experiment これはテストとフィードバックのみを目的とした API の試験運用版です。

Google uses AI technology to translate content into your preferred language. AI translations can contain errors.

Developer Knowledge MCP サーバーに接続する

Google Developer Knowledge MCP サーバーを使用すると、AI を搭載した開発ツールで Google の公式デベロッパー向けドキュメントを検索し、Firebase、Google Cloud、Android、Maps などの Google プロダクトの情報を取得できます。AI アプリケーションを公式ドキュメントライブラリに直接接続することで、受け取るコードとガイダンスが最新のものであり、信頼できるコンテキストに基づいていることを保証できます。

サーバーを設定すると、統合ツールで次のようなリクエストを処理できます。

導入に関するガイダンス
- 例: Android アプリで Firebase Cloud Messaging を使用してプッシュ通知を実装する最適な方法は何ですか？
コードの生成と説明
- 例: Google ドキュメントで、Cloud Storage プロジェクト内のすべてのバケットを一覧表示する Python の例を検索してください。
トラブルシューティングとデバッグ
- 例: Google Maps API キーに「開発目的のみ」という透かしが表示されるのはなぜですか？
比較分析と要約
- 例: 新しいマイクロサービスに Cloud Run と Cloud Functions のどちらを選択すればよいか教えてください。主なユースケース、同時実行、料金モデルなどの重要な側面を比較する Markdown テーブルを作成してください。

MCP サーバーの機能

Google Developer Knowledge MCP サーバーは、AI アプリケーションに次のツールを提供します。

ツール名	説明
`search_documents`	Google のデベロッパー向けドキュメント（Firebase、Google Cloud、Android、Maps など）を検索して、クエリに関連するページとスニペットを見つけます。検索結果の `parent` を指定して `get_documents` を使用すると、ページ全体のコンテンツを取得できます。
`get_documents`	`search_documents` の結果から `parent` を使用して、複数のドキュメントのコンテンツ全体を取得します。
`answer_query`	（プレビュー）Grounded generation の Developer Knowledge コーパスを使用してクエリに回答します。

search_documents ツールは、ドキュメントを AI を活用した検索と取得に最適化された小さなテキストチャンクに分割します。検索すると、クエリに関連する 1 つ以上のドキュメントスニペットが返されます。スニペットの周囲にあるページ全体のコンテンツを表示する必要がある場合は、検索結果に表示される parent を指定して get_documents を使用し、ページ全体のコンテンツを取得します。

Developer Knowledge コーパスから合成された質問に対する直接的な回答が必要な場合は、関連するスニペットやドキュメントのリストではなく、answer_query ツールを使用します。

インストール

Google Developer Knowledge MCP サーバーは、 Developer Knowledge API を使用してドキュメントを検索して取得するリモート MCP サーバーです。 OAuth または API キーを使用して認証できます。

OAuth を使用した認証

このセクションでは、OAuth を使用して AI アプリケーションを Developer Knowledge MCP サーバーで認証する手順について説明します。

前提条件: Google Cloud CLI を設定する

続行する前に、次のものがあることを確認してください。

ステップ 1: プロジェクトで Developer Knowledge API を有効にする

Google APIs ライブラリで Developer Knowledge API ページを開きます。
API を使用するプロジェクトが正しく選択されていることを確認します。
[有効にする] をクリックします。API を有効または使用するために、特定の IAM ロールは必要ありません。

ステップ 2: 認証方法を選択する

選択する認証方法は、AI アシスタントが gcloud CLI を使用してアプリケーションのデフォルト認証情報（ADC）をサポートしているか、スタンドアロンの OAuth クライアント ID が必要かによって異なります。Gemini CLI などのアシスタントは、既存の Google Cloud ログインを使用してシームレスに設定できますが、Antigravity などのアシスタントでは、安全な接続を確立するために、独自の認証情報を手動で作成して提供する必要があります。

特定の AI アシスタントの設定要件に対応するタブを選択します。

ADC

アカウントの接続

MCP サーバーに代行操作を許可するには、次のコマンドを実行します。PROJECT_ID は Google Cloud プロジェクト ID に置き換えてください。
```
gcloud auth application-default login
--project=PROJECT_ID
```
プロンプトが表示されたら、アカウントを選択して [続行] をクリックします。

AI アプリケーションを構成する

認証が完了したら、最後のステップとして、AI アプリケーションにサーバー構成の詳細を提供します。正確な JSON 構造はアプリケーションによって異なりますが、次の例をテンプレートとして使用できます。

Gemini CLI または Gemini Code Assist を構成するには、次のいずれかの構成ファイルを編集または作成します。

プロジェクト内: .gemini/settings.json
ホームディレクトリ内: ~/.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"
      }
    }
  }
}

MCP サーバーが想定どおりに動作しているかどうかを確認するには、インストールを確認するに進みます。

手動認証情報

OAuth 同意画面を構成する

プロジェクトの OAuth 同意画面を構成し、テストユーザーとして自分を追加します。Google Cloud プロジェクトでこの手順をすでに完了している場合は、次のステップに進みます。

Google Cloud コンソールの認証の概要ページを開き、 [始める] をクリックします。
[アプリ名] を入力し、[サポートメール] を選択して、 [次へ] をクリックします。
[対象] で [外部] を選択し、[次へ] をクリックします。
[連絡先情報] にメールアドレスを入力し、 [次へ] をクリックします。
Google API サービス: ユーザーデータに関するポリシーを確認して同意し、[続行] をクリックします。
[作成] をクリックします。

テストユーザーを追加する

Google Auth Platform で [Audience] をクリックします。
[テストユーザー] で [ユーザーを追加] をクリックします。
メールアドレスと他の承認済みテストユーザーを入力し、[保存] をクリックします。

OAuth クライアントを作成する

エンドユーザーとして認証を行い、アプリ内でユーザーデータにアクセスするには、OAuth 2.0 クライアント ID を作成する必要があります。クライアント ID は、Google の OAuth サーバーで個々のアプリを識別するために使用します。

Google Auth Platform で [**クライアント**] をクリックします。
[クライアントの作成] をクリックします。
[アプリケーションタイプ] セレクタで [デスクトップアプリ] を選択します。
[名前] フィールドに、認証情報の名前を入力します。この名前は Google Cloud コンソールにのみ表示されます。
[作成] をクリックします。[OAuth クライアントを作成しました] 画面が表示され、新しいクライアント ID とクライアントシークレットが表示されます。
[OK] をクリックします。新しく作成した認証情報が [OAuth 2.0 クライアント ID] に表示されます。
新しく作成したクライアント ID をクリックします。[クライアントシークレット] セクションで、ダウンロードアイコンをクリックして JSON ファイルを保存します。このファイルの client_id と client_secret 値は、次のステップで使用します。

AI アプリケーションを構成する

次に、AI アプリケーションにサーバー構成の詳細を提供する必要があります。正確な手順はアプリケーションによって異なりますが、次の例をテンプレートとして使用できます。

Antigravity を MCP サーバーを使用するように構成するには:

Antigravity で、[エージェント] ペインの [**その他のオプション**] メニュー > [**MCP サーバー**] > [**MCP サーバーを管理**] をクリックします。
表示された [MCP サーバーを管理] ペインの上部にある [未加工の構成を表示] をクリックして、mcp_config.json ファイルを編集します。
```
{
  "mcpServers": {
    "google-developer-knowledge": {
      "serverUrl": "https://developerknowledge.googleapis.com/mcp"
    }
  }
}
```
[MCP サーバーを管理] に戻り、[更新] をクリックします。

OAuth 認証情報を追加する

Developer Knowledge MCP サーバーを初めて使用しようとすると、AI アシスタントから設定を完了するように求められます。

次のようなプロンプトを使用して、Developer Knowledge MCP サーバーを使用するようにエージェントに指示します。
```
How do I list Cloud Storage buckets?
```
1 つ以上のリダイレクト URI を登録するように求めるメッセージが表示されたら、続行するオプションをクリックします。クライアント ID をデスクトップアプリとして設定したため、Google Auth Platform でこれらの特定の URI を追加する必要はありません。
AI アシスタントからクライアント ID と クライアントシークレット を求められたら、前に保存したクライアントシークレット JSON ファイルから対応するキーを貼り付けます。
プロンプトが表示されたら、アカウントを選択して [続行] をクリックします。
AI アシスタントに戻ります。エージェントは、新しく認証されたサーバーを使用してリクエストを処理します。

API キーを使用して認証する

このセクションでは、API キーを使用して AI アプリケーションを Developer Knowledge MCP サーバーで認証する手順について説明します。

ステップ 1: API キーを作成する

Google Cloud コンソールまたは gcloud CLI を使用して、Google Cloud プロジェクトで Developer Knowledge API キーを生成できます。

Google Cloud Console

API を有効にする

Google APIs ライブラリで Developer Knowledge API ページを開きます。
API を使用するプロジェクトが正しく選択されていることを確認します。
[有効にする] をクリックします。API を有効または使用するために、特定の IAM ロールは必要ありません。

API キーを作成して保護する

API を有効にしたプロジェクトの Google Cloud コンソールで、 [認証情報] ページに移動します。
[認証情報を作成] をクリックし、メニューから [API キー] を選択します。
[名前] フィールドに、キーの名前を入力します。
[API の制限を選択] プルダウンをクリックし、「Developer Knowledge API」と入力します。結果をクリックして、[OK] をクリックします。
- 注: Developer Knowledge API を有効にしたばかりの場合、リストに表示されるまでに時間がかかることがあります。数分待ってから、もう一度お試しください。
[作成] をクリックします。

キーが作成されたら、[キーを表示] をクリックして表示します。AI アプリケーションを構成するときに使用できるようにメモしておきます。

gcloud CLI

まだインストールしていない場合は、 gcloud CLI をダウンロードしてインストールします。
Developer Knowledge API を有効にします。PROJECT_ID は Google Cloud プロジェクト ID に置き換えてください。
```
gcloud services enable developerknowledge.googleapis.com --project=PROJECT_ID
```
同じ Google Cloud プロジェクト ID を使用して API キーを作成します。
```
gcloud services api-keys create --project=PROJECT_ID --display-name="DK API Key"
```
このコマンドは、メモする 2 つの値を返します。
- keyString は API キーです。AI アプリケーションを構成するときに必要になります。
- name は、次のステップでキーを保護するときに使用します。
キーを Developer Knowledge API に制限します。KEY_NAME はキーの名前に置き換えてください（例: projects/my-project/locations/global/keys/12345-67890）。
```
gcloud services api-keys update KEY_NAME --api-target=service=developerknowledge.googleapis.com
```

ステップ 2: プロジェクトで Developer Knowledge MCP サーバーを有効にする

Google Cloud プロジェクトで Developer Knowledge MCP サーバーを有効にするには、 gcloud CLI をダウンロードしてインストールし、次のコマンドを実行します。 PROJECT_ID は Google Cloud プロジェクト ID に置き換えてください。

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

Google Cloud プロジェクトで Developer Knowledge サービスが有効になっていない場合は、リモート MCP サーバーを有効にする前に、このサービスを有効にするよう求められます。

セキュリティのベストプラクティスとして、AI アプリケーションの機能に必要なサービスに対してのみ MCP サーバーを有効にすることをおすすめします。

ステップ 3: AI アプリケーションを構成する

次の手順に沿って、一般的な AI アプリケーションを構成します。 YOUR_API_KEY は、前のステップで生成した Developer Knowledge API キーに置き換えてください。

Gemini CLI

Gemini CLI を構成するには、次のコマンドを実行します。

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

または、次のいずれかの構成ファイルを編集または作成します。

プロジェクト内: .gemini/settings.json
ホームディレクトリ内: ~/.gemini/settings.json

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

Gemini Code Assist

Gemini Code Assist を構成するには、次のいずれかの構成ファイルを編集または作成します。

プロジェクト内: .gemini/settings.json
ホームディレクトリ内: ~/.gemini/settings.json

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

Claude Code

Claude Code を構成するには、アプリフォルダで次のコマンドを実行します。

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

Cursor

Cursor を構成するには、.cursor/mcp.json（特定のプロジェクトの場合）または ~/.cursor/mcp.json（すべてのプロジェクトの場合）を編集します。

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

GitHub Copilot

単一のプロジェクトで VS Code の GitHub Copilot を構成するには、ワークスペースの .vscode/mcp.json ファイルを編集します。

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

すべてのプロジェクトでサーバーを使用できるようにするには、ユーザー設定を編集します。 [設定を開く（JSON）] ボタンをクリックします。

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

Windsurf

Windsurf Editor を構成するには、~/.codeium/windsurf/mcp_config.json ファイルを編集します。

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

インストールを確認する

構成が完了したら、AI アプリケーションを開き、次のようなプロンプトを入力します。

How do I list Cloud Storage buckets?

search_documents または別の Developer Knowledge MCP サーバーツールへのツール呼び出しが表示された場合、サーバーは正しく動作しています。

トークンの使用状況を管理する

ドキュメントコンテンツの取得（特に batch_get_documents を使用する場合）は、AI アプリケーションのコンテキストウィンドウ内のトークンを消費します。Google のデベロッパー向けドキュメントページは非常に大きいため、複数のドキュメントをフェッチすると、費用が増加し、モデルのレスポンス時間が遅くなり、コンテキストウィンドウがオーバーフローする可能性があります。

パフォーマンスを最適化し、予期しない請求を回避するには、必要な情報のみを対象とする特定のプロンプトを作成します。エージェントが大量のデータを一度に取り込む必要がある広範なリクエスト（「すべての Firebase プロダクトを比較する」など）は避けてください。

含まれるドキュメント

サーバーで検索されるドキュメントについては、コーパスリファレンスをご覧ください。

既知の制限事項

コンテンツの範囲: コーパスリファレンスで一般公開されているページのみが含まれます。GitHub、OSS サイト、ブログ、YouTube などの他のソースのコンテンツは含まれません。
英語のみの結果: サーバーは英語の結果のみをサポートしています。
ネットワーク依存: サーバーのツールは、ライブの Google Cloud サービスに依存しています。エラーが解消されない場合は、インターネット接続と Developer Knowledge API キーの構成を確認してください。

セキュリティと安全に関するオプションの構成

MCP ツールで実行できるアクションが多岐にわたるため、MCP によって新たなセキュリティリスクと考慮事項が加わります。これらのリスクを最小限に抑えて管理するために、Google Cloud は、Google Cloud 組織またはプロジェクトでの MCP ツールの使用を制御するデフォルト設定とカスタマイズ可能なポリシーを提供します。

MCP のセキュリティとガバナンスの詳細については、 AI のセキュリティと安全性をご覧ください。

Model Armor を使用する

Model Armor は、AI アプリケーションのセキュリティと安全性を強化するように設計された Google Cloud サービスです。LLM のプロンプトとレスポンスを事前にスクリーニングすることで、さまざまなリスクから保護し、責任ある AI への取り組みをサポートします。クラウド環境や外部クラウドプロバイダに AI をデプロイする場合でも、Model Armor を使用すると、悪意のある入力からの防御、コンテンツの安全性の検証、センシティブデータの保護、コンプライアンスの維持、多様な AI 環境全体で AI の安全性とセキュリティポリシーの一貫した適用が可能になります。

ロギングを有効にして Model Armorを有効にすると、Model Armor はペイロード全体をログに記録します。これにより、機密情報がログに公開される可能性があります。

Model Armor を有効にする

Model Armor を有効にするには、 Google および Google Cloud MCP サーバーとの統合の手順に沿って操作します。

Google および Google Cloud リモート MCP サーバーの保護を構成する

MCP ツールの呼び出しとレスポンスを保護するには、Model Armor のフロア設定を使用します。フロア設定は、プロジェクト全体に適用される最小限のセキュリティフィルタを定義します。この構成では、プロジェクト内のすべての MCP ツールの呼び出しとレスポンスに一貫したフィルタセットが適用されます。

MCP サニタイズを有効にして、Model Armor のフロア設定を行います。詳細については、Model Armor のフロア設定を構成するをご覧ください。

次のコマンド例をご覧ください。

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"}]'

PROJECT_ID は、実際のプロジェクト ID に置き換えます。

次の設定に注意してください。

INSPECT_AND_BLOCK: Google MCP サーバーのコンテンツを検査し、フィルタに一致するプロンプトとレスポンスをブロックする適用タイプ。
ENABLED: フィルタまたは適用を有効にする設定。
MEDIUM_AND_ABOVE: 責任ある AI - 危険なフィルタ設定の信頼度レベル。この設定は変更できますが、値を小さくすると誤検出が増える可能性があります。詳細については、Model Armor の信頼度レベルをご覧ください。

Model Armor による MCP トラフィックのスキャンを無効にする

プロジェクトのフロア設定に基づいて、Google MCP サーバーとの間のトラフィックを Model Armor が自動的にスキャンしないようにするには、次のコマンドを実行します。

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

PROJECT_ID は、実際のプロジェクト ID に置き換えます。Model Armor は、このプロジェクトのフロア設定で定義されたルールを Google MCP サーバーのトラフィックに自動的に適用しません。

Model Armor のフロア設定と一般的な構成は、MCP だけでなく、他のサービスにも影響する可能性があります。Model Armor は Vertex AI などのサービスと統合されているため、フロア設定を変更すると、MCP だけでなく、統合されているすべてのサービスでトラフィックスキャンと安全性の動作に影響する可能性があります。

Model Armor の設定を調整する

Model Armor を使用してアプリケーションを保護している場合、403 PERMISSION_DENIED エラーが一部のクエリで発生することがあります。Developer Knowledge MCP サーバーは、信頼できる Google ソースの公開ドキュメントのみを返すため、誤検出を減らすために、プロンプトインジェクションと脱獄（PIJB）フィルタを HIGH_AND_ABOVE の信頼度レベルに設定することをおすすめします。ユースケースに、プライベートデータや機密データにアクセスする他のツールが含まれていない場合は、PIJB フィルタを無効にすることも検討してください。

トラブルシューティング

問題が発生した場合は、次の点をご確認ください。

AI ツールの MCP 構成ファイルの形式が正しい。
API 認証方法を使用している場合は、有効な Developer Knowledge API キーを、 Developer Knowledge API が有効になっている構成ファイルで使用している。
Developer Knowledge API の割り当てを使い切っていない。

Developer Knowledge MCP サーバーに接続する コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。

MCP サーバーの機能

インストール

OAuth を使用した認証

前提条件: Google Cloud CLI を設定する

ステップ 1: プロジェクトで Developer Knowledge API を有効にする

ステップ 2: 認証方法を選択する

ADC

アカウントの接続

AI アプリケーションを構成する

手動認証情報

OAuth 同意画面を構成する

テストユーザーを追加する

OAuth クライアントを作成する

AI アプリケーションを構成する

OAuth 認証情報を追加する

API キーを使用して認証する

ステップ 1: API キーを作成する

Google Cloud Console

API を有効にする

API キーを作成して保護する

gcloud CLI

ステップ 2: プロジェクトで Developer Knowledge MCP サーバーを有効にする

ステップ 3: AI アプリケーションを構成する

Gemini CLI

Gemini Code Assist

Claude Code

Cursor

GitHub Copilot

Windsurf

インストールを確認する

トークンの使用状況を管理する

含まれるドキュメント

既知の制限事項

セキュリティと安全に関するオプションの構成

Model Armor を使用する

Model Armor を有効にする

Google および Google Cloud リモート MCP サーバーの保護を構成する

Model Armor による MCP トラフィックのスキャンを無効にする

Model Armor の設定を調整する

トラブルシューティング

Developer Knowledge MCP サーバーに接続する