Geliştirici Bilgisi MCP sunucusuna bağlanma

Google Developer Knowledge MCP sunucusu, yapay zeka destekli geliştirme araçlarına Google'ın resmi geliştirici belgelerinde arama yapma ve Firebase, Google Cloud, Android, Haritalar gibi Google ürünleriyle ilgili bilgileri alma olanağı tanır. Yapay zeka uygulamanızı doğrudan resmi doküman kitaplığımıza bağlayarak aldığınız kodun ve rehberliğin güncel ve yetkili bağlama dayalı olmasını sağlayabilirsiniz.

Sunucuyu ayarladıktan sonra entegre araçlar aşağıdaki gibi isteklerde yardımcı olabilir:

  • Uygulama kılavuzu

    • Örneğin: Android uygulamasında Firebase Cloud Messaging'i kullanarak push bildirimlerini uygulamanın en iyi yolu nedir?

  • Kod oluşturma ve açıklama

    • Örneğin: Cloud Storage projesindeki tüm paketleri listelemek için Google belgelerinde Python örneği arayın.

  • Sorun giderme ve hata ayıklama

    • Örneğin: Google Haritalar API anahtarımda neden "Yalnızca geliştirme amaçlıdır" filigranı gösteriliyor?

  • Karşılaştırmalı analiz ve özetleme

    • Örneğin: Yeni bir mikro hizmet için Cloud Run ve Cloud Functions arasında seçim yapmama yardım et. Birincil kullanım alanı, eşzamanlılık ve fiyatlandırma modeli gibi temel özellikleri karşılaştıran bir Markdown tablosu oluşturun.

MCP sunucusu özellikleri

Google Developer Knowledge MCP sunucusu, yapay zeka uygulamanıza aşağıdaki araçları sağlar:

Araç adı Açıklama
search_documents Sorgunuzla alakalı sayfaları ve snippet'leri bulmak için Google'ın geliştirici dokümanlarında (Firebase, Google Cloud, Android, Haritalar ve daha fazlası) arama yapar. Tam sayfa içeriği almak için arama sonuçlarındaki parent ile get_documents simgesini kullanın.
get_documents search_documents sonuçlarındaki parent kullanarak birden fazla dokümanın tam içeriğini alır.
answer_query (Önizleme) Temellendirilmiş üretim için Geliştirici Bilgisi derlemesini kullanarak sorgulara yanıt verir.

search_documents aracı, dokümanları yapay zeka destekli arama ve alma için optimize edilmiş daha küçük metin parçalarına böler. Arama yaptığınızda araç, sorgunuzla alakalı bir veya daha fazla doküman snippet'i döndürür. Bir snippet'i çevreleyen sayfa içeriğinin tamamını görüntülemeniz gerekiyorsa sayfa içeriğinin tamamını almak için arama sonuçlarında sağlanan parent ile birlikte get_documents kullanın.

Geliştirici Bilgi Topluluğu'ndan derlenen bir soruya ilgili snippet'lerin veya tam belgelerin listesi yerine doğrudan yanıt almak istediğinizde answer_query aracını kullanın.

Kurulum

Google Developer Knowledge MCP sunucusu, dokümanları aramak ve almak için Developer Knowledge API'yi kullanan uzak bir MCP sunucusudur. OAuth veya API anahtarı kullanarak kimlik doğrulaması yapabilirsiniz.

OAuth kullanarak kimlik doğrulaması yapma

Bu bölümde, OAuth kullanarak yapay zeka uygulamanızın kimliğini Developer Knowledge MCP sunucusuyla doğrulama süreci açıklanmaktadır.

Ön koşul: Google Cloud KSA'yı kurun

Devam etmeden önce aşağıdakilere sahip olduğunuzdan emin olun:

1. adım: Bir projede Developer Knowledge API'yi etkinleştirin

  1. Google API'leri kitaplığında Developer Knowledge API sayfasını açın.
  2. API'yi kullanmayı planladığınız projeyi doğru seçtiğinizden emin olun.
  3. Etkinleştir'i tıklayın. API'yi etkinleştirmek veya kullanmak için belirli IAM rolleri gerekmez.

2. adım: Kimlik doğrulama yönteminizi seçin

Seçeceğiniz kimlik doğrulama yöntemi, yapay zeka asistanınızın gcloud CLI kullanılarak Uygulama Varsayılan Kimlik Bilgileri (ADC)'ni destekleyip desteklemediğine veya bağımsız bir OAuth istemci kimliği gerektirip gerektirmediğine bağlıdır. Gemini CLI gibi yardımcılar, sorunsuz bir kurulum için mevcut Google Cloud girişinizi kullanabilir. Antigravity gibi diğer yardımcılar ise güvenli bir bağlantı oluşturmak için kendi kimlik bilgilerinizi manuel olarak oluşturup sağlamanızı gerektirir.

Belirli yapay zeka asistanınızın kurulum şartlarına karşılık gelen sekmeyi seçin.

ADC

Hesabınızı bağlayın

  1. MCP sunucusuna sizin adınıza işlem yapma izni vermek için aşağıdaki komutu çalıştırın. PROJECT_ID kısmını Google Cloud proje kimliğinizle değiştirin:

    gcloud auth application-default login
--project=PROJECT_ID

  2. İstendiğinde bir hesap seçip Devam'ı tıklayın.

Yapay zeka uygulamanızı yapılandırma

Kimlik doğrulama tamamlandıktan sonraki son adım, yapay zeka uygulamanıza sunucu yapılandırma ayrıntılarını sağlamaktır. Tam JSON yapısı uygulamaya göre değişse de aşağıdaki örneği şablon olarak kullanabilirsiniz.

  1. Gemini CLI veya Gemini Code Assist'i yapılandırmak için aşağıdaki yapılandırma dosyalarından birini düzenleyin veya oluşturun:

    • Projenizde: .gemini/settings.json
    • Ana dizininizde: ~/.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 sunucusunun beklendiği gibi çalışıp çalışmadığını kontrol etmek için yüklemeyi doğrulama işlemine devam edin.

Manuel Kimlik Bilgileri

OAuth kullanıcı rızası ekranını yapılandırma

Projenin OAuth kullanıcı rızası ekranını yapılandırın ve kendinizi test kullanıcısı olarak ekleyin. Google Cloud projeniz için bu adımı zaten tamamladıysanız sonraki adıma geçin.

  1. Google Cloud Console'un kimlik doğrulama genel bakış sayfasını açın ve Başlayın'ı tıklayın.
  2. Uygulama adı girin, Destek e-posta adresinizi seçin ve Sonraki'yi tıklayın.
  3. Kitle bölümünde Harici'yi seçin ve Sonraki'yi tıklayın.
  4. İletişim bilgileri bölümüne e-posta adresinizi girip Sonraki'yi tıklayın.
  5. Google API Hizmetleri: Kullanıcı Verileri Politikası'nı inceleyip kabul ettikten sonra Devam'ı tıklayın.
  6. Oluştur'u tıklayın.

Test kullanıcıları ekleme

  1. Google Auth Platform'da Kitle'yi tıklayın.
  2. Test kullanıcıları bölümünde Kullanıcı ekle'yi tıklayın.
  3. E-posta adresinizi ve yetkili diğer test kullanıcılarını girip Kaydet'i tıklayın.

OAuth istemcisi oluşturma

Son kullanıcı olarak kimlik doğrulamak ve uygulamanızdaki kullanıcı verilerine erişmek için OAuth 2.0 istemci kimlikleri oluşturmanız gerekir. İstemci kimliği, tek bir uygulamanın Google OAuth sunucularına tanıtılması için kullanılır.

  1. Google Auth Platformu'nda İstemciler'i tıklayın.
  2. Create client'ı (İstemci oluştur) tıklayın.
  3. Uygulama türü seçiciden Masaüstü uygulaması'nı seçin.
  4. Ad alanına, kimliğin adını yazın. Bu ad yalnızca Google Cloud Console'da gösterilir.
  5. Oluştur'u tıklayın. Yeni istemci kimliğinizin ve istemci gizli anahtarınızın gösterildiği OAuth istemcisi oluşturuldu ekranı görünür.
  6. Tamam'ı tıklayın. Yeni oluşturulan kimlik bilgisi, OAuth 2.0 İstemci Kimlikleri altında görünür.
  7. Yeni oluşturduğunuz istemci kimliğini tıklayın. İstemci gizli anahtarları bölümünde, JSON dosyasını kaydetmek için indirme simgesini tıklayın. Bu dosyadaki client_id ve client_secret değerlerini sonraki bir adımda kullanacaksınız.

Yapay zeka uygulamanızı yapılandırma

Ardından, yapay zeka uygulamanıza sunucu yapılandırma ayrıntılarını sağlamanız gerekir. Adımların tam sırası uygulamaya göre değişse de şablon olarak aşağıdaki örneği kullanabilirsiniz.

Antigravity'yi MCP sunucusunu kullanacak şekilde yapılandırmak için:

  1. Antigravity'de, Aracı bölmesinde Ek seçenekler menüsü > MCP Sunucuları > MCP Sunucularını Yönet'i tıklayın.

  2. Açılan MCP Sunucularını Yönet bölmesinin üst kısmında, mcp_config.json dosyasını düzenlemek için View raw config'i (Ham yapılandırmayı görüntüle) tıklayın:

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

  3. MCP sunucularını yönet'e dönün ve Yenile'yi tıklayın.

OAuth kimlik bilgileri ekleme

Geliştirici Bilgisi MCP sunucusunu ilk kez kullanmaya çalıştığınızda yapay zeka asistanınız kurulumu tamamlamanızı ister:

  1. Ajanın, Developer Knowledge MCP sunucusunu kullanmasını istemek için aşağıdaki gibi bir istem girin:

    How do I list Cloud Storage buckets?

  2. Bir veya daha fazla yönlendirme URI'si kaydetmenizi isteyen bir mesaj görürseniz devam etmek için seçeneği tıklayın. İstemci kimliğini bir masaüstü uygulaması olarak ayarladığınız için bu URI'leri Google Auth Platform'a eklemeniz gerekmez.

  3. Yapay zeka asistanınız istemci kimliği ve istemci gizli anahtarı için istemde bulunduğunda, daha önce kaydettiğiniz istemci gizli anahtarı JSON dosyasından ilgili anahtarları yapıştırın.

  4. İstendiğinde bir hesap seçip Devam'ı tıklayın.

  5. Asistan yapay zekanıza dönün. Temsilci, yeni kimliği doğrulanmış sunucuyu kullanarak isteğinizi işleme alır.

API anahtarı kullanarak kimlik doğrulama

Bu bölümde, API anahtarı kullanarak yapay zeka uygulamanızın Developer Knowledge MCP sunucusuyla kimliğini doğrulama süreci açıklanmaktadır.

1. adım: API anahtarı oluşturun

Google Cloud Console'u veya gcloud CLI'yı kullanarak Google Cloud projenizde Developer Knowledge API anahtarı oluşturabilirsiniz:

Google Cloud Console

API'yi etkinleştirme

  1. Google API'leri kitaplığında Developer Knowledge API sayfasını açın.
  2. API'yi kullanmayı planladığınız projeyi doğru seçtiğinizden emin olun.
  3. Etkinleştir'i tıklayın. API'yi etkinleştirmek veya kullanmak için belirli IAM rolleri gerekmez.

API anahtarını oluşturma ve güvenliğini sağlama

  1. API'yi etkinleştirdiğiniz projenin Google Cloud Console'unda Kimlik Bilgileri sayfasına gidin.
  2. Kimlik bilgisi oluştur'u tıklayın ve menüden API anahtarı'nı seçin.
  3. Ad alanında anahtar için bir ad girin.
  4. API kısıtlamalarını seçin açılır listesini tıklayın ve Developer Knowledge API yazın. Sonucu ve ardından Tamam'ı tıklayın.
    • Not: Developer Knowledge API'yi yeni etkinleştirdiyseniz listede görünmesi biraz zaman alabilir. Birkaç dakika bekleyip tekrar deneyin.
  5. Oluştur'u tıklayın.

Anahtar oluşturulduktan sonra görüntülemek için Anahtarı göster'i tıklayın. Yapay zeka uygulamanızı yapılandırırken kullanmak üzere not alın.

gcloud CLI

  1. Henüz yapmadıysanız gcloud CLI'yi indirip yükleyin.

  2. PROJECT_ID kısmını Google Cloud proje kimliğinizle değiştirerek Developer Knowledge API'yi etkinleştirin:

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

  3. Aynı Google Cloud proje kimliğini kullanarak bir API anahtarı oluşturun:

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

    Bu komut, not alınması gereken iki değer döndürür:

  4. Anahtarı Developer Knowledge API ile kısıtlayın ve KEY_NAME kısmını anahtarın adıyla değiştirin (örneğin, projects/my-project/locations/global/keys/12345-67890):

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

2. adım: Bir projede Developer Knowledge MCP sunucusunu etkinleştirin

Google Cloud projenizde Developer Knowledge MCP sunucusunu etkinleştirmek için gcloud CLI'yı indirip yükleyin ve ardından aşağıdaki komutu çalıştırın. PROJECT_ID yerine Google Cloud proje kimliğinizi girin:

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

Google Cloud projenizde Developer Knowledge hizmeti etkin değilse uzak MCP sunucusunu etkinleştirmeden önce hizmeti etkinleştirmeniz istenir.

Güvenlikle ilgili en iyi uygulama olarak, MCP sunucularını yalnızca yapay zeka uygulamanızın çalışması için gereken hizmetler için etkinleştirmenizi öneririz.

3. adım: Yapay zeka uygulamanızı yapılandırın

Bu talimatları kullanarak popüler yapay zeka uygulamalarını yapılandırın. YOUR_API_KEY kısmını önceki adımda oluşturduğunuz Developer Knowledge API anahtarıyla değiştirin:

Gemini CLI

Gemini CLI'yı yapılandırmak için aşağıdaki komutu çalıştırın:

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

Alternatif olarak, aşağıdaki yapılandırma dosyalarından birini düzenleyin veya oluşturun:

  • Projenizde: .gemini/settings.json
  • Ana dizininizde: ~/.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'i yapılandırmak için aşağıdaki yapılandırma dosyalarından birini düzenleyin veya oluşturun:

  • Projenizde: .gemini/settings.json
  • Ana dizininizde: ~/.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'u yapılandırmak için uygulama klasörünüzde aşağıdaki komutu çalıştırın.

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

İmleç

İmleç'i yapılandırmak için .cursor/mcp.json (belirli bir proje için) veya ~/.cursor/mcp.json (tüm projeler için) öğesini düzenleyin.

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

GitHub Copilot

VS Code'da GitHub Copilot'ı tek bir proje için yapılandırmak üzere çalışma alanınızdaki .vscode/mcp.json dosyasını düzenleyin.

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

Sunucuyu her projede kullanılabilir hale getirmek için kullanıcı ayarlarınızı düzenleyin. Open Settings (JSON) [Ayarları Aç (JSON)] düğmesini tıklayın.

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

Rüzgar Sörfü

Windsurf Editor'ü yapılandırmak için ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json dosyasını düzenleyin.

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

Yüklemeyi doğrula

Yapılandırdıktan sonra yapay zeka uygulamanızı açın ve şu gibi bir istem girin:

How do I list Cloud Storage buckets?

search_documents veya başka bir Developer Knowledge MCP sunucu aracına yapılan bir araç çağrısı görürseniz sunucu doğru şekilde çalışıyordur.

Jeton kullanımını yönetme

Doküman içeriğini alma (özellikle batch_get_documents kullanılırken) yapay zeka uygulamanızın bağlam penceresindeki jetonları tüketir. Bazı Google geliştirici dokümanı sayfaları oldukça büyük olduğundan birden fazla dokümanın getirilmesi hızlı bir şekilde daha yüksek maliyetlere, daha yavaş model yanıt sürelerine ve bağlam penceresinin taşmasına yol açabilir.

Performansı optimize etmek ve beklenmedik bir fatura ile karşılaşmamak için yalnızca ihtiyacınız olan bilgileri hedefleyen belirli istemler oluşturun. Aracı, çok büyük miktarda veriyi aynı anda almasını zorlayan geniş kapsamlı isteklerden (ör. "Tüm Firebase ürünlerini karşılaştır") kaçının.

Dahil edilen belgeler

Sunucu tarafından hangi belgelerin arandığı hakkında bilgi edinmek için Corpus referansı başlıklı makaleyi inceleyin.

Bilinen sınırlamalar

  • İçerik Kapsamı: Yalnızca Corpus referansında herkese açık olarak görünen sayfalar dahil edilir. GitHub, OSS siteleri, blog'lar veya YouTube gibi diğer kaynaklardaki içerikler dahil edilmez.
  • Yalnızca İngilizce sonuçlar: Sunucu yalnızca İngilizce sonuçları destekler.
  • Ağa bağımlı: Sunucunun araçları, canlı Google Cloud hizmetlerine bağlıdır. Hatalar devam ederse internet bağlantınızı ve Developer Knowledge API anahtarı yapılandırmanızı kontrol edin.

İsteğe bağlı güvenlik yapılandırmaları

MCP araçlarıyla yapabileceğiniz çok çeşitli işlemler nedeniyle MCP, yeni güvenlik riskleri ve dikkat edilmesi gereken noktalar sunar. Google Cloud, bu riskleri en aza indirmek ve yönetmek için Google Cloud kuruluşunuzda veya projenizde MCP araçlarının kullanımını kontrol etmenize olanak tanıyan varsayılan ayarlar ve özelleştirilebilir politikalar sunar.

MCP güvenliği ve yönetimi hakkında daha fazla bilgi için Yapay zeka güvenliği ve emniyeti başlıklı makaleyi inceleyin.

Model Armor'u kullanma

Model Armor, yapay zeka uygulamalarınızın güvenliğini ve emniyetini artırmak için tasarlanmış bir Google Cloud hizmetidir. LLM istemlerini ve yanıtlarını proaktif olarak tarayarak çalışan bu araç, çeşitli risklere karşı koruma sağlar ve sorumlu yapay zeka uygulamalarını destekler. Model Armor, yapay zekayı bulut ortamınızda veya harici bulut sağlayıcılarında dağıtıyor olsanız da kötü amaçlı girişleri önlemenize, içerik güvenliğini doğrulamanıza, hassas verileri korumanıza, uyumluluğu sürdürmenize ve yapay zeka güvenliği politikalarınızı çeşitli yapay zeka ortamınızda tutarlı bir şekilde uygulamanıza yardımcı olabilir.

Model Armor, günlük kaydı etkinleştirilmiş olarak kullanıldığında Model Armor, yükün tamamını kaydeder. Bu durum, günlüklerinizdeki hassas bilgilerin açığa çıkmasına neden olabilir.

Model Armor'u etkinleştirme

Model Armor'u etkinleştirmek için Google ve Google Cloud MCP sunucularıyla entegrasyon başlıklı makaledeki adımları uygulayın.

Google ve Google Cloud uzaktan MCP sunucuları için korumayı yapılandırma

MCP aracı çağrılarınızı ve yanıtlarınızı korumak için Model Armor taban ayarlarını kullanabilirsiniz. Taban ayarı, proje genelinde geçerli olan minimum güvenlik filtrelerini tanımlar. Bu yapılandırma, proje içindeki tüm MCP aracı çağrılarına ve yanıtlarına tutarlı bir filtre grubu uygular.

MCP temizleme özelliği etkinleştirilmiş bir Model Armor taban ayarı oluşturun. Daha fazla bilgi için Model Armor taban ayarlarını yapılandırma başlıklı makaleyi inceleyin.

Aşağıdaki örnek komuta bakın:

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 yerine proje kimliğinizi yazın.

Aşağıdaki ayarlara dikkat edin:

  • INSPECT_AND_BLOCK: Google MCP sunucusundaki içerikleri inceleyen ve filtrelerle eşleşen istemleri ve yanıtları engelleyen yaptırım türü.
  • ENABLED: Filtre veya zorunlu kılma işlemini etkinleştiren ayar.
  • MEDIUM_AND_ABOVE: Sorumlu Yapay Zeka - Tehlikeli filtre ayarlarının güven düzeyi. Bu ayarı değiştirebilirsiniz ancak daha düşük değerler daha fazla yanlış pozitif sonuç verebilir. Daha fazla bilgi için Model Armor güven düzeyleri başlıklı makaleyi inceleyin.

Model Armor ile MCP trafiğinin taranmasını devre dışı bırakma

Model Armor'un, projenin taban ayarlarını temel alarak Google MCP sunucularına gelen ve bu sunuculardan giden trafiği otomatik olarak taramasını durdurmak için aşağıdaki komutu çalıştırın:

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

PROJECT_ID kısmını proje kimliğiyle değiştirin. Model Armor, bu projenin taban ayarlarında tanımlanan kuralları herhangi bir Google MCP sunucu trafiğine otomatik olarak uygulamaz.

Model Armor taban ayarları ve genel yapılandırma, yalnızca MCP'yi değil, daha fazlasını etkileyebilir. Model Armor, Vertex AI gibi hizmetlerle entegre olduğundan taban ayarlarında yaptığınız değişiklikler yalnızca MCP'de değil, tüm entegre hizmetlerde trafik taramayı ve güvenlik davranışlarını etkileyebilir.

Model Armor ayarlarını düzenleme

Uygulamanızı korumak için Model Armor'u kullanıyorsanız bazı sorgular için 403 PERMISSION_DENIED hatalarıyla karşılaşabilirsiniz. Developer Knowledge MCP sunucusu yalnızca güvenilir Google kaynaklarından gelen herkese açık dokümanları döndürdüğünden, yanlış pozitifleri azaltmak için Prompt Injection and Jailbreak (PIJB) filtrelerini HIGH_AND_ABOVE güven düzeylerine ayarlamanızı öneririz. Kullanım alanınızda özel veya hassas verilere erişen başka araçlar yoksa PIJB filtrelerini devre dışı bırakmayı da düşünebilirsiniz.

Sorun giderme

Sorun yaşarsanız aşağıdakileri kontrol edin: