Conectar-se ao servidor MCP de conhecimento do desenvolvedor

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

Recursos do servidor MCP

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

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

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

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

Escolher seu método de autenticação

O servidor MCP de conhecimento do desenvolvedor oferece suporte a dois métodos de autenticação, dependendo do seu ambiente de desenvolvimento e do assistente de IA:

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

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

Selecione uma guia para criar suas credenciais:

Chave de API

Pré-requisitos

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

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

Ativar a API e criar uma chave de API

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

Console do Google Cloud

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

CLI da gcloud

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

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

2. Crie uma chave de API:

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

   Esse comando retorna detalhes de metadados sobre sua nova chave. Copie e salve os dois valores a seguir da resposta ao comando:

   • keyString: essa é a chave de API bruta (por exemplo, AIzaSy...). Cole esse valor na configuração do seu ambiente de desenvolvimento integrado.
   • name: é o caminho do recurso da chave (por exemplo, projects/PROJECT_ID/locations/global/keys/UNIQUE_ID). Você vai usar esse caminho para restringir a chave na próxima etapa.

3. Restrinja a chave à API Developer Knowledge para evitar o uso não autorizado. Substitua KEY_NAME pelo caminho completo de name copiado da etapa anterior:

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

   Importante: se você planeja usar essa mesma chave para as chamadas de modelo geral do cliente de IA (por exemplo, GEMINI_API_KEY), também é necessário permitir a API Generative Language
   .

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

OAuth e ADC

Pré-requisitos

Antes de configurar o OAuth, verifique se você tem:

• Um projeto do Google Cloud.
• A CLI gcloud instalada.

Ativar a API

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

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

Escolher o tipo de credencial OAuth

Selecione a abordagem de credenciais exigida pela sua ferramenta:

Application Default Credentials

Se o assistente de IA for compatível com ADC (como o Google Antigravity):

1. Faça a autenticação com sua Conta do Google e defina o projeto de cota:

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

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

ID do cliente OAuth

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

1. Abra a tela de consentimento do OAuth.
2. Defina o tipo de usuário como Externo, preencha o nome do app e o e-mail de suporte obrigatórios e clique em Salvar e continuar.
3. Na página "Público-alvo", clique em Adicionar usuários em Testar usuários, digite seu endereço de e-mail do Google e clique em Salvar.
4. Acesse a página "Clientes", clique em Criar cliente e defina Tipo de aplicativo como App para computador.
5. Clique em Criar e faça o download do arquivo JSON com as credenciais do cliente.

Configurar seu ambiente de desenvolvimento integrado ou agente de programação

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

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

• Autenticação de chave de API: substitua YOUR_API_KEY pela string da chave de API bruta.

• Autenticação OAuth ou ADC: substitua PROJECT_ID pelo ID do projeto do Google Cloud:

Google Antigravity

IDE do Antigravity e extensões

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

credenciais do Google

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

1. No painel do agente, clique no menu Outras opções () e selecione Servidores MCP.
2. Pesquise Google Developer Knowledge.
3. Clique no ícone Instalar (). O Antigravity configura automaticamente o servidor e se conecta usando suas credenciais ativas do Google.

Chave de API

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

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

2. Adicione a seguinte configuração de servidor:

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

CLI do Antigravity

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

credenciais do Google

{
  "mcpServers": {
    "google-developer-knowledge": {
      "httpUrl": "https://developerknowledge.googleapis.com/mcp",
      "authProviderType": "google_credentials",
      "oauth": {
        "scopes": [
          "https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform"
        ]
      },
      "timeout": 30000,
      "headers": {
        "X-goog-user-project": "PROJECT_ID"
      }
    }
  }
}

Chave de API

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

Dica: se você estiver usando o aplicativo independente Antigravity 2.0, acesse Configurações > Personalizações e clique em Abrir configuração do MCP em Servidores MCP instalados para adicionar sua configuração.

Claude Code

Execute o comando a seguir no terminal.

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

Cursor

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

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

GitHub Copilot

Observação: se você estiver usando a extensão Antigravity no VS Code em vez do GitHub Copilot, selecione a guia Google Antigravity.

Configurações do espaço de trabalho

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

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

Configurações globais do usuário

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

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

Codex

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

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

Observação: depois de mudar a configuração, o servidor pode mostrar um status não conectado. Isso é esperado e não afeta seu acesso.

Outro

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

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

Modelo de configuração JSON padrão:

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

Verifique a conexão

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

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

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

Otimizar a janela de contexto e o uso de tokens

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

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

• Confie na recuperação em duas etapas: Deixe o agente começar chamando search_documents. Isso retorna snippets (pedaços) focados que geralmente contêm a sintaxe ou a assinatura da API exata de que você precisa sem consumir tokens para toda a página. Instrua o agente a chamar get_documents somente quando o contexto for estritamente necessário.

• Prefira answer_query para perguntas conceituais: quando você precisar de uma explicação sintetizada ou de uma comparação de design, peça ao agente para usar answer_query. Essa ferramenta sintetiza uma resposta diretamente do corpus de conhecimento do desenvolvedor sem retornar páginas Markdown brutas completas.

• Escreva comandos específicos e limitados: evite comandos muito amplos, como "Explique tudo sobre o Firebase". Em vez disso, especifique o produto, a plataforma e o idioma de destino:

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

• Adicionar regras personalizadas do agente: adicione diretrizes para envolvidos no projeto aos arquivos de instruções do assistente (por exemplo, .cursorrules, CLAUDE.md ou .github/copilot-instructions.md) para restringir buscas automáticas de página inteira:

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

Configurações opcionais de segurança

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

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

Usar o Model Armor

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

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

Roteamento de solicitações do MCP para o Model Armor

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

Ativar o Model Armor

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

Configurar a proteção para servidores MCP remotos

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

Dica: não ative o filtro de injeção de comandos e jailbreak, a menos que o tráfego do seu MCP transporte dados de linguagem natural.

Configure uma configuração de valor mínimo do Model Armor com a sanitização da MCP ativada. Para mais informações, consulte Configurar configurações mínimas do Model Armor.

Observação: se o agente e o servidor MCP estiverem em projetos diferentes, crie configurações mínimas em ambos (projeto do cliente e projeto de recurso). Nesse caso, o Model Armor é invocado duas vezes, uma para cada projeto.

Confira o exemplo de comando a seguir:

gcloud model-armor floorsettings update \
--full-uri='projects/PROJECT_ID/locations/global/floorSetting' \
--enable-floor-setting-enforcement=TRUE \
--add-integrated-services=GOOGLE_MCP_SERVER \
--google-mcp-server-enforcement-type=INSPECT_AND_BLOCK \
--enable-google-mcp-server-cloud-logging \
--malicious-uri-filter-settings-enforcement=ENABLED \
--add-rai-settings-filters='[{"confidenceLevel": "MEDIUM_AND_ABOVE", "filterType": "DANGEROUS"}]'

Substitua PROJECT_ID pelo ID do projeto .

Observe as seguintes configurações:

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

Desativar a verificação do tráfego do MCP com o Model Armor

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

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

Substitua PROJECT_ID pelo ID do projeto. O Model Armor não aplica automaticamente as regras definidas nas configurações de limite mínimo deste projeto ao tráfego de servidores MCP do Google.

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

Ajustar as configurações do Model Armor

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

Solução de problemas

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

Matriz de solução de problemas

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

Resolver erros de autenticação e consentimento

• Configuração do cabeçalho da chave de API: verifique se a configuração JSON do MCP inclui a seção headers com "X-Goog-Api-Key". Não transmita a chave de API como um parâmetro de consulta no URL.

• Usuários de teste da tela de permissão do OAuth: ao criar um cliente OAuth para computador em um projeto com um usuário externo em modo de teste, o Google bloqueia o acesso para contas não listadas em usuários de teste. Verifique se seu endereço de e-mail ativo do Google foi adicionado em Público-alvo > Usuários de teste no console do Google Cloud.

• Cotas e limites de taxa: para monitorar seu uso diário e por minuto, acesse IAM e administrador > Cotas e limites do sistema no console do Google Cloud e filtre por API Developer Knowledge.

Documentação incluída

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

Limitações conhecidas

• Somente documentação pública: o servidor indexa apenas a documentação disponível publicamente listada na Referência de corpus. Documentos internos, repositórios particulares e recursos de terceiros não estão incluídos.
• Idioma inglês: o servidor indexa e retorna documentação apenas em inglês.
• Dependência de rede e VPC Service Controls: como o servidor MCP do Developer Knowledge é um serviço hospedado remotamente, seu cliente precisa ter conectividade de rede para acessar https://developerknowledge.googleapis.com.
  • Dentro das redes VPC do Google Cloud: não é necessário fazer saída da Internet pública. É possível acessar developerknowledge.googleapis.com de forma particular sem endereços IP externos ou Cloud NAT roteando o tráfego usando o Acesso privado do Google (private.googleapis.com / 199.36.153.8/30) ou um endpoint do Private Service Connect (PSC) direcionado ao pacote all-apis.
  • VPC Service Controls (VPC-SC): developerknowledge.googleapis.com indisponível no VIP restrito (restricted.googleapis.com / 199.36.153.4/30) nem nos endpoints vpc-sc do PSC. Se as rotas da VPC *.googleapis.com para restricted.googleapis.com, configure uma política de resposta específica do Cloud DNS ou um registro DNS particular para developerknowledge.googleapis.com resolver para private.googleapis.com (199.36.153.8/30).