Эта страница переведена с помощью Cloud Translation API.

Подключитесь к серверу Developer Knowledge MCP.

Сервер Google Developer Knowledge MCP предоставляет инструментам разработки на базе ИИ прямой доступ к поиску и получению официальной документации Google для разработчиков по таким продуктам, как Firebase, Google Cloud, Android, Google Maps Platform и многим другим. Подключив своего помощника по программированию к авторитетной библиотеке документации Google, вы избегаете ручного поиска в интернете, устаревшего контекста и парсинга данных.

Возможности сервера MCP

Сервер Google Developer Knowledge MCP предоставляет вашему ИИ-помощнику в программировании три основных инструмента:

Название инструмента	Описание
`search_documents`	Программа выполняет поиск в документации для разработчиков Google и возвращает наиболее релевантные фрагменты страниц вместе с названиями соответствующих документов.
`get_documents`	Извлекает полное содержимое документов в формате Markdown, используя имена, возвращаемые функцией `search_documents` .
`answer_query`	Генерирует структурированные, обобщенные ответы, основанные на корпусе знаний разработчиков.

Инструмент search_documents выполняет поиск в документации Google, чтобы найти наиболее релевантные разделы, соответствующие вашему запросу. Когда вы задаете вопрос, инструмент возвращает короткие текстовые фрагменты. Если вашему агенту необходим полный контекст страницы, окружающий фрагмент, он может передать имя ресурса документа в функцию get_documents для получения всей страницы.

Используйте инструмент answer_query если вам нужен прямой ответ на вопрос, полученный из корпуса знаний разработчиков, а не необработанные результаты поиска или полные файлы Markdown.

Выберите способ аутентификации

Сервер Developer Knowledge MCP поддерживает два метода аутентификации в зависимости от вашей среды разработки и голосового помощника:

Ключ API : Лучше всего подходит для сторонних IDE и CLI-агентов, таких как Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, Codex и других удалённых MCP-клиентов. Передавайте ключ API в заголовке X-Goog-Api-Key по протоколу HTTPS.
OAuth и ADC : Лучше всего подходят для Google Antigravity или корпоративных рабочих процессов, использующих учетные данные приложения по умолчанию (ADC) или автономный идентификатор клиента OAuth 2.0.

Сгенерируйте учетные данные, необходимые для выбранного вами метода аутентификации, чтобы ваш ИИ-помощник или программист мог аутентифицировать запросы в службе сервера Developer Knowledge MCP.

Выберите вкладку, чтобы создать свои учетные данные:

ключ API

Предварительные требования

Перед созданием ключа API убедитесь, что у вас есть:

Проект Google Cloud .
Установлен интерфейс командной строки gcloud (если настройка выполняется из командной строки).

Включите API и создайте ключ API.

Вы можете сгенерировать ключ API, используя либо консоль Google Cloud, либо интерфейс командной строки gcloud:

Консоль Google Cloud

Откройте страницу API базы знаний для разработчиков в консоли Google Cloud.
Выберите свой проект Google Cloud и нажмите «Включить» .
Перейдите на страницу «Учетные данные» .
Нажмите «Создать учетные данные» и выберите «Ключ API» .
Нажмите кнопку «Редактировать ключ API» , чтобы настроить ограничения:
- В разделе «Ограничения API» выберите «Ограничить ключ» .
- Выберите Developer Knowledge API .
- Если вы планируете использовать этот же ключ для вызовов модели (например, GEMINI_API_KEY ), выберите также Generative Language API .
Нажмите «Сохранить» , затем скопируйте свой API-ключ.

gcloud CLI

Включите API базы знаний разработчика в своем проекте, заменив PROJECT_ID на идентификатор вашего проекта:
```
gcloud services enable developerknowledge.googleapis.com \
  --project=PROJECT_ID
```
Создайте ключ API:
```
gcloud services api-keys create \
  --project=PROJECT_ID \
  --display-name="DK API Key"
```
Эта команда возвращает метаданные о вашем новом ключе. Скопируйте и сохраните оба следующих значения из вывода команды:
- keyString : это исходный ключ API (например, AIzaSy... ). Вам нужно будет вставить это значение в конфигурацию вашей IDE.
- name : это путь к ресурсу ключа (например, projects/PROJECT_ID/locations/global/keys/UNIQUE_ID ). Вы будете использовать этот путь для ограничения доступа к ключу на следующем шаге.
Ограничьте доступ к ключу только для API базы знаний разработчиков, чтобы предотвратить несанкционированное использование. Замените KEY_NAME полным путем к name ключа, скопированным на предыдущем шаге:
```
gcloud services api-keys update KEY_NAME \
  --api-target=service=developerknowledge.googleapis.com
```
Важно: Если вы планируете использовать этот же ключ для общих вызовов модели вашего ИИ-клиента (например, GEMINI_API_KEY ), вам также необходимо разрешить использование API генеративного языка:
```
gcloud services api-keys update KEY_NAME \
  --api-target=service=developerknowledge.googleapis.com \
  --api-target=service=generativelanguage.googleapis.com
```

OAuth и ADC

Предварительные требования

Перед настройкой OAuth убедитесь, что у вас есть:

Включить API

Выполните следующую команду, чтобы включить API базы знаний разработчика в вашем проекте:

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

Выберите тип учетных данных OAuth.

Выберите способ ввода учетных данных, необходимый для вашего инструмента:

Учетные данные приложения по умолчанию

Если ваш ИИ-помощник поддерживает ADC (например, Google Antigravity):

Пройдите аутентификацию с помощью своей учетной записи Google и настройте квотный проект:
```
gcloud auth application-default login \
  --project=PROJECT_ID
```
После открытия браузера войдите в свою учетную запись Google и предоставьте запрашиваемые разрешения.

Идентификатор клиента OAuth

Если вашему ИИ-помощнику требуется отдельный идентификатор клиента OAuth и секретный ключ:

Откройте экран согласия OAuth .
Установите тип пользователя на «Внешний» , укажите необходимое название приложения и адрес электронной почты службы поддержки, затем нажмите «Сохранить и продолжить» .
На странице «Аудитория» нажмите «Добавить пользователей» в разделе «Тестовые пользователи» , введите свой адрес электронной почты Google и нажмите «Сохранить» .
Перейдите на страницу «Клиенты» , нажмите «Создать клиент» и выберите тип приложения «Настольное приложение» .
Нажмите «Создать» , затем загрузите файл учетных данных клиента в формате JSON.

Настройте свою IDE или агент для написания кода.

После получения учетных данных выберите предпочитаемую среду программирования, чтобы просмотреть инструкции по настройке.

В зависимости от выбранного вами метода аутентификации замените заполнители в шаблонах конфигурации следующим образом:

Аутентификация по ключу API : Замените YOUR_API_KEY на строку вашего исходного ключа API.
Аутентификация OAuth или ADC : замените PROJECT_ID на идентификатор вашего проекта Google Cloud:

Google Антигравитация

Antigravity IDE и расширения

Для настройки сервера MCP в среде разработки Antigravity IDE или расширении Antigravity (например, в VS Code) выберите метод аутентификации:

учетные данные Google

Для установки сервера MCP с помощью настройки в один клик:

В панели агента щелкните меню «Дополнительные параметры » ( ) и выберите «Серверы MCP» .
Найдите в Google Developer Knowledge .
Нажмите на значок «Установить» ( ). Antigravity автоматически настроит сервер и подключится, используя ваши активные учетные данные Google.

ключ API

Чтобы настроить ключ API в среде разработки Antigravity IDE или расширении Antigravity:

В панели агента щелкните меню «Дополнительные параметры » ( ) > «Серверы MCP» > «Управление серверами MCP» > «Просмотр исходной конфигурации» (или откройте .agents/mcp_config.json ).

Добавьте следующую конфигурацию сервера:

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

Антигравитационный CLI

Настройте сервер MCP в файле .agents/mcp_config.json вашего проекта (или глобально в файле ~/.gemini/config/mcp_config.json ):

учетные данные 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"
      }
    }
  }
}

ключ API

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

Кодекс Клода

Выполните следующую команду в терминале:

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

Курсор

Для настройки Cursor отредактируйте файл .cursor/mcp.json в корневой директории вашего проекта или ~/.cursor/mcp.json для глобального доступа:

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

GitHub Copilot

Настройки рабочего пространства

Чтобы настроить GitHub Copilot в VS Code для конкретного рабочего пространства, создайте или отредактируйте файл .vscode/mcp.json :

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

Глобальные пользовательские настройки

Чтобы сделать сервер доступным во всех рабочих областях VS Code, откройте настройки пользователя (JSON) и добавьте следующее под ключом "mcp" :

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

Кодекс

Для настройки Codex CLI или агента Codex добавьте конфигурацию сервера в файл ~/.codex/config.json (или в .codex/config.json вашего проекта):

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

Другой

Для настройки любого другого удаленного клиента MCP (например, JetBrains AI Assistant, Windsurf, Cline, Zed, Continue или Claude Desktop) настройте HTTP-сервер с помощью следующих параметров:

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

Стандартный шаблон конфигурации JSON:

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

Проверьте соединение.

После настройки перезапустите своего ИИ-помощника или обновите его MCP-серверы. Затем отправьте тестовый запрос, чтобы убедиться в работоспособности интеграции инструмента:

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

Если агент вызывает функции search_documents или answer_query и возвращает информацию из документации Google, значит, ваш сервер подключен и активен.

Оптимизация контекстного окна и использования токенов.

Загрузка полных страниц документации в контекстное окно модели ИИ потребляет значительное количество токенов. Загрузка нескольких больших документов может привести к высоким затратам токенов, увеличению задержки и переполнению контекстного окна.

Для обеспечения быстрого и экономически эффективного реагирования следуйте этим передовым инженерным практикам:

Используйте двухэтапный поиск : пусть агент начнет с вызова функции search_documents . Она возвращает сфокусированные фрагменты (блоки), которые часто содержат именно тот синтаксис или сигнатуру API, которые вам нужны, без использования токенов для всей страницы. Укажите агенту вызывать get_documents только тогда, когда контекст строго необходим.
Для концептуальных вопросов предпочтительнее использовать answer_query : если вам требуется обобщенное объяснение или сравнение вариантов дизайна, поручите своему агенту использовать answer_query . Этот инструмент обобщает ответ непосредственно из корпуса знаний разработчиков, не возвращая полные необработанные страницы Markdown.
Пишите конкретные, четко сформулированные вопросы : Избегайте слишком общих вопросов, таких как «Объясните все о Firebase». Вместо этого укажите целевой продукт, платформу и язык:
```
How do I write a Firestore transaction in Dart with error handling?
```
Добавьте пользовательские правила для агента : добавьте рекомендации на уровне проекта в файлы инструкций вашего помощника (например, .cursorrules , CLAUDE.md или .github/copilot-instructions.md ), чтобы ограничить автоматическую загрузку всей страницы:
```
When searching Google developer documentation, inspect search_documents
snippets first. Do not call get_documents unless the snippet lacks
necessary code context.
```

Дополнительные конфигурации безопасности

Использование MCP сопряжено с новыми рисками и сложностями в области безопасности из-за широкого спектра действий, которые можно выполнять с помощью инструментов MCP. Для минимизации и управления этими рисками Google Cloud предлагает настройки по умолчанию и настраиваемые политики для контроля использования инструментов MCP в вашей организации или проекте Google Cloud.

Для получения дополнительной информации о безопасности и управлении MCP см. раздел «Безопасность и защита ИИ» .

Используйте модель брони

Model Armor — это сервис Google Cloud, разработанный для повышения безопасности ваших приложений искусственного интеллекта. Он работает за счет проактивной проверки запросов и ответов LLM, защиты от различных рисков и поддержки ответственных методов работы с ИИ. Независимо от того, развертываете ли вы ИИ в своей облачной среде или у внешних облачных провайдеров, Model Armor поможет вам предотвратить ввод вредоносного контента, проверить безопасность содержимого, защитить конфиденциальные данные, обеспечить соответствие требованиям и последовательно применять политики безопасности ИИ в вашей разнообразной среде ИИ.

Если включена функция Model Armor с включенным логированием , Model Armor записывает в журнал весь объем данных. Это может привести к раскрытию конфиденциальной информации в ваших логах.

Маршрутизация запросов MCP к Model Armor

Model Armor доступен в некоторых регионах . Если Model Armor включен и вы используете сервер MCP в юрисдикции, которую Model Armor не поддерживает, поведение маршрутизации вызова может отличаться для разных серверов MCP и может нарушить требования к размещению данных как для используемых, так и для передаваемых данных. Для получения дополнительной информации о поведении отдельных серверов MCP см. раздел «Поддерживаемые продукты Model Armor» .

Включить модель брони

Чтобы включить Model Armor, выполните действия, описанные в разделе «Интеграция с серверами Google и Google Cloud MCP» .

Настройка защиты для удаленных серверов MCP.

Для защиты вызовов и ответов инструмента MCP можно использовать минимальные настройки безопасности Model Armor. Минимальная настройка определяет фильтры безопасности, применяемые ко всему проекту. Эта конфигурация применяет согласованный набор фильтров ко всем вызовам и ответам инструмента MCP в рамках проекта.

Настройте параметры пола в Model Armor с включенной проверкой MCP. Для получения дополнительной информации см. раздел «Настройка параметров пола в Model Armor» .

См. следующий пример команды:

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"}]'

Замените PROJECT_ID на ваш проект. Идентификатор проекта.

Обратите внимание на следующие настройки:

INSPECT_AND_BLOCK : Тип проверки, который отслеживает содержимое на сервере Google MCP и блокирует запросы и ответы, соответствующие фильтрам.
ENABLED : Параметр, который активирует фильтр или механизм принудительного применения.
MEDIUM_AND_ABOVE : Уровень достоверности для настроек фильтра «Ответственный ИИ — Опасный». Вы можете изменить этот параметр, хотя более низкие значения могут привести к большему количеству ложных срабатываний. Для получения дополнительной информации см. раздел «Уровни достоверности брони модели» .

Отключить сканирование трафика MCP с помощью Model Armor

Чтобы отключить автоматическое сканирование трафика к серверам Google MCP и от них со стороны Model Armor на основе настроек этажа проекта, выполните следующую команду:

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

Замените PROJECT_ID на Идентификатор проекта. Model Armor не применяет автоматически правила, определенные в настройках этажа этого проекта, к трафику серверов Google MCP.

Настройки этажа и общая конфигурация Model Armor могут влиять не только на MCP. Поскольку Model Armor интегрируется с такими сервисами, как Vertex AI, любые изменения настроек этажа могут повлиять на сканирование трафика и поведение в целях безопасности во всех интегрированных сервисах, а не только в MCP.

Настройка параметров брони модели

Если вы используете Model Armor для защиты своего приложения, при выполнении некоторых запросов могут возникать ошибки 403 PERMISSION_DENIED . Поскольку сервер Developer Knowledge MCP возвращает только общедоступную документацию из надежных источников Google, мы рекомендуем установить фильтры Prompt Injection and Jailbreak (PIJB) на уровень достоверности HIGH_AND_ABOVE чтобы уменьшить количество ложных срабатываний. Если ваш сценарий использования не предполагает использования других инструментов, получающих доступ к конфиденциальным или секретным данным, вы также можете рассмотреть возможность отключения фильтров PIJB.

Поиск неисправностей

Если у вас возникли проблемы с подключением к серверу Developer Knowledge MCP или запросом к нему, обратитесь к следующей матрице устранения неполадок и шагам по их решению:

Матрица поиска и устранения неисправностей

Симптом или ошибка	Вероятная причина	Разрешение
`400 Bad Request: API key not valid`	Строка ключа API отсутствует, недействительна или имеет неправильный формат.	Убедитесь, что ключ API был скопирован правильно и настроен в объекте `headers` с ключом `X-Goog-Api-Key` .
`403 PERMISSION_DENIED` : `Developer Knowledge API has not been used`	API для разработчиков не включен в проекте Google Cloud.	Включите API в консоли Google Cloud или выполните команду `gcloud services enable developerknowledge.googleapis.com` .`.
`403 PERMISSION_DENIED: API target restriction`	В список ограничений по ключам API не входит API базы знаний для разработчиков.	Обновите ограничения для вашего API-ключа на странице «Учетные данные» в консоли Google Cloud, чтобы включить API Developer Knowledge.
`401 UNAUTHENTICATED` или отсутствуют учетные данные ADC.	Учетные данные приложения по умолчанию устарели или не инициализированы.	Выполните команду `gcloud auth application-default login --project=PROJECT_ID` чтобы обновить локальные учетные данные.
`403 access_denied` / "Доступ заблокирован: ошибка авторизации"	Ваша учетная запись не указана в списке авторизованных тестовых пользователей в системе согласия OAuth.	В консоли Google Cloud > Платформа аутентификации > Аудитория добавьте свой адрес электронной почты в раздел «Тестовые пользователи» .
Ошибка клиента OAuth или недействительный URI перенаправления	Клиент OAuth был создан с использованием неподдерживаемого типа приложения.	Создайте заново свой идентификатор клиента OAuth, установив тип «Настольное приложение» .
`404 NOT_FOUND` на конечной точке `/mcp`	API не включен для вашего проекта.	Включите API базы знаний для разработчиков в консоли Google Cloud или выполните команду `gcloud services enable developerknowledge.googleapis.com` .`.
`429 RESOURCE_EXHAUSTED`	Вы достигли лимита квоты вашего проекта.	Проверьте использование квоты на доступ к API знаний для разработчиков в консоли и при необходимости запросите увеличение квоты.
`403 PERMISSION_DENIED` с Model Armor	Ложное срабатывание фильтра Model Armor PIJB заблокировало безопасный запрос.	В настройках шаблона Model Armor установите для параметра PIJB значение `HIGH_AND_ABOVE` .

Устранение ошибок аутентификации и согласия.

Настройка заголовка ключа API : Убедитесь, что ваша конфигурация MCP JSON включает раздел headers с "X-Goog-Api-Key" . Не передавайте ключ API в качестве параметра запроса в URL.
Тестовые пользователи экрана согласия OAuth : При создании настольного клиента OAuth в проекте с внешним типом пользователя в тестовом режиме Google блокирует доступ для учетных записей, не указанных в списке тестовых пользователей. Убедитесь, что ваш активный адрес электронной почты Google добавлен в разделе «Аудитория» > «Тестовые пользователи» в консоли Google Cloud.
Квоты и ограничения скорости : Чтобы отслеживать ежедневное и поминутное использование, перейдите в раздел IAM & Admin > Quotas & System Limits в консоли Google Cloud и отфильтруйте результаты по Developer Knowledge API .

Включенная документация

Полный список продуктов Google и хранилищ документации, индексируемых сервером, см. в справочнике Corpus .

Известные ограничения

Индексируется только общедоступная документация : сервер индексирует только общедоступную документацию, указанную в справочнике Corpus . Внутренние документы, частные репозитории и ресурсы третьих лиц не включаются.
Язык : Сервер индексирует и возвращает документацию только на английском языке.
Зависимость от сети : Для доступа к https://developerknowledge.googleapis.com серверу требуется активное подключение к интернету.

Подключитесь к серверу Developer Knowledge MCP. Оптимизируйте свои подборки Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.

Возможности сервера MCP

Выберите способ аутентификации

ключ API

Предварительные требования

Включите API и создайте ключ API.

Консоль Google Cloud

gcloud CLI

OAuth и ADC

Предварительные требования

Включить API

Выберите тип учетных данных OAuth.

Учетные данные приложения по умолчанию

Идентификатор клиента OAuth

Настройте свою IDE или агент для написания кода.

Google Антигравитация

Antigravity IDE и расширения

учетные данные Google

ключ API

Антигравитационный CLI

учетные данные Google

ключ API

Кодекс Клода

Курсор

GitHub Copilot

Настройки рабочего пространства

Глобальные пользовательские настройки

Кодекс

Другой

Проверьте соединение.

Оптимизация контекстного окна и использования токенов.

Дополнительные конфигурации безопасности

Используйте модель брони

Маршрутизация запросов MCP к Model Armor

Включить модель брони

Настройка защиты для удаленных серверов MCP.

Отключить сканирование трафика MCP с помощью Model Armor

Настройка параметров брони модели

Поиск неисправностей

Матрица поиска и устранения неисправностей

Устранение ошибок аутентификации и согласия.

Включенная документация

Известные ограничения

Подключитесь к серверу Developer Knowledge MCP.