren MCP-Client erforderlich ist:
- Wählen Sie Desktop-Anwendung für Desktop-Clients aus, die eine Client-ID und ein Secret anfordern (z. B. VS Code).
- Wählen Sie Webanwendung aus und fügen Sie die Weiterleitungs-URI Ihres Clients für Clients hinzu, die statische OAuth-Weiterleitungs-Callbacks erfordern (z. B. benutzerdefinierte Cursor- oder Claude Code-Connectors). Verwenden Sie genau den Weiterleitungs-URI, den Ihr Client dokumentiert. Benutzerdefinierte Weiterleitungs-URIs werden nicht unterstützt. Informationen zu clientspezifischen Weiterleitungs-URIs finden Sie unter MCP in einer KI-Anwendung konfigurieren.
Klicken Sie auf Erstellen und kopieren Sie dann Ihre Client-ID und Ihren Clientschlüssel (oder laden Sie die JSON-Datei mit den Clientanmeldedaten herunter).

IDE oder Programmier-KI-Agenten konfigurieren

Nachdem Sie Ihre Anmeldedaten erhalten haben, folgen Sie der Einrichtungsanleitung für Ihre Entwicklungsumgebung. Die Anleitungen für die einzelnen Programmierumgebungen unterstützen die folgenden Authentifizierungsmethoden:

Programmierumgebung	Authentifizierungsmethoden
Google Antigravity	Integrierte Google-Anmeldedaten (Standardanmeldedaten für Anwendungen) oder API-Schlüssel
Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, Codex	API-Schlüssel
Sonstiges	API-Schlüssel, ADC-Inhabertoken oder OAuth 2.0-Client-ID

Wenn Sie ein ADC-Bearertoken oder eine OAuth 2.0-Client-ID mit Claude Code, Cursor, GitHub Copilot oder Codex verwenden möchten, folgen Sie der Anleitung auf dem Tab Andere.

Ersetzen Sie je nach verwendeter Vorlage die folgenden Platzhalter:

API-Schlüssel (YOUR_API_KEY): Ersetzen Sie diesen durch Ihren API-Schlüsselstring im Rohformat.
Projekt-ID (PROJECT_ID): Ersetzen Sie diese durch Ihre Google Cloud-Projekt-ID.
Zugriffstoken (ACCESS_TOKEN): Ersetzen Sie dies durch das Inhabertoken aus gcloud auth application-default print-access-token.

Google Antigravity

Antigravity IDE und Erweiterungen

Wählen Sie Ihre Authentifizierungsmethode aus, um den MCP-Server in der Antigravity IDE oder der Antigravity-Erweiterung (z. B. in VS Code) zu konfigurieren:

Google-Anmeldedaten

So installieren Sie den MCP-Server mit der Einrichtung per Klick:

Klicken Sie im Bereich „Agent“ auf das Menü Zusätzliche Optionen () und wählen Sie MCP-Server aus.
Suchen Sie nach Google Developer Knowledge.
Klicken Sie auf das Symbol Installieren (). Antigravity konfiguriert den Server automatisch und stellt eine Verbindung mit Ihren aktiven Google-Anmeldedaten her.

API-Schlüssel

So konfigurieren Sie einen API-Schlüssel in der Antigravity IDE oder der Antigravity-Erweiterung:

Klicken Sie im Agent-Bereich auf das Menü Zusätzliche Optionen () > MCP-Server > MCP-Server verwalten > Rohkonfiguration ansehen (oder öffnen Sie .agents/mcp_config.json).

Fügen Sie die folgende Serverkonfiguration hinzu:

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

Antigravity CLI

Konfigurieren Sie den MCP-Server in der Datei .agents/mcp_config.json Ihres Projekts (oder global in ~/.gemini/config/mcp_config.json):

Google-Anmeldedaten

{
  "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-Schlüssel

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

Claude Code

Führen Sie in Ihrem Terminal den folgenden Befehl aus:

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

Cursor

Wenn Sie Cursor konfigurieren möchten, bearbeiten Sie .cursor/mcp.json im Stammverzeichnis Ihres Projekts oder ~/.cursor/mcp.json für den globalen Zugriff:

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

GitHub Copilot

Arbeitsbereichseinstellungen

Wenn Sie GitHub Copilot in VS Code für einen bestimmten Arbeitsbereich konfigurieren möchten, erstellen oder bearbeiten Sie .vscode/mcp.json:

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

Globale Nutzereinstellungen

Wenn Sie den Server in allen VS Code-Arbeitsbereichen verfügbar machen möchten, öffnen Sie die Befehlspalette, führen Sie MCP: Open User Configuration aus und fügen Sie Folgendes in die mcp.json-Datei in Ihrem Nutzerprofil ein:

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

Codex

Wenn Sie die Codex CLI oder den Codex-Agent konfigurieren möchten, fügen Sie die Serverkonfiguration zu ~/.codex/config.toml (oder zum .codex/config.toml Ihres Projekts) hinzu:

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

Sonstiges

Wenn Sie einen anderen Remote-MCP-Client (z. B. JetBrains AI Assistant, Windsurf, Cline, Zed, Continue oder Claude Desktop) konfigurieren oder ein ADC-Inhabertoken oder eine OAuth 2.0-Client-ID in einem Drittanbieter-Client verwenden möchten, wählen Sie Ihre Authentifizierungsmethode aus:

API-Schlüssel

Konfigurieren Sie einen HTTP-Transportserver mit den folgenden Einstellungen:

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

Standard-JSON-Konfigurationsvorlage:

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

ADC-Inhabertoken

Wenn Ihr MCP-Client keine integrierte ADC-Unterstützung hat, können Sie sich mit ADC authentifizieren, indem Sie das Inhabertoken aus gcloud auth application-default print-access-token und Ihre Google Cloud-Projekt-ID in den Anfrageheadern übergeben:

{
  "mcpServers": {
    "google-developer-knowledge": {
      "url": "https://developerknowledge.googleapis.com/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer ACCESS_TOKEN",
        "X-Goog-User-Project": "PROJECT_ID"
      }
    }
  }
}

Der Header X-Goog-User-Project erfordert die Berechtigung serviceusage.services.use für das Projekt. Project Owner und Bearbeiter haben diese Berechtigung. Andere Nutzer benötigen eine Rolle, die diese Berechtigung enthält, z. B. „Service Usage Consumer“ (roles/serviceusage.serviceUsageConsumer).

OAuth-Client-ID

So authentifizieren Sie sich mit einer eigenständigen OAuth 2.0-Client-ID und einem eigenständigen OAuth 2.0-Clientschlüssel:

Fügen Sie den MCP-Serverendpunkt ohne API-Schlüssel-Header zu Ihrer Clientkonfiguration hinzu:
```
{
  "mcpServers": {
    "google-developer-knowledge": {
      "url": "https://developerknowledge.googleapis.com/mcp"
    }
  }
}
```
Hinweis: VS Code verwendet einen übergeordneten servers-Schlüssel anstelle von mcpServers. Fügen Sie den Server zu .vscode/mcp.json im Ordner hinzu, den Sie als Arbeitsbereich öffnen, oder führen Sie MCP: Open User Configuration über die Befehlspalette aus, um ihn in allen Arbeitsbereichen verfügbar zu machen. Informationen zur VS Code-Dateistruktur finden Sie auf dem Tab GitHub Copilot. Lassen Sie den Abschnitt headers weg.
Schließen Sie die OAuth-Einrichtung für Ihren Client ab:
- Interaktiver Prompt (z. B. VS Code): Senden Sie einen Test-Prompt an den Agenten. Wenn Sie die Meldung erhalten, dass die dynamische Clientregistrierung nicht unterstützt wird, fahren Sie fort und geben Sie Ihre Client-ID und Ihr Client-Secret ein. Melden Sie sich dann mit Ihrem Google-Konto an.
- Statische OAuth-Konfiguration (z. B. Cursor oder Claude Code): Geben Sie die OAuth-Client-ID, den Clientschlüssel und den Weiterleitungs-URI in den OAuth-Einstellungen Ihres Clients an. Eine clientspezifische Anleitung finden Sie unter MCP in einer KI-Anwendung konfigurieren.
Wenn Ihr Client Sie auffordert, OAuth-Bereiche anzugeben, verwenden Sie https://www.googleapis.com/auth/devprofiles.full_control.

Sie müssen in dieser Konfiguration keine Google Cloud-Projekt-ID angeben. Anfragen werden dem Projekt zugeordnet, zu dem Ihre OAuth-Client-ID gehört.

Verbindung prüfen

Starten Sie nach der Konfiguration Ihren KI-Assistenten neu oder laden Sie seine MCP-Server neu. Senden Sie dann eine Test-Eingabeaufforderung, um zu prüfen, ob die Tooleinbindung funktioniert:

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

Wenn der Agent search_documents oder answer_query aufruft und Informationen aus der Google-Dokumentation zurückgibt, ist Ihr Server verbunden und aktiv.

Developer Knowledge-Agenten-Skill verwenden

Installieren Sie den offiziellen retrieving-developer-knowledge-Agent-Skill, um Ihrem Assistenten beizubringen, wann und wie er die Core-Tools des Developer Knowledge MCP-Servers verwenden soll.

Eine Agentenfähigkeit ist eine Reihe von Anweisungen, die Ihr KI-basierter Programmierassistent vor dem Start einer Aufgabe liest. Der Skill retrieving-developer-knowledge funktioniert mit jedem Assistenten, der den offenen Standard für KI-Agenten-Skills unterstützt, und hilft Ihrem Assistenten bei Folgendem:

Das richtige Tool auswählen: Weist Ihren Assistenten an, answer_query für allgemeine „How-to“-Fragen und Vergleiche zu verwenden und search_documents (mit zwei bis fünf fokussierten Keywords) für die Suche nach genauen CLI-Flags, IAM-Berechtigungen oder Codesyntax.
Vor dem Antworten auf Fehler prüfen: Weist den Assistenten an, vor dem Verfassen einer Antwort zu prüfen, ob die Suche in der Dokumentation tatsächlich erfolgreich war. So wird verhindert, dass ein API-Schlüssel- oder Kontingentfehler fälschlicherweise als fehlende Dokumentation interpretiert wird oder der Assistent auf ältere Trainingsdaten zurückgreift.
Auf die REST API zurückgreifen: Damit erhält Ihr Assistent curl-Befehle, um die Developer Knowledge API direkt aufzurufen, wenn Ihr Editor keine MCP-Server unterstützt oder die MCP-Verbindung fehlschlägt.

KI-Agenten-Skill installieren

Wählen Sie Ihre Unterstützung beim Programmieren aus, um den retrieving-developer-knowledge-Skill in Ihrem Projektverzeichnis zu installieren:

Google Antigravity

npx skills add google/skills --skill retrieving-developer-knowledge \
  --agent=antigravity

Claude Code

npx skills add google/skills --skill retrieving-developer-knowledge \
  --agent=claude-code

Cursor

npx skills add google/skills --skill retrieving-developer-knowledge \
  --agent=cursor

Codex

npx skills add google/skills --skill retrieving-developer-knowledge \
  --agent=codex

Sonstiges

Führen Sie für andere KI-Assistenten, die den offenen Agent Skills-Standard unterstützen, Folgendes aus:

npx skills add google/skills --skill retrieving-developer-knowledge

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um Ihre installierten Skills auf die aktuelle Version zu aktualisieren:

npx skills update

Die vollständige Anleitung und Referenzhandbücher für Skills finden Sie im retrieving-developer-knowledge-Verzeichnis auf GitHub.

Kontextfenster und Tokennutzung optimieren

Das Abrufen vollständiger Dokumentationsseiten in das Kontextfenster eines KI-Modells verbraucht viele Tokens. Das Aufnehmen mehrerer großer Dokumente kann zu hohen Tokenkosten, erhöhter Latenz und einem Überlauf des Kontextfensters führen.

Beachten Sie die folgenden Best Practices für das Prompt Engineering, um schnelle und kostengünstige Antworten zu erhalten:

KI-Agenten-Skill installieren (empfohlen): Installieren Sie den KI-Agenten-Skill retrieving-developer-knowledge, damit Ihr Assistent automatisch das richtige Suchtool (answer_query oder search_documents) auswählt, kurze Keyword-Suchen verwendet und vollständige Seiten nur bei Bedarf herunterlädt.
Zweistufiges Abrufen: Der Agent ruft zuerst search_documents auf. So werden fokussierte Snippets (Chunks) zurückgegeben, die oft die genaue Syntax oder API-Signatur enthalten, die Sie benötigen, ohne dass Tokens für die gesamte Seite verbraucht werden. Weisen Sie Ihren Agenten an, get_documents nur dann aufzurufen, wenn der umgebende Kontext unbedingt erforderlich ist.
answer_query für konzeptionelle Fragen bevorzugen: Wenn Sie eine generierte Erklärung oder einen Designvergleich benötigen, weisen Sie Ihren Agenten an, answer_query zu verwenden. Dieses Tool generiert eine Antwort direkt aus dem Developer Knowledge-Korpus, ohne vollständige Roh-Markdown-Seiten zurückzugeben.
Spezifische, eingegrenzte Prompts schreiben: Vermeiden Sie zu allgemeine Prompts wie „Erkläre alles zu Firebase“. Geben Sie stattdessen das Zielprodukt, die Zielplattform und die Zielsprache an:
```
How do I write a Firestore transaction in Dart with error handling?
```
Benutzerdefinierte Agent-Regeln hinzufügen: Wenn Sie den retrieving-developer-knowledge-Skill nicht verwenden, fügen Sie den Anweisungsdateien Ihres Assistenten (z. B. .cursorrules, CLAUDE.md oder .github/copilot-instructions.md) Richtlinien auf Projektebene hinzu, um automatische Abrufe ganzer Seiten einzuschränken:
```
When searching Google developer documentation, inspect search_documents
snippets first. Do not call get_documents unless the snippet lacks
necessary code context.
```

Optionale Sicherheitskonfigurationen

MCP bringt aufgrund der Vielzahl von Aktionen, die Sie mit den MCP-Tools ausführen können, neue Sicherheitsrisiken und ‑aspekte mit sich. Um diese Risiken zu minimieren und zu verwalten, bietet Google Cloud Standardeinstellungen und anpassbare Richtlinien, mit denen Sie die Verwendung von MCP-Tools in Ihrer Google Cloud-Organisation oder Ihrem Google Cloud-Projekt steuern können.

Weitere Informationen zur Sicherheit und Governance von MCP finden Sie unter KI-Sicherheit.

Model Armor verwenden

Model Armor ist ein Google Cloud-Dienst, der die Sicherheit Ihrer KI-Anwendungen verbessern soll. Model Armor prüft proaktiv LLM-Prompts und ‑Antworten, schützt vor verschiedenen Risiken und unterstützt eine verantwortungsbewusste Anwendung von KI. Unabhängig davon, ob Sie KI in Ihrer Cloud-Umgebung oder bei externen Cloud-Anbietern bereitstellen, kann Model Armor Ihnen helfen, schädliche Eingaben zu verhindern, die Inhaltssicherheit zu überprüfen, sensible Daten zu schützen, die Compliance aufrechtzuerhalten und Ihre KI-Sicherheitsrichtlinien konsistent in Ihrer vielfältigen KI-Landschaft durchzusetzen.

Wenn Model Armor mit aktiviertem Logging aktiviert ist, protokolliert Model Armor die gesamte Nutzlast. Dadurch könnten vertrauliche Informationen in Ihren Logs offengelegt werden.

MCP-Anfragenrouting an Model Armor

Model Armor ist in bestimmten Regionen verfügbar. Wenn Model Armor aktiviert ist und Sie einen MCP-Server in einer Gerichtsbarkeit verwenden, die von Model Armor nicht unterstützt wird, kann das Routingverhalten des Aufrufs für verschiedene MCP-Server unterschiedlich sein und die Einhaltung von Datenstandortvorgaben für Daten in Verwendung und Daten während der Übertragung beeinträchtigen. Weitere Informationen zum Verhalten einzelner MCP-Server finden Sie unter Von Model Armor unterstützte Produkte.

Model Armor aktivieren

Folgen Sie der Anleitung unter In Google- und Google Cloud-MCP-Server einbinden, um Model Armor zu aktivieren.

Schutz für Remote-MCP-Server konfigurieren

Mit den Mindesteinstellungen für Model Armor können Sie Ihre MCP-Toolaufrufe und ‑Antworten schützen. Eine Mindesteinstellung definiert die Mindestsicherheitsfilter, die für das gesamte Projekt gelten. Mit dieser Konfiguration wird ein einheitlicher Satz von Filtern auf alle MCP-Toolaufrufe und ‑Antworten im Projekt angewendet.

Richten Sie eine Model Armor-Mindesteinstellung mit aktivierter MCP-Bereinigung ein. Weitere Informationen finden Sie unter Model Armor-Untergrenzeneinstellungen konfigurieren.

Hier ein Beispiel für einen Befehl:

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"}]'

Ersetzen Sie PROJECT_ID durch Ihre Google Cloud-Projekt-ID.

Beachten Sie die folgenden Einstellungen:

INSPECT_AND_BLOCK: Der Erzwingungstyp, der Inhalte für den Google MCP-Server prüft und Prompts und Antworten blockiert, die den Filtern entsprechen.
ENABLED: Die Einstellung, mit der ein Filter oder eine Erzwingung aktiviert wird.
MEDIUM_AND_ABOVE: Das Konfidenzniveau für die Filtereinstellungen „Verantwortungsbewusste Anwendung von KI – Gefährlich“. Sie können diese Einstellung ändern, aber niedrigere Werte können zu mehr falsch positiven Ergebnissen führen. Weitere Informationen finden Sie unter Model Armor-Vertrauensstufen.

Scannen von MCP-Traffic mit Model Armor deaktivieren

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um zu verhindern, dass Model Armor den Traffic zu und von Google MCP-Servern automatisch anhand der Mindesteinstellungen des Projekts scannt:

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

Ersetzen Sie PROJECT_ID durch die Google Cloud-Projekt-ID. Model Armor wendet die in den Mindesteinstellungen dieses Projekts definierten Regeln nicht automatisch auf den Traffic von Google MCP-Servern an.

Die Mindesteinstellungen und die allgemeine Konfiguration von Model Armor können sich nicht nur auf MCP auswirken. Da Model Armor in Dienste wie Vertex AI eingebunden ist, können sich Änderungen an den Mindesteinstellungen auf die Traffic-Analyse und Sicherheitsfunktionen aller eingebundenen Dienste auswirken, nicht nur auf MCP.

Model Armor-Einstellungen anpassen

Wenn Sie Model Armor zum Schutz Ihrer Anwendung verwenden, können bei einigen Abfragen 403 PERMISSION_DENIED-Fehler auftreten. Da der Developer Knowledge MCP-Server nur öffentliche Dokumentation aus vertrauenswürdigen Google-Quellen zurückgibt, empfehlen wir, PIJB-Filter (Prompt Injection and Jailbreak) auf HIGH_AND_ABOVE-Konfidenzniveaus festzulegen, um Falschmeldungen zu reduzieren. Wenn Ihr Anwendungsfall keine anderen Tools umfasst, die auf private oder sensible Daten zugreifen, können Sie auch PIJB-Filter deaktivieren.

Fehlerbehebung

Wenn beim Herstellen einer Verbindung zum Developer Knowledge-MCP-Server oder beim Abfragen des Servers Probleme auftreten, suchen Sie in den folgenden Tabellen nach dem Symptom oder der Fehlermeldung.

Einrichtungs- und Verbindungsfehler

Symptom oder Fehler	Wahrscheinliche Ursache	Auflösung
`404 NOT_FOUND` am `/mcp`-Endpunkt	Die API ist für Ihr Projekt nicht aktiviert.	Aktivieren Sie die Developer Knowledge API in der Google Cloud Console oder führen Sie `gcloud services enable developerknowledge.googleapis.com` aus.
`403 PERMISSION_DENIED`: `Developer Knowledge API has not been used`	Die Developer Knowledge API ist im Google Cloud-Projekt nicht aktiviert.	Aktivieren Sie die API in der Google Cloud Console oder führen Sie `gcloud services enable developerknowledge.googleapis.com` aus.
MCP-Tools fehlen oder Verbindung schlägt fehl	Ihr Codierungstool unterstützt keine HTTP-MCP-Remote-Server oder kann keine Verbindung zum Server herstellen.	Installieren Sie den KI-Agenten-Skill `retrieving-developer-knowledge`, der Ihrem Assistenten mitteilt, wie er mit `curl` auf die REST-Endpunkte der Developer Knowledge API zurückgreifen kann, wenn MCP-Tools nicht verfügbar sind.

API-Schlüsselfehler

Symptom oder Fehler	Wahrscheinliche Ursache	Auflösung
`400 Bad Request: API key not valid`	Der String für den API-Schlüssel fehlt, ist ungültig oder fehlerhaft.	Prüfen Sie, ob der API-Schlüssel richtig kopiert und im `headers`-Objekt mit dem `X-Goog-Api-Key`-Schlüssel konfiguriert wurde. Übergeben Sie den API-Schlüssel nicht als Abfrageparameter in der URL.
`403 PERMISSION_DENIED: API target restriction`	Die Developer Knowledge API ist nicht in der Liste der API-Einschränkungen für API-Schlüssel enthalten.	Aktualisieren Sie die Einschränkungen für Ihren API-Schlüssel auf der Seite „Anmeldedaten“ in der Google Cloud Console, um die Developer Knowledge API einzuschließen.

OAuth- und ADC-Fehler

Symptom oder Fehler	Wahrscheinliche Ursache	Auflösung
`401 UNAUTHENTICATED` oder fehlende ADC-Anmeldedaten	Die Standardanmeldedaten für Anwendungen (Application Default Credentials, ADC) oder ADC-Inhabertokens sind abgelaufen oder nicht initialisiert.	Führen Sie `gcloud auth application-default login --project=PROJECT_ID` aus, um die lokalen Anmeldedaten zu aktualisieren, oder `gcloud auth application-default print-access-token`, um ein neues Inhabertoken zu generieren.
`403 PERMISSION_DENIED`: `API requires a quota project, which is not set by default`	Für die Anfrage wird ein ADC-Bearertoken ohne `X-Goog-User-Project`-Header verwendet.	Fügen Sie den Header `X-Goog-User-Project` mit Ihrer Google Cloud-Projekt-ID zur MCP-Clientkonfiguration hinzu.
`403 PERMISSION_DENIED` mit einem `X-Goog-User-Project`-Header	Ihrem Konto fehlt die Berechtigung `serviceusage.services.use` für das Projekt im Header.	Bitten Sie einen Projektadministrator, Ihnen die Rolle „Service Usage Consumer“ (`roles/serviceusage.serviceUsageConsumer`) zuzuweisen.
`403 access_denied` / „Zugriff blockiert: Autorisierungsfehler“	Auf Ihrem OAuth-Zustimmungsbildschirm wird der Nutzertyp Extern im Testmodus verwendet und Ihr Konto ist nicht als Testnutzer aufgeführt.	Fügen Sie in der Google Cloud Console > Auth Platform > Zielgruppe unter Testnutzer Ihre aktive Google-E-Mail-Adresse hinzu.
OAuth-Client-Fehler oder ungültige Weiterleitungs-URI	Der OAuth-Client wurde mit einem nicht unterstützten Anwendungstyp oder einem fehlenden Weiterleitungs-URI erstellt.	Verwenden Sie Desktop-Anwendung für Clients mit interaktiven Eingabeaufforderungen (z. B. VS Code) oder Webanwendung mit dem autorisierten Weiterleitungs-URI Ihres Clients (z. B. Cursor oder Claude Code).

Kontingent- und Sicherheitsfilterfehler

Symptom oder Fehler	Wahrscheinliche Ursache	Auflösung
`429 RESOURCE_EXHAUSTED`	Sie haben das Kontingentlimit Ihres Projekts erreicht.	Ihre Nutzung können Sie in der Google Cloud Console auf der Seite mit den Kontingenten für die Developer Knowledge API einsehen. Informationen zu Limits und zum Anfordern einer Erhöhung finden Sie unter Kontingent für die Developer Knowledge API.
`403 PERMISSION_DENIED` mit Model Armor	Ein falsch positives Ergebnis des Model Armor-PIJB-Filters hat eine sichere Abfrage blockiert.	Legen Sie in den Vorlageneinstellungen für Model Armor die Konfidenz für den PIJB-Filter auf `HIGH_AND_ABOVE` fest.

Enthaltene Dokumentation

Eine vollständige Liste der von diesem Server indexierten Google-Produkte und Dokumentationsrepositories finden Sie in der Corpus-Referenz.

Bekannte Einschränkungen

Nur öffentliche Dokumentation: Der Server indexiert nur öffentlich verfügbare Dokumentation, die in der Korpusreferenz aufgeführt ist. Interne Dokumente, private Repositories und Drittanbieterressourcen sind nicht enthalten.
Englische Sprache: Der Server indexiert und gibt Dokumentation nur auf Englisch zurück.
Netzwerkabhängigkeit und VPC Service Controls: Da der Developer Knowledge-MCP-Server ein remote gehosteter Dienst ist, muss Ihr Client eine Netzwerkverbindung zu https://developerknowledge.googleapis.com haben.
- Innerhalb von Google Cloud-VPC-Netzwerken: Ausgehender öffentlicher Internettraffic ist nicht erforderlich. Sie können developerknowledge.googleapis.com privat ohne externe IP-Adressen oder Cloud NAT erreichen, indem Sie Traffic über den privaten Google-Zugriff (private.googleapis.com / 199.36.153.8/30) oder einen Private Service Connect-Endpunkt (PSC) weiterleiten, der auf das all-apis-Bundle ausgerichtet ist.
- VPC Service Controls (VPC-SC): developerknowledge.googleapis.com wird auf der eingeschränkten VIP (restricted.googleapis.com/199.36.153.4/30) oder PSC-vpc-sc-Endpunkten nicht unterstützt. Wenn Ihre VPC *.googleapis.com an restricted.googleapis.com weiterleitet, konfigurieren Sie eine spezifische Cloud DNS-Antwortrichtlinie oder einen privaten DNS-Eintrag für developerknowledge.googleapis.com, um sie in private.googleapis.com (199.36.153.8/30) aufzulösen.

Verbindung zum MCP-Server für Entwicklerwissen herstellen Mit Sammlungen den Überblick behalten Sie können Inhalte basierend auf Ihren Einstellungen speichern und kategorisieren.

MCP-Serverfunktionen

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Google-Anmeldedaten

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Claude Code

Cursor

Codex

Sonstiges

Kontextfenster und Tokennutzung optimieren

Optionale Sicherheitskonfigurationen

Model Armor verwenden

MCP-Anfragenrouting an Model Armor

Model Armor aktivieren

Schutz für Remote-MCP-Server konfigurieren

Scannen von MCP-Traffic mit Model Armor deaktivieren

Model Armor-Einstellungen anpassen

Fehlerbehebung

Einrichtungs- und Verbindungsfehler

API-Schlüsselfehler

OAuth- und ADC-Fehler

Kontingent- und Sicherheitsfilterfehler

Enthaltene Dokumentation

Bekannte Einschränkungen

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