Model Context Protocol (MCP) 伺服器是 Proxy,可為大型語言模型 (LLM) 或 AI 應用程式提供脈絡、資料或功能。MCP 伺服器可將 AI 應用程式連結至資料庫和 Web 服務等外部系統,並將系統回覆轉換成 AI 應用程式可理解的格式。
伺服器設定
您必須先啟用 MCP 伺服器並設定驗證機制,才能使用。如要進一步瞭解如何使用 Google 和 Google Cloud 遠端 MCP 伺服器,請參閱「Google Cloud MCP 伺服器總覽」。
伺服器端點
MCP 服務端點是 MCP 伺服器的網路位址和通訊介面 (通常是網址),AI 應用程式 (MCP 用戶端的主機) 會使用這個端點建立安全、標準化的連線。LLM 會透過這個聯絡窗口要求提供情境資訊、呼叫工具或存取資源。Google MCP 端點可以是全域或區域性。
Developer Knowledge API MCP 伺服器具有下列全域 MCP 端點:
- https://developerknowledge.googleapis.com/mcp
MCP 工具
MCP 工具是 MCP 伺服器向 LLM 或 AI 應用程式公開的函式或可執行功能,用於在現實世界執行動作。
工具
developerknowledge.googleapis.com MCP 伺服器提供下列工具:
| MCP 工具 | |
|---|---|
search_documents |
使用這項工具,即可找到 Google Developers 產品的說明文件。這些文件包含官方 API、程式碼片段、版本資訊、最佳做法、指南、偵錯資訊等。涵蓋下列產品和網域:
這項工具會傳回相符文件的文字、名稱和 URI 區塊。如需確切的程式碼範例、CLI 旗標、特定錯誤訊息、完整教學課程逐步操作說明,或確定性關鍵字查詢,建議先使用 |
answer_query |
使用 answer_query,取得 Google Developers 產品相關高階問題的綜合概念答案。如需確切的程式碼範例、CLI 旗標、特定錯誤訊息或完整文件逐步操作說明,建議先使用 如果收到 429 配額不足錯誤,請改用 search_documents。 |
get_documents |
使用這項工具,即可在單一呼叫中擷取單一文件或最多 20 份文件的完整內容。文件名稱應取自呼叫 search_documents 工具後傳回結果的 parent 欄位,或 answer_query 工具傳回的 references 欄位。將 names 參數設為文件名稱清單 (documents/...),並在最終回覆中引用權威來源文件。
|
取得 MCP 工具規格
如要取得 MCP 伺服器中所有工具的 MCP 工具規格,請使用 tools/list 方法。以下範例說明如何使用 curl,列出 MCP 伺服器目前可用的所有工具及其規格。
| Curl 要求 |
|---|
curl --location 'https://developerknowledge.googleapis.com/mcp' \ --header 'content-type: application/json' \ --header 'accept: application/json, text/event-stream' \ --data '{ "method": "tools/list", "jsonrpc": "2.0", "id": 1 }' |