ใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เพื่อพัฒนาใน Google Workspace

หน้านี้ให้ภาพรวมของแนวทางปฏิบัติแนะนำและเครื่องมือที่แนะนำสำหรับการ ทำงานกับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เพื่อพัฒนาโซลูชันสำหรับ Google Workspace

เมื่อพัฒนาใน Google Workspace แล้ว LLM จะช่วยคุณได้ใน วิธีต่อไปนี้

สร้างหรือแก้ปัญหารหัสสำหรับการเรียกใช้ Google Workspace API
สร้างโซลูชันตามเอกสารประกอบสำหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์ Google Workspace ล่าสุด
เข้าถึงทรัพยากร Google Workspace จากบรรทัดคำสั่งหรือ สภาพแวดล้อมการพัฒนาแบบผสานรวม (IDE)

ใช้ Model Context Protocol (MCP) สำหรับการพัฒนา Google Workspace

Model Context Protocol (MCP) คือโปรโตคอลแบบเปิดที่เป็นมาตรฐานซึ่งให้บริบทแก่ LLM และเอเจนต์ AI เพื่อให้ สามารถแสดงข้อมูลที่มีคุณภาพดีขึ้นในการสนทนาแบบหลายรอบ

Google Workspace มีเซิร์ฟเวอร์ MCP ที่มีเครื่องมือสำหรับ LLM เพื่อเข้าถึงและค้นหาเอกสารประกอบสำหรับนักพัฒนาแอป คุณใช้เซิร์ฟเวอร์นี้ได้เมื่อสร้างหรือใช้เอเจนต์ AI เพื่อทำสิ่งต่อไปนี้

ดึงข้อมูลล่าสุดเกี่ยวกับ API และบริการของ Google Workspace
ดึงข้อมูลเอกสารและข้อมูลโค้ดอย่างเป็นทางการของ Google Workspace

หากต้องการเริ่มต้นใช้งาน ให้เพิ่มเซิร์ฟเวอร์นี้ลงในการกำหนดค่าไคลเอ็นต์ MCP ตัวอย่างเช่น หากต้องการเพิ่มเซิร์ฟเวอร์ลงใน Gemini Code Assist ให้เพิ่มข้อมูลต่อไปนี้ลงในไฟล์ settings.json

{
  "mcpServers": {
    "workspace-developer": {
      "httpUrl": "https://workspace-developer.goog/mcp",
      "trust": true
    },
  }
}

หากต้องการปรับปรุงการใช้งานเครื่องมือ คุณอาจต้องเพิ่มวิธีการที่คล้ายกับ ต่อไปนี้ลงในไฟล์กฎ เช่น GEMINI.md

Always use the `workspace-developer` tools when using Google Workspace APIs.

ใช้ผู้ช่วยเขียนโค้ด AI

เราขอแนะนำเครื่องมือช่วยเขียนโค้ดด้วย AI ต่อไปนี้เพื่อนำไปใช้ใน เวิร์กโฟลว์สำหรับการพัฒนา Google Workspace

Google AI Studio: สร้างโค้ดสำหรับ โซลูชัน Google Workspace รวมถึงโค้ดสำหรับโปรเจ็กต์ Google Apps Script
Gemini Code Assist: ช่วยให้คุณใช้ LLM ได้จาก IDE โดยตรง และมีคำสั่ง @googledocs เพื่อ เข้าถึงเอกสารใน Google เอกสาร

ใช้ Model Context Protocol (MCP) สำหรับการพัฒนา Google Workspace

ใช้ผู้ช่วยเขียนโค้ด AI

หัวข้อที่เกี่ยวข้อง