الربط بخادم MCP الخاص بـ "قاعدة معلومات المطوّرين"

يمنح خادم Google Developer Knowledge MCP أدوات التطوير المستندة إلى الذكاء الاصطناعي القدرة على البحث في مستندات المطوّرين الرسمية من Google واسترداد المعلومات الخاصة بمنتجات Google، مثل Firebase وGoogle Cloud وAndroid و"خرائط Google" وغيرها. من خلال ربط تطبيق الذكاء الاصطناعي مباشرةً بمكتبة المستندات الرسمية، يمكنك التأكّد من أنّ الرمز والإرشادات التي تتلقّاها حديثة وتستند إلى سياق موثوق.

بعد إعداد الخادم، يمكن أن تساعد الأدوات المدمجة في الطلبات التالية مثلاً:

  • إرشادات التنفيذ

    • على سبيل المثال: ما هي أفضل طريقة لتنفيذ الإشعارات الفورية باستخدام مراسلة Firebase السحابية في تطبيق Android؟

  • إنشاء الرموز البرمجية وشرحها

    • على سبيل المثال: ابحث في مستندات Google عن مثال بلغة Python لعرض جميع الحِزم في مشروع Cloud Storage.

  • تحديد المشاكل وحلّها

    • على سبيل المثال: لماذا يظهر على مفتاح Google Maps API الخاص بي علامة مائية مكتوب عليها "تُستخدم لأغراض تطوير التطبيقات فقط"؟

  • التحليل المقارن والتلخيص

    • على سبيل المثال: ساعدني في الاختيار بين Cloud Run وCloud Functions لخدمة مصغّرة جديدة. أنشئ جدول Markdown يقارن بين الجوانب الرئيسية، مثل حالة الاستخدام الأساسية والتزامن ونموذج التسعير.

إمكانات خادم MCP

يوفّر خادم Google Developer Knowledge MCP الأدوات التالية لتطبيق الذكاء الاصطناعي:

اسم الأداة الوصف
search_documents يبحث في مستندات المطوّرين من Google (Firebase وGoogle Cloud وAndroid و"خرائط Google" وغيرها) للعثور على صفحات ومقتطفات ذات صلة بطلب البحث. استخدِم get_documents مع parent من نتائج البحث للحصول على محتوى الصفحة الكامل.
get_documents الحصول على المحتوى الكامل لمستندات متعددة باستخدام parent من نتائج search_documents
answer_query (معاينة) يجيب عن الاستعلامات باستخدام مجموعة مستندات "معرفة المطوّرين" لإنشاء ردود مستندة إلى مصادر.

تقسّم أداة search_documents المستندات إلى أجزاء نصية أصغر تم تحسينها لتناسب البحث والاسترجاع المستندَين إلى الذكاء الاصطناعي. عند البحث، تعرض الأداة مقتطفًا واحدًا أو أكثر من المستندات ذات الصلة بطلب البحث. إذا كنت بحاجة إلى عرض المحتوى الكامل للصفحة الذي يحيط بمقتطف، استخدِم get_documents مع parent المقدَّم في نتائج البحث لاسترداد المحتوى الكامل للصفحة.

استخدِم الأداة answer_query عندما تريد الحصول على إجابة مباشرة عن سؤال تم استخلاصها من مجموعة بيانات "معلومات للمطوّرين"، بدلاً من قائمة بمقتطفات ذات صلة أو مستندات كاملة.

تثبيت

خادم Google Developer Knowledge MCP هو خادم MCP بعيد يستخدم Developer Knowledge API للبحث عن المستندات واسترجاعها. يمكنك المصادقة باستخدام OAuth أو مفتاح واجهة برمجة التطبيقات.

المصادقة باستخدام OAuth

يرشدك هذا القسم خلال عملية مصادقة تطبيق الذكاء الاصطناعي باستخدام خادم MCP الخاص بـ Developer Knowledge باستخدام OAuth.

المتطلبات الأساسية: إعداد Google Cloud CLI

قبل المتابعة، تأكَّد من توفّر ما يلي:

الخطوة 1: تفعيل Developer Knowledge API في مشروع

  1. افتح صفحة Developer Knowledge API في مكتبة Google APIs.
  2. تأكَّد من اختيار المشروع الصحيح الذي تنوي استخدام واجهة برمجة التطبيقات فيه.
  3. انقر على تفعيل. لا تتطلّب واجهة برمجة التطبيقات أي أدوار محدّدة في "إدارة الهوية وإمكانية الوصول" لتفعيلها أو استخدامها.

الخطوة 2: اختيار طريقة المصادقة

تعتمد طريقة المصادقة التي تختارها على ما إذا كان مساعد الذكاء الاصطناعي يتيح استخدام بيانات الاعتماد التلقائية للتطبيق (ADC) باستخدام gcloud CLI أو يتطلّب معرّف عميل OAuth مستقل. يمكن للمساعدين، مثل Gemini CLI، استخدام بيانات تسجيل الدخول الحالية إلى Google Cloud لإعداد سلس، بينما يتطلب البعض الآخر، مثل Antigravity، إنشاء بيانات اعتمادك وتقديمها يدويًا لإنشاء اتصال آمن.

اختَر علامة التبويب التي تتوافق مع متطلبات إعداد مساعد الذكاء الاصطناعي المحدّد.

ADC

ربط حسابك

  1. لمنح خادم MCP إذنًا بالتصرّف نيابةً عنك، نفِّذ الأمر التالي، مع استبدال PROJECT_ID برقم تعريف مشروع Google Cloud الخاص بك:

    gcloud auth application-default login
--project=PROJECT_ID

  2. عندما يُطلب منك ذلك، اختَر حسابًا، ثم انقر على متابعة.

إعداد تطبيق الذكاء الاصطناعي

بعد إكمال عملية المصادقة، تتمثّل الخطوة الأخيرة في تزويد تطبيق الذكاء الاصطناعي بتفاصيل إعداد الخادم. على الرغم من أنّ بنية JSON الدقيقة تختلف حسب التطبيق، يمكنك استخدام المثال التالي كقالب.

  1. لضبط إعدادات Gemini CLI أو Gemini Code Assist، عدِّل أحد ملفات الإعدادات التالية أو أنشئ ملفًا جديدًا:

    • في مشروعك: .gemini/settings.json
    • في الدليل الرئيسي: ~/.gemini/settings.json
    {
  "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"
      }
    }
  }
}

    للتأكّد من أنّ خادم MCP يعمل على النحو المتوقّع، انتقِل إلى التحقّق من عملية التثبيت.

بيانات الاعتماد اليدوية

إعداد شاشة طلب الموافقة المتعلّقة ببروتوكول OAuth

اضبط شاشة طلب الموافقة المتعلّقة ببروتوكول OAuth في المشروع وأضِف نفسك كمستخدم اختباري. إذا سبق لك إكمال هذه الخطوة لمشروعك على Google Cloud، انتقِل إلى الخطوة التالية.

  1. افتح صفحة "نظرة عامة على المصادقة" في Google Cloud Console، وانقر على البدء.
  2. أدخِل اسم التطبيق، واختَر عنوان البريد الإلكتروني المخصّص للدعم، ثم انقر على التالي.
  3. ضمن الجمهور، اختَر خارجي، ثم انقر على التالي.
  4. أدخِل عنوان بريدك الإلكتروني ضمن معلومات الاتصال، ثم انقر على التالي.
  5. راجِع "سياسة بيانات المستخدمين في خدمات Google API" ووافِق عليها، ثم انقر على متابعة.
  6. انقر على إنشاء.

إضافة مستخدمين اختباريين

  1. في "منصة Google للمصادقة"، انقر على الجمهور.
  2. ضمن المستخدمون التجريبيون، انقر على إضافة مستخدمين.
  3. أدخِل عنوان بريدك الإلكتروني وأي مستخدمين اختباريين آخرين معتمَدين، ثم انقر على حفظ.

إنشاء عميل OAuth

لإجراء المصادقة كمستخدم نهائي والوصول إلى بيانات المستخدمين في تطبيقك، عليك إنشاء معرّفات عميل OAuth 2.0. يُستخدم معرّف العميل لتعريف تطبيق واحد على خوادم OAuth من Google.

  1. في "منصة Google للمصادقة"، انقر على العملاء.
  2. انقر على إنشاء عميل.
  3. من أداة اختيار نوع التطبيق، اختَر تطبيق سطح المكتب.
  4. في حقل الاسم، اكتب اسمًا لبيانات الاعتماد. ولا يظهر هذا الاسم إلا في Google Cloud Console.
  5. انقر على إنشاء. تظهر شاشة إنشاء عميل OAuth، تعرض معرّف العميل الجديد وسر العميل.
  6. انقر على موافق. تظهر بيانات الاعتماد التي تم إنشاؤها حديثًا ضمن معرّفات عميل OAuth 2.0.
  7. انقر على معرّف العميل الذي أنشأته حديثًا. في قسم أسرار العميل، انقر على رمز التنزيل لحفظ ملف JSON. ستستخدم القيمتين client_id وclient_secret في هذا الملف في خطوة لاحقة.

إعداد تطبيق الذكاء الاصطناعي

بعد ذلك، عليك تزويد تطبيق الذكاء الاصطناعي بتفاصيل إعدادات الخادم. مع أنّ سلسلة الخطوات الدقيقة تختلف حسب التطبيق، يمكنك استخدام المثال التالي كنموذج.

لضبط Antigravity لاستخدام خادم MCP، اتّبِع الخطوات التالية:

  1. في Antigravity، انقر على قائمة خيارات إضافية في لوحة "البرنامج الوكيل" > خوادم MCP > إدارة خوادم MCP.

  2. في أعلى جزء "إدارة خوادم MCP" (Manage MCP Servers) الذي يفتح، انقر على عرض الإعدادات الأولية (View raw config) لتعديل ملف mcp_config.json:

    {
  "mcpServers": {
    "google-developer-knowledge": {
      "serverUrl": "https://developerknowledge.googleapis.com/mcp"
    }
  }
}

  3. ارجع إلى إدارة خوادم MCP وانقر على إعادة التحميل.

إضافة بيانات اعتماد OAuth

في المرة الأولى التي تحاول فيها استخدام خادم MCP الخاص بـ "معرفة المطوّرين"، سيطلب منك مساعدك المستند إلى الذكاء الاصطناعي إكمال عملية الإعداد:

  1. اطلب من الوكيل استخدام خادم Developer Knowledge MCP من خلال طلب مثل:

    How do I list Cloud Storage buckets?

  2. إذا ظهرت لك رسالة تطلب منك تسجيل معرّف موارد منتظم واحد أو أكثر لإعادة التوجيه، انقر على الخيار للمتابعة. بما أنّك أعددت معرّف العميل كتطبيق على الكمبيوتر، لن تحتاج إلى إضافة معرّفات الموارد المنتظمة (URI) المحدّدة هذه في "منصّة Google Auth".

  3. عندما يطلب منك مساعد الذكاء الاصطناعي إدخال معرّف العميل وسر العميل، الصِق كل مفتاح مطابق من ملف JSON الخاص بسر العميل الذي حفظته سابقًا.

  4. عندما يُطلب منك ذلك، اختَر حسابًا، ثم انقر على متابعة.

  5. ارجع إلى مساعدك المستند إلى الذكاء الاصطناعي. سيعالج الموظف الآن طلبك باستخدام الخادم الذي تمّت المصادقة عليه حديثًا.

المصادقة باستخدام مفتاح واجهة برمجة تطبيقات

يرشدك هذا القسم خلال عملية مصادقة تطبيق الذكاء الاصطناعي باستخدام خادم Developer Knowledge MCP من خلال مفتاح واجهة برمجة التطبيقات.

الخطوة 1: إنشاء مفتاح واجهة برمجة تطبيقات

يمكنك إنشاء مفتاح Developer Knowledge API في مشروعك على Google Cloud باستخدام Google Cloud Console أو gcloud CLI:

Google Cloud Console

تفعيل واجهة برمجة التطبيقات

  1. افتح صفحة Developer Knowledge API في مكتبة Google APIs.
  2. تأكَّد من اختيار المشروع الصحيح الذي تنوي استخدام واجهة برمجة التطبيقات فيه.
  3. انقر على تفعيل. لا تتطلّب واجهة برمجة التطبيقات أي أدوار محدّدة في "إدارة الهوية وإمكانية الوصول" لتفعيلها أو استخدامها.

إنشاء مفتاح واجهة برمجة التطبيقات وتأمينه

  1. في Google Cloud Console للمشروع الذي فعّلت فيه واجهة برمجة التطبيقات، انتقِل إلى صفحة "بيانات الاعتماد".
  2. انقر على إنشاء بيانات اعتماد، ثمّ اختَر مفتاح واجهة برمجة التطبيقات من القائمة.
  3. في حقل الاسم، أدخِل اسمًا للمفتاح.
  4. انقر على القائمة المنسدلة اختيار قيود واجهة برمجة التطبيقات، ثم اكتب Developer Knowledge API. انقر على النتيجة، ثم انقر على حسنًا.
    • ملاحظة: إذا فعّلت واجهة برمجة التطبيقات Developer Knowledge API للتو، قد يستغرق ظهورها في القائمة بعض الوقت. انتظر بضع دقائق وأعِد المحاولة.
  5. انقر على إنشاء.

بعد إنشاء المفتاح، انقر على عرض المفتاح للاطّلاع عليه. دوِّن هذه المعلومات لاستخدامها عند ضبط تطبيق الذكاء الاصطناعي.

gcloud CLI

  1. إذا لم يسبق لك إجراء ذلك، عليك تنزيل وتثبيت gcloud CLI.

  2. فعِّل Developer Knowledge API، مع استبدال PROJECT_ID برقم تعريف مشروعك على Google Cloud:

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

  3. أنشئ مفتاح API باستخدام رقم تعريف مشروع Google Cloud نفسه:

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

    يعرض هذا الأمر قيمتين يجب تدوينهما:

    • keyString هو مفتاح واجهة برمجة التطبيقات. ستحتاج إلى هذا المعرّف عند ضبط تطبيق الذكاء الاصطناعي.
    • يتم استخدام name في الخطوة التالية عند تأمين مفتاحك.

  4. احصر استخدام المفتاح على Developer Knowledge API، واستبدِل KEY_NAME باسم المفتاح (على سبيل المثال، projects/my-project/locations/global/keys/12345-67890):

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

الخطوة 2: تفعيل خادم MCP الخاص بـ "معرفة المطوّرين" في أحد المشاريع

لتفعيل خادم MCP الخاص بـ Developer Knowledge في مشروعك على Google Cloud، نزِّل gcloud CLI وثبِّته، ثم شغِّل الأمر التالي، مع استبدال PROJECT_ID برقم تعريف مشروعك على Google Cloud:

gcloud beta services mcp enable developerknowledge.googleapis.com --project=PROJECT_ID

إذا لم تكن خدمة Developer Knowledge مفعَّلة لمشروعك على Google Cloud، سيُطلب منك تفعيل الخدمة قبل تفعيل خادم MCP البعيد.

كأحد أفضل ممارسات الأمان، ننصحك بتفعيل خوادم MCP فقط للخدمات المطلوبة لكي يعمل تطبيق الذكاء الاصطناعي.

الخطوة 3: ضبط تطبيق الذكاء الاصطناعي

يمكنك ضبط إعدادات تطبيقات الذكاء الاصطناعي الرائجة باستخدام هذه التعليمات. استبدِل YOUR_API_KEY بمفتاح Developer Knowledge API الذي أنشأته في الخطوة السابقة:

Gemini CLI

لضبط إعدادات Gemini CLI، نفِّذ الأمر التالي:

gemini mcp add -t http -H "X-Goog-Api-Key: YOUR_API_KEY" google-developer-knowledge https://developerknowledge.googleapis.com/mcp --scope user

بدلاً من ذلك، عدِّل أحد ملفات الإعدادات التالية أو أنشئ ملفًا جديدًا:

  • في مشروعك: .gemini/settings.json
  • في الدليل الرئيسي: ~/.gemini/settings.json
{
  "mcpServers": {
    "google-developer-knowledge": {
      "httpUrl": "https://developerknowledge.googleapis.com/mcp",
      "headers": {
        "X-Goog-Api-Key": "YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

Gemini Code Assist

لضبط Gemini Code Assist، عدِّل أحد ملفات الإعداد التالية أو أنشئها:

  • في مشروعك: .gemini/settings.json
  • في الدليل الرئيسي: ~/.gemini/settings.json
{
  "mcpServers": {
    "google-developer-knowledge": {
      "httpUrl": "https://developerknowledge.googleapis.com/mcp",
      "headers": {
        "X-Goog-Api-Key": "YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

Claude Code

لضبط Claude Code، شغِّل الأمر التالي ضمن مجلد تطبيقك.

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

المؤشر

لإعداد Cursor، عدِّل .cursor/mcp.json (لمشروع معيّن) أو ~/.cursor/mcp.json (لجميع المشاريع).

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

GitHub Copilot

لضبط GitHub Copilot في VS Code لمشروع واحد، عدِّل الملف .vscode/mcp.json في مساحة العمل.

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

لإتاحة الخادم في كل مشروع، عدِّل إعدادات المستخدم. انقر على الزر فتح الإعدادات (JSON).

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

التزحلق على المياه بشراع

لضبط إعدادات Windsurf Editor، عدِّل الملف ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json.

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

التحقق من التثبيت

بعد الإعداد، افتح تطبيق الذكاء الاصطناعي وأدخِل طلبًا، مثل:

How do I list Cloud Storage buckets?

إذا رأيت طلبًا لاستخدام أداة search_documents أو أداة أخرى من أدوات خادم MCP الخاصة بـ "معرفة المطوّرين"، يعني ذلك أنّ الخادم يعمل بشكل صحيح.

إدارة استخدام الرموز المميزة

يؤدي استرداد محتوى المستند، خاصةً عند استخدام batch_get_documents، إلى استهلاك الرموز المميزة ضمن قدرة استيعاب تطبيق الذكاء الاصطناعي. بما أنّ بعض صفحات مستندات المطوّرين من Google كبيرة الحجم، يمكن أن يؤدي جلب مستندات متعددة إلى زيادة التكاليف بسرعة، وإبطاء أوقات استجابة النموذج، وتجاوز قدرة الاستيعاب.

لتحسين الأداء وتجنُّب تلقّي فاتورة غير متوقّعة، صِغ طلبات محدّدة تستهدف المعلومات التي تحتاج إليها فقط. تجنَّب الطلبات الواسعة النطاق (على سبيل المثال، "مقارنة جميع منتجات Firebase") التي تجبر الوكيل على استيعاب كميات هائلة من البيانات في وقت واحد.

المستندات المضمّنة

راجِع مرجع مجموعة المستندات للحصول على معلومات حول المستندات التي يبحث فيها الخادم.

القيود المعروفة

  • نطاق المحتوى: يتم تضمين الصفحات المرئية للجميع فقط على مرجع المجموعة. لا يتم تضمين المحتوى من مصادر أخرى، مثل GitHub أو مواقع OSS أو المدوّنات أو YouTube.
  • النتائج باللغة الإنجليزية فقط: لا يتيح الخادم سوى النتائج باللغة الإنجليزية.
  • الاعتماد على الشبكة: تعتمد أدوات الخادم على خدمات Google Cloud المباشرة. إذا واجهت أخطاء مستمرة، تحقَّق من اتصالك بالإنترنت وإعدادات مفتاح واجهة برمجة التطبيقات Developer Knowledge.

إعدادات الأمان والسلامة الاختيارية

تتضمّن "منصة Google للتسويق" مخاطر واعتبارات أمان جديدة بسبب التنوّع الكبير في الإجراءات التي يمكنك تنفيذها باستخدام أدوات المنصة. للحدّ من هذه المخاطر وإدارتها، يوفّر Google Cloud إعدادات تلقائية وسياسات قابلة للتخصيص للتحكّم في استخدام أدوات MCP في مؤسسة Google Cloud أو مشروعها.

لمزيد من المعلومات حول أمان MCP وإدارته، يُرجى الاطّلاع على أمان الذكاء الاصطناعي وسلامته.

استخدام Model Armor

Model Armor هي خدمة من Google Cloud مصمَّمة لتعزيز أمان تطبيقات الذكاء الاصطناعي وسلامتها. تعمل هذه الميزة من خلال الفحص الاستباقي لطلبات النماذج اللغوية الكبيرة وردودها، ما يساعد في الحماية من المخاطر المختلفة ودعم ممارسات الذكاء الاصطناعي المسؤولة. سواء كنت تنشر الذكاء الاصطناعي في بيئتك السحابية أو لدى موفّري خدمات سحابية خارجيين، يمكن أن تساعدك Model Armor في منع الإدخالات الضارة والتحقّق من أمان المحتوى وحماية البيانات الحساسة والحفاظ على الامتثال وفرض سياسات أمان الذكاء الاصطناعي بشكل متّسق في جميع جوانب الذكاء الاصطناعي المتنوّعة.

عند تفعيل Model Armor مع تفعيل التسجيل، تسجّل Model Armor الحمولة بأكملها. قد يؤدي ذلك إلى الكشف عن معلومات حساسة في سجلاتك.

تفعيل Model Armor

اتّبِع الخطوات الواردة في دمج Model Armor مع خوادم MCP من Google وGoogle Cloud لتفعيل Model Armor.

ضبط إعدادات الحماية لخوادم MCP البعيدة من Google وGoogle Cloud

للمساعدة في حماية طلبات واستجابات أداة MCP، يمكنك استخدام إعدادات الحد الأدنى في Model Armor. يحدّد إعداد الحد الأدنى فلاتر الأمان التي تنطبق على مستوى المشروع. يطبّق هذا الإعداد مجموعة متسقة من الفلاتر على جميع طلبات واستجابات أداة MCP ضمن المشروع.

اضبط إعداد الحد الأدنى لـ Model Armor مع تفعيل تنظيف MCP. لمزيد من المعلومات، يُرجى الاطّلاع على ضبط إعدادات Model Armor floor.

اطّلِع على مثال الأمر التالي:

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"}]'

استبدِل PROJECT_ID برقم تعريف مشروعك.

يُرجى ملاحظة الإعدادات التالية:

  • ‫INSPECT_AND_BLOCK: نوع التنفيذ الذي يفحص المحتوى بحثًا عن خادم Google MCP ويحظر الطلبات والاستجابات التي تتطابق مع الفلاتر.
  • ‫ENABLED: الإعداد الذي يتيح استخدام فلتر أو فرض قيود.
  • ‫MEDIUM_AND_ABOVE: مستوى الثقة لإعدادات فلتر "الذكاء الاصطناعي المسؤول - المحتوى الخطير" يمكنك تعديل هذا الإعداد، مع العلم أنّ القيم المنخفضة قد تؤدي إلى زيادة النتائج الموجبة الخاطئة. لمزيد من المعلومات، يُرجى الاطّلاع على مستويات الثقة في Model Armor.

إيقاف فحص زيارات MCP باستخدام Model Armor

لإيقاف فحص Model Armor تلقائيًا لعدد الزيارات الواردة إلى خوادم Google MCP والصادرة منها استنادًا إلى إعدادات الحد الأدنى للمشروع، نفِّذ الأمر التالي:

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

استبدِل PROJECT_ID بمعرّف المشروع. لا تطبّق Model Armor تلقائيًا القواعد المحدّدة في إعدادات الحد الأدنى لهذا المشروع على أي زيارات لخادم Google MCP.

يمكن أن تؤثر إعدادات الحد الأدنى لـ Model Armor والإعدادات العامة في أكثر من مجرد MCP. بما أنّ Model Armor تتكامل مع خدمات مثل Vertex AI، يمكن أن تؤثّر أي تغييرات تجريها على إعدادات الحد الأدنى في فحص الزيارات وسلوكيات الأمان في جميع الخدمات المدمجة، وليس فقط في MCP.

ضبط إعدادات "درع النموذج"

إذا كنت تستخدم Model Armor لحماية تطبيقك، قد تواجه أخطاء 403 PERMISSION_DENIED في بعض طلبات البحث. بما أنّ خادم MCP الخاص بـ "معرفة المطوّر" يعرض المستندات المتاحة للجميع فقط من مصادر Google الموثوقة، ننصحك بضبط فلاتر PIJB على مستويات ثقة HIGH_AND_ABOVE للحدّ من النتائج الإيجابية الخاطئة. إذا كانت حالة الاستخدام لا تتضمّن أدوات أخرى تصل إلى بيانات خاصة أو حساسة، يمكنك أيضًا إيقاف فلاتر PIJB.

تحديد المشاكل وحلّها

في حال مواجهة مشاكل، تحقَّق مما يلي: