Il server MCP Google Developer Knowledge offre agli strumenti di sviluppo basati sull'AI l'accesso diretto per cercare e recuperare la documentazione ufficiale per sviluppatori Google per prodotti come Firebase, Google Cloud, Android, Google Maps Platform e altri. Se colleghi il tuo assistente alla programmazione alla libreria autorevole di documentazione di Google, eviti ricerche web manuali, contesto obsoleto e scraping.
Funzionalità del server MCP
Il server MCP di Google Developer Knowledge fornisce tre strumenti principali all'assistente di programmazione AI:
| Nome strumento | Descrizione |
|---|---|
search_documents |
Cerca nella documentazione per sviluppatori di Google e restituisce gli estratti di pagina più pertinenti insieme ai nomi dei documenti. |
get_documents |
Recupera l'intero contenuto Markdown dei documenti utilizzando i nomi
restituiti da search_documents.
|
answer_query |
Genera risposte strutturate e sintetizzate basate sul corpus di conoscenze per sviluppatori. |
Lo strumento search_documents esegue ricerche nella documentazione di Google per trovare le sezioni più pertinenti che corrispondono alla tua query. Quando fai una domanda, lo strumento
restituisce brevi passaggi di testo. Se l'agente ha bisogno del contesto completo della pagina
che circonda un passaggio, può trasmettere il nome della risorsa del documento a
get_documents per recuperare l'intera pagina.
Utilizza lo strumento answer_query quando vuoi una risposta diretta a una domanda
sintetizzata dal
corpus di conoscenze per sviluppatori anziché
risultati di ricerca non elaborati o file Markdown completi.
Scegliere il metodo di autenticazione
Il server MCP per Developer Knowledge supporta due metodi di autenticazione a seconda dell'ambiente di sviluppo e dell'assistente AI:
- Chiave API: ideale per IDE di terze parti e agenti CLI come Claude Code,
Cursor, GitHub Copilot, Codex e altri client MCP remoti. Trasmetti la chiave API nell'intestazione
X-Goog-Api-Keytramite HTTPS. - OAuth e ADC: ideale per i workflow Google Antigravity o aziendali che utilizzano le credenziali predefinite dell'applicazione (ADC) o un ID client OAuth 2.0 autonomo.
Genera le credenziali richieste per il metodo di autenticazione scelto per consentire all'assistente AI o all'agente di codifica di autenticare le richieste con il servizio server MCP Developer Knowledge.
Seleziona una scheda per creare le credenziali:
Chiave API
Prerequisiti
Prima di creare una chiave API, assicurati di avere:
- Un progetto Google Cloud.
- gcloud CLI installata (se la configurazione viene eseguita dalla riga di comando).
Attivare l'API e creare una chiave API
Puoi generare una chiave API utilizzando la console Google Cloud o gcloud CLI:
Google Cloud Console
- Apri la pagina dell'API Developer Knowledge nella console Google Cloud.
- Seleziona il tuo progetto Google Cloud e fai clic su Abilita.
- Vai alla pagina Credenziali.
- Fai clic su Crea credenziali e seleziona Chiave API.
- Fai clic sull'azione Modifica chiave API per configurare le limitazioni:
- In Restrizioni delle API, scegli Limita chiave.
- Seleziona API Developer Knowledge.
- Se prevedi di utilizzare la stessa chiave per le chiamate ai modelli (ad esempio
GEMINI_API_KEY), seleziona anche API Generative Language.
- Fai clic su Salva e poi copia la chiave API.
gcloud CLI
Abilita l'API Developer Knowledge nel tuo progetto, sostituendo PROJECT_ID con il tuo ID progetto:
gcloud services enable developerknowledge.googleapis.com \ --project=PROJECT_IDCrea una chiave API:
gcloud services api-keys create \ --project=PROJECT_ID \ --display-name="DK API Key"Questo comando restituisce i dettagli dei metadati relativi alla nuova chiave. Copia e salva entrambi i seguenti valori dall'output comando:
keyString: questa è la chiave API non elaborata (ad esempio,AIzaSy...). Devi incollare questo valore nella configurazione dell'IDE.name: questo è il percorso della risorsa della chiave (ad esempio,projects/PROJECT_ID/locations/global/keys/UNIQUE_ID). Utilizzerai questo percorso per limitare la chiave nel passaggio successivo.
Limita la chiave all'API Developer Knowledge per impedire l'utilizzo non autorizzato. Sostituisci KEY_NAME con il percorso completo di
namecopiato dal passaggio precedente:gcloud services api-keys update KEY_NAME \ --api-target=service=developerknowledge.googleapis.comgcloud services api-keys update KEY_NAME \ --api-target=service=developerknowledge.googleapis.com \ --api-target=service=generativelanguage.googleapis.com
OAuth e ADC
Prerequisiti
Prima di configurare OAuth, assicurati di avere:
Abilita l'API
Esegui questo comando per abilitare l'API Developer Knowledge nel tuo progetto:
gcloud services enable developerknowledge.googleapis.com \
--project=PROJECT_ID
Scegli il tipo di credenziali OAuth
Seleziona l'approccio alle credenziali richiesto dal tuo strumento:
Credenziali predefinite dell'applicazione
Se il tuo assistente AI supporta ADC (ad esempio Google Antigravity):
Autenticati con il tuo Account Google e imposta il progetto di quota:
gcloud auth application-default login \ --project=PROJECT_IDQuando si apre il browser, accedi con il tuo Account Google e concedi le autorizzazioni richieste.
ID client OAuth
Se l'assistente AI richiede un ID client OAuth e un client secret autonomi:
- Apri la schermata per il consenso OAuth.
- Imposta il tipo di utente su Esterno, compila il nome dell'app e l'email di assistenza richiesti e fai clic su Salva e continua.
- Nella pagina Pubblico, fai clic su Aggiungi utenti nella sezione Utenti di test, inserisci il tuo indirizzo email Google e fai clic su Salva.
- Vai alla pagina Client, fai clic su Crea client e imposta Tipo di applicazione su App desktop.
- Fai clic su Crea, quindi scarica il file delle credenziali client JSON.
Configura l'IDE o l'agente di programmazione
Dopo aver ottenuto le credenziali, seleziona l'ambiente di programmazione che preferisci per visualizzare le istruzioni di configurazione.
A seconda del metodo di autenticazione scelto, sostituisci i segnaposto nei template di configurazione nel seguente modo:
- Autenticazione con chiave API: sostituisci YOUR_API_KEY con la stringa della chiave API non elaborata.
Autenticazione OAuth o ADC: sostituisci PROJECT_ID con l'ID del tuo progetto Google Cloud:
Google Antigravity
Antigravity IDE ed estensioni
Per configurare il server MCP nell'IDE Antigravity o nell'estensione Antigravity (ad esempio in VS Code), seleziona il metodo di autenticazione:
Credenziali Google
Per installare il server MCP utilizzando la configurazione con un solo clic:
- Nel riquadro Agente, fai clic sul menu Altre opzioni () e seleziona Server MCP.
- Cerca Google Developer Knowledge.
- Fai clic sull'icona Installa (). Antigravity configura automaticamente il server e si connette utilizzando le tue credenziali Google attive.
Chiave API
Per configurare una chiave API in Antigravity IDE o nell'estensione Antigravity:
- Nel riquadro Agente, fai clic sul menu Opzioni aggiuntive
() >
Server MCP > Gestisci server MCP > Visualizza configurazione non elaborata
(o apri
.agents/mcp_config.json). Aggiungi la seguente configurazione del server:
{ "mcpServers": { "google-developer-knowledge": { "serverUrl": "https://developerknowledge.googleapis.com/mcp", "headers": { "X-Goog-Api-Key": "YOUR_API_KEY" } } } }
Antigravity CLI
Configura il server MCP nel file .agents/mcp_config.json del tuo progetto (o a livello globale in ~/.gemini/config/mcp_config.json):
Credenziali 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"
}
}
}
}
Chiave API
{
"mcpServers": {
"google-developer-knowledge": {
"serverUrl": "https://developerknowledge.googleapis.com/mcp",
"headers": {
"X-Goog-Api-Key": "YOUR_API_KEY"
}
}
}
}
Claude Code
Esegui questo comando nel terminale:
claude mcp add google-dev-knowledge \
--transport http https://developerknowledge.googleapis.com/mcp \
--header "X-Goog-Api-Key: YOUR_API_KEY"
Cursore
Per configurare Cursor, modifica .cursor/mcp.json nella radice del progetto o
~/.cursor/mcp.json per l'accesso globale:
{
"mcpServers": {
"google-developer-knowledge": {
"url": "https://developerknowledge.googleapis.com/mcp",
"headers": {
"X-Goog-Api-Key": "YOUR_API_KEY"
}
}
}
}
GitHub Copilot
Impostazioni di Workspace
Per configurare GitHub Copilot in VS Code per uno spazio di lavoro specifico, crea o modifica .vscode/mcp.json:
{
"servers": {
"google-developer-knowledge": {
"url": "https://developerknowledge.googleapis.com/mcp",
"headers": {
"X-Goog-Api-Key": "YOUR_API_KEY"
}
}
}
}
Impostazioni utente globali
Per rendere il server disponibile in tutti gli spazi di lavoro di VS Code, apri le
Impostazioni utente (JSON)
e aggiungi quanto segue sotto la chiave "mcp":
{
"mcp": {
"servers": {
"google-developer-knowledge": {
"url": "https://developerknowledge.googleapis.com/mcp",
"headers": {
"X-Goog-Api-Key": "YOUR_API_KEY"
}
}
}
}
}
Codex
Per configurare la CLI Codex o l'agente Codex, aggiungi la configurazione del server a
~/.codex/config.toml (o al .codex/config.toml del tuo progetto):
[mcp_servers.google-developer-knowledge]
url = "https://developerknowledge.googleapis.com/mcp"
http_headers = { "X-Goog-Api-Key" = "YOUR_API_KEY" }
Altro
Per configurare qualsiasi altro client MCP remoto (ad esempio JetBrains AI Assistant, Windsurf, Cline, Zed, Continue o Claude Desktop), configura un server di trasporto HTTP con le seguenti impostazioni:
- URL server:
https://developerknowledge.googleapis.com/mcp - Intestazione HTTP:
X-Goog-Api-Key: YOUR_API_KEY
Template di configurazione JSON standard:
{
"mcpServers": {
"google-developer-knowledge": {
"url": "https://developerknowledge.googleapis.com/mcp",
"headers": {
"X-Goog-Api-Key": "YOUR_API_KEY"
}
}
}
}
Verifica la connessione
Una volta configurato, riavvia l'assistente AI o ricarica i relativi server MCP. Quindi invia un prompt di test per verificare che l'integrazione dello strumento funzioni:
How do I list Cloud Storage buckets using the Google Cloud Python SDK?
Se l'agente richiama search_documents o answer_query e restituisce
informazioni dalla documentazione di Google, il server è connesso e attivo.
Ottimizzare la finestra contestuale e l'utilizzo dei token
Il recupero di pagine di documentazione complete nella finestra contestuale di un modello di AI consuma un numero significativo di token. L'importazione di più documenti di grandi dimensioni può causare costi elevati dei token, maggiore latenza e overflow della finestra contestuale.
Per garantire risposte rapide ed economiche, segui queste best practice di prompt engineering:
Affidati al recupero in due passaggi: Consenti all'agente di iniziare chiamando il numero
search_documents. Restituisce snippet (blocchi) mirati che spesso contengono la sintassi o la firma API esatta di cui hai bisogno senza consumare token per l'intera pagina. Chiedi all'agente di chiamareget_documentssolo quando il contesto circostante è strettamente necessario.Preferisci
answer_queryper le domande concettuali: quando hai bisogno di una spiegazione sintetica o di un confronto tra design, chiedi all'agente di utilizzareanswer_query. Questo strumento sintetizza una risposta direttamente dal corpus di conoscenze per sviluppatori senza restituire pagine Markdown non elaborate complete.Scrivi prompt specifici e mirati: Evita prompt troppo generici come "Spiega tutto Firebase". Specifica invece il prodotto, la piattaforma e la lingua di destinazione:
How do I write a Firestore transaction in Dart with error handling?Aggiungi regole personalizzate per l'agente: Aggiungi linee guida a livello di progetto ai file di istruzioni dell'assistente (ad esempio
.cursorrules,CLAUDE.mdo.github/copilot-instructions.md) per limitare i recuperi automatici di pagine intere:When searching Google developer documentation, inspect search_documents snippets first. Do not call get_documents unless the snippet lacks necessary code context.
Configurazioni di sicurezza facoltative
MCP introduce nuovi rischi e considerazioni sulla sicurezza a causa dell'ampia varietà di azioni che puoi eseguire con gli strumenti MCP. Per ridurre al minimo e gestire questi rischi, Google Cloud offre impostazioni predefinite e policy personalizzabili per controllare l'utilizzo degli strumenti MCP nella tua organizzazione o nel tuo progetto Google Cloud.
Per saperne di più sulla sicurezza e sulla governance di MCP, consulta Sicurezza e protezione dell'AI.
Utilizzare Model Armor
Model Armor è un servizio Google Cloud progettato per migliorare la sicurezza delle applicazioni di AI. Funziona analizzando in modo proattivo i prompt e le risposte degli LLM, proteggendo da vari rischi e supportando pratiche di AI responsabile. Che tu stia implementando l'AI nel tuo ambiente cloud o in provider cloud esterni, Model Armor può aiutarti a prevenire input dannosi, verificare la sicurezza dei contenuti, proteggere i dati sensibili, mantenere la conformità e applicare in modo coerente le tue norme di sicurezza dell'AI nel tuo panorama AI diversificato.
Quando Model Armor è abilitato con il logging abilitato, Model Armor registra l'intero payload. Ciò potrebbe esporre informazioni sensibili nei log.
Routing delle richieste MCP a Model Armor
Model Armor è disponibile in alcune regioni. Quando Model Armor è abilitato e utilizzi un server MCP in una giurisdizione che Model Armor non supporta, il comportamento di routing della chiamata potrebbe essere diverso per i diversi server MCP e potrebbe violare la conformità alla residenza dei dati per i dati in uso e in transito. Per saperne di più sul comportamento dei singoli server MCP, consulta Prodotti supportati da Model Armor.Abilita Model Armor
Segui i passaggi descritti in Eseguire l'integrazione con Google e i server MCP di Google Cloud per attivare Model Armor.
Configurare la protezione per i server MCP remoti
Per proteggere le chiamate e le risposte degli strumenti MCP, puoi utilizzare le impostazioni di base di Model Armor. Un'impostazione di base definisce i filtri di sicurezza minimi che vengono applicati al progetto. Questa configurazione applica un insieme coerente di filtri a tutte le chiamate e le risposte dello strumento MCP all'interno del progetto.
Configura un'impostazione di base di Model Armor con la sanificazione MCP attivata. Per saperne di più, consulta Configurare le impostazioni di base di Model Armor.
Vedi il seguente comando di esempio:
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"}]'
Sostituisci PROJECT_ID con l'ID progetto .
Tieni presente le seguenti impostazioni:
INSPECT_AND_BLOCK: il tipo di applicazione che ispeziona i contenuti per il server MCP di Google e blocca i prompt e le risposte che corrispondono ai filtri.ENABLED: l'impostazione che attiva un filtro o l'applicazione.MEDIUM_AND_ABOVE: il livello di confidenza per le impostazioni del filtro AI responsabile - Pericoloso. Puoi modificare questa impostazione, anche se valori più bassi potrebbero generare più falsi positivi. Per saperne di più, consulta Livelli di confidenza di Model Armor.
Disabilita l'analisi del traffico MCP con Model Armor
Per impedire a Model Armor di analizzare automaticamente il traffico da e verso i server MCP di Google in base alle impostazioni di base del progetto, esegui questo comando:
gcloud model-armor floorsettings update \
--full-uri='projects/PROJECT_ID/locations/global/floorSetting' \
--remove-integrated-services=GOOGLE_MCP_SERVER
Sostituisci PROJECT_ID con l'ID progetto . Model Armor non applica automaticamente le regole definite nelle impostazioni di base di questo progetto al traffico dei server MCP Google.
Le impostazioni di base di Model Armor e la configurazione generale possono influire su più di un semplice MCP. Poiché Model Armor si integra con servizi come Vertex AI, qualsiasi modifica apportata alle impostazioni di base può influire sulla scansione del traffico e sui comportamenti di sicurezza in tutti i servizi integrati, non solo in MCP.
Modificare le impostazioni di Model Armor
Se utilizzi
Model Armor
per proteggere la tua applicazione, potresti riscontrare errori 403 PERMISSION_DENIED
per alcune query. Poiché il server MCP Developer Knowledge restituisce solo documentazione pubblica da fonti Google attendibili, ti consigliamo di impostare i filtri Prompt Injection and Jailbreak (PIJB) su livelli di confidenza HIGH_AND_ABOVE per ridurre i falsi positivi.
Se il tuo caso d'uso non prevede altri strumenti che accedono a dati privati o sensibili, puoi anche valutare la possibilità di disattivare i filtri PIJB.
Risoluzione dei problemi
Se riscontri problemi di connessione o di query al server MCP per Developer Knowledge, consulta la seguente matrice di risoluzione dei problemi e i passaggi per la risoluzione:
Matrice per la risoluzione dei problemi
| Sintomo o errore | Probabile causa | Risoluzione |
|---|---|---|
400 Bad Request: API key not valid |
La stringa della chiave API è mancante, non valida o in un formato non corretto. |
Verifica che la chiave API sia stata copiata correttamente e configurata nell'oggetto
headers con la chiave X-Goog-Api-Key.
|
403 PERMISSION_DENIED:
Developer Knowledge API has not been used
|
L'API Developer Knowledge non è abilitata nel progetto Google Cloud. |
Abilita l'API nella console Google Cloud o esegui
gcloud services enable developerknowledge.googleapis.com.
|
403 PERMISSION_DENIED: API target restriction |
L'elenco delle limitazioni delle chiavi API esclude l'API Developer Knowledge. | Aggiorna le limitazioni della chiave API nella pagina Credenziali della console Google Cloud per includere l'API Developer Knowledge. |
401 UNAUTHENTICATED o credenziali ADC mancanti |
Le credenziali predefinite dell'applicazione sono scadute o non sono state inizializzate. |
Esegui
gcloud auth application-default login --project=PROJECT_ID
per aggiornare le credenziali locali.
|
403 access_denied /
"Accesso bloccato: errore di autorizzazione"
|
Il tuo account non è elencato come utente di prova autorizzato nel consenso OAuth. | Nella console Google Cloud > Auth Platform > Pubblico, aggiungi il tuo indirizzo email in Utenti di test. |
| Errore del client OAuth o URI di reindirizzamento non valido | Il client OAuth è stato creato con un tipo di applicazione non supportato. | Ricrea l'ID client OAuth con il tipo impostato su App desktop. |
404 NOT_FOUND sull'endpoint /mcp |
L'API non è abilitata per il tuo progetto. |
Abilita l'API Developer Knowledge nella console Google Cloud o esegui
gcloud services enable developerknowledge.googleapis.com.
|
429 RESOURCE_EXHAUSTED |
Hai raggiunto il limite di quota del progetto. | Controlla l'utilizzo della quota dell'API Developer Knowledge nella console e richiedi un aumento della quota, se necessario. |
403 PERMISSION_DENIED con Model Armor |
Un falso positivo del filtro PIJB di Model Armor ha bloccato una query sicura. |
Imposta l'affidabilità del filtro PIJB su HIGH_AND_ABOVE nelle impostazioni del modello
Model Armor.
|
Risolvere gli errori di autenticazione e consenso
Configurazione dell'intestazione della chiave API: verifica che la configurazione JSON di MCP includa la sezione
headerscon"X-Goog-Api-Key". Non passare la chiave API come parametro di query nell'URL.Utenti di prova della schermata per il consenso OAuth: quando crei un client OAuth desktop in un progetto con un tipo di utente esterno in modalità di test, Google blocca l'accesso per gli account non elencati in utenti di prova. Assicurati che il tuo indirizzo email Google attivo sia aggiunto in Pubblico > Utenti di test nella console Google Cloud.
Limiti di quota e frequenza: Per monitorare l'utilizzo giornaliero e al minuto, vai a IAM e amministrazione > Quote e limiti di sistema nella console Google Cloud e filtra per API Developer Knowledge.
Documentazione inclusa
Consulta il riferimento al corpus per l'elenco completo dei prodotti Google e dei repository di documentazione indicizzati dal server.
Limitazioni note
- Solo documentazione pubblica: il server indicizza solo la documentazione disponibile pubblicamente elencata nel riferimento del corpus. Documenti interni, repository privati e risorse di terze parti non sono inclusi.
- Lingua inglese: il server indicizza e restituisce la documentazione solo in inglese.
- Dipendenza dalla rete e Controlli di servizio VPC: poiché il server MCP di Developer
Knowledge è un servizio ospitato remoto, il tuo client deve avere
connettività di rete per raggiungere
https://developerknowledge.googleapis.com.- All'interno delle reti VPC di Google Cloud: il traffico in uscita da internet pubblico non è
obbligatorio. Puoi raggiungere
developerknowledge.googleapis.comin privato senza indirizzi IP esterni o Cloud NAT instradando il traffico utilizzando l'accesso privato Google (private.googleapis.com/199.36.153.8/30) o un endpoint Private Service Connect (PSC) che ha come target il bundleall-apis. - Controlli di servizio VPC (VPC-SC):
developerknowledge.googleapis.comnon è supportato sul VIP con limitazioni (restricted.googleapis.com/199.36.153.4/30) o sugli endpoint PSCvpc-sc. Se le route VPC*.googleapis.comarestricted.googleapis.com, configura un criterio di risposta Cloud DNS o un record DNS privato specifico perdeveloperknowledge.googleapis.comda risolvere inprivate.googleapis.com(199.36.153.8/30).
- All'interno delle reti VPC di Google Cloud: il traffico in uscita da internet pubblico non è
obbligatorio. Puoi raggiungere