Эта страница переведена с помощью Cloud Translation API.

Подключитесь к серверу Developer Knowledge MCP.

Сервер Google Developer Knowledge MCP предоставляет инструментам разработки на базе ИИ прямой доступ к поиску и получению официальной документации Google для разработчиков по таким продуктам, как Firebase, Google Cloud, Android, Google Maps Platform и многим другим. Подключив своего помощника по программированию к авторитетной библиотеке документации Google, вы избегаете ручного поиска в интернете, устаревшего контекста и парсинга данных.

Возможности сервера MCP

Сервер Google Developer Knowledge MCP предоставляет вашему ИИ-помощнику в программировании три основных инструмента:

Название инструмента	Описание
`search_documents`	Программа выполняет поиск в документации для разработчиков Google и возвращает наиболее релевантные фрагменты страниц вместе с названиями соответствующих документов.
`get_documents`	Извлекает полное содержимое документов в формате Markdown, используя имена, возвращаемые функцией `search_documents` .
`answer_query`	Генерирует структурированные ответы на основе корпуса знаний разработчиков.

Инструмент search_documents выполняет поиск в документации Google, чтобы найти наиболее релевантные разделы, соответствующие вашему запросу. Когда вы задаете вопрос, инструмент возвращает короткие текстовые фрагменты. Если вашему агенту необходим полный контекст страницы, окружающий фрагмент, он может передать имя ресурса документа в функцию get_documents для получения всей страницы.

Используйте инструмент answer_query если вам нужен прямой ответ на вопрос, взятый из корпуса знаний разработчиков, а не из необработанных результатов поиска или полных файлов Markdown.

Выберите способ аутентификации

Сервер Developer Knowledge MCP поддерживает два подхода к аутентификации в зависимости от вашей среды разработки и используемого ИИ-помощника:

Ключ API : лучше всего подходит для сторонних IDE и CLI-агентов, таких как Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, Codex и других удалённых MCP-клиентов. Передавайте ключ API в заголовке X-Goog-Api-Key по протоколу HTTPS.
OAuth и ADC : лучше всего подходят для Google Antigravity, который имеет встроенную поддержку учетных данных приложения по умолчанию (ADC) , или для корпоративных рабочих процессов, требующих токена носителя OAuth 2.0 или автономного идентификатора клиента OAuth 2.0 вместо ключа API.

Сгенерируйте учетные данные, необходимые для выбранного вами метода аутентификации, чтобы ваш ИИ-помощник или программист мог аутентифицировать запросы в службе сервера Developer Knowledge MCP.

Выберите вкладку, чтобы создать свои учетные данные:

ключ API

Предварительные требования

Перед созданием ключа API убедитесь, что у вас есть:

Проект Google Cloud .
Установлен интерфейс командной строки gcloud (если настройка выполняется из командной строки).

Включите API и создайте ключ API.

Вы можете сгенерировать ключ API, используя либо консоль Google Cloud, либо интерфейс командной строки gcloud:

Консоль Google Cloud

Откройте страницу API базы знаний для разработчиков в консоли Google Cloud.
Выберите свой проект Google Cloud и нажмите «Включить» .
Перейдите на страницу «Учетные данные» .
Нажмите «Создать учетные данные» и выберите «Ключ API» .
Нажмите кнопку «Редактировать ключ API» , чтобы настроить ограничения:
- В разделе «Ограничения API» выберите «Ограничить ключ» .
- Выберите Developer Knowledge API .
- Если вы планируете использовать этот же ключ для вызовов модели (например, GEMINI_API_KEY ), выберите также Generative Language API .
Нажмите «Сохранить» , затем скопируйте свой API-ключ.

gcloud CLI

Включите API базы знаний разработчика в своем проекте, заменив PROJECT_ID на идентификатор вашего проекта:
```
gcloud services enable developerknowledge.googleapis.com \
  --project=PROJECT_ID
```
Создайте ключ API:
```
gcloud services api-keys create \
  --project=PROJECT_ID \
  --display-name="DK API Key"
```
Эта команда возвращает метаданные о вашем новом ключе. Скопируйте и сохраните оба следующих значения из вывода команды:
- keyString : это исходный ключ API (например, AIzaSy... ). Вам нужно будет вставить это значение в конфигурацию вашей IDE.
- name : это путь к ресурсу ключа (например, projects/PROJECT_ID/locations/global/keys/UNIQUE_ID ). Вы будете использовать этот путь для ограничения доступа к ключу на следующем шаге.
Ограничьте доступ к ключу только для API базы знаний разработчиков, чтобы предотвратить несанкционированное использование. Замените KEY_NAME полным путем к name ключа, скопированным на предыдущем шаге:
```
gcloud services api-keys update KEY_NAME \
  --api-target=service=developerknowledge.googleapis.com
```
Важно: Если вы планируете использовать этот же ключ для общих вызовов модели вашего ИИ-клиента (например, GEMINI_API_KEY ), вам также необходимо разрешить использование API генеративного языка:
```
gcloud services api-keys update KEY_NAME \
  --api-target=service=developerknowledge.googleapis.com \
  --api-target=service=generativelanguage.googleapis.com
```

OAuth и ADC

Предварительные требования

Перед настройкой OAuth или ADC убедитесь, что у вас есть:

Включить API

Выполните следующую команду, чтобы включить API базы знаний разработчика в вашем проекте:

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

Выберите тип учетных данных OAuth.

Выберите способ ввода учетных данных, необходимый для вашего инструмента:

АЦП

Google Antigravity имеет встроенную поддержку ADC и автоматически обновляет токены. Другие клиенты MCP могут использовать ADC, передав кратковременный токен bearer в заголовке Authorization :

Пройдите аутентификацию с помощью своей учетной записи Google и настройте квотный проект:
```
gcloud auth application-default login \
  --project=PROJECT_ID
```
После открытия браузера войдите в свою учетную запись Google и предоставьте запрашиваемые разрешения.
(Необязательно) Если вы настраиваете сторонний MCP-клиент, не имеющий встроенной поддержки ADC, сгенерируйте токен носителя (действительный в течение одного часа) для использования в заголовке Authorization вашего клиента:
```
gcloud auth application-default print-access-token
```

Идентификатор клиента OAuth

Если ваш ИИ-помощник использует интерактивный процесс OAuth, создайте идентификатор клиента и секретный ключ OAuth 2.0, поскольку удаленные серверы Google MCP не поддерживают динамическую регистрацию клиентов OAuth (DCR).

Перейдите на страницу «Брендинг» и выберите свой проект. Введите название приложения и адрес электронной почты службы поддержки пользователей , затем нажмите «Сохранить» .
Перейдите на страницу «Аудитория» и установите тип пользователя на «Внешний» .
На той же странице нажмите «Добавить пользователей» в разделе «Проверка пользователей» , введите свой адрес электронной почты Google и нажмите «Сохранить» .
Перейдите на страницу «Клиенты» , нажмите «Создать клиент» и выберите тип приложения, необходимый для вашего клиента MCP:
- Для настольных приложений, запрашивающих идентификатор клиента и секретный ключ (например, VS Code), выберите приложение «Настольное ».
- Выберите веб-приложение и добавьте URI перенаправления для вашего клиента, которому требуются статические обратные вызовы перенаправления OAuth (например, для пользовательских коннекторов Cursor или Claude Code). Используйте точный URI перенаправления, указанный в документации вашего клиента; пользовательские URI перенаправления не поддерживаются. Для настройки URI перенаправления для конкретных клиентов см. раздел «Настройка MCP в приложении ИИ» .
Нажмите «Создать» , затем скопируйте свой идентификатор клиента и секретный ключ клиента (или загрузите файл учетных данных клиента в формате JSON).

Настройте свою IDE или агент для написания кода.

После получения учетных данных следуйте инструкциям по настройке вашей среды программирования. Инструкции для каждой среды программирования поддерживают следующие методы аутентификации:

Среда программирования	Методы аутентификации
Google Антигравитация	Встроенные учетные данные Google (ADC) или ключ API
Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, Codex	ключ API
Другой	API-ключ, токен носителя ADC или идентификатор клиента OAuth 2.0.

Чтобы использовать токен доступа ADC или идентификатор клиента OAuth 2.0 с Claude Code, Cursor, GitHub Copilot или Codex, следуйте инструкциям на вкладке «Другие» .

В зависимости от используемого шаблона замените следующие заполнители:

Ключ API ( YOUR_API_KEY ): замените на строку вашего исходного ключа API.
Идентификатор проекта ( PROJECT_ID ): замените на идентификатор вашего проекта в Google Cloud.
Токен доступа ( ACCESS_TOKEN ): замените на токен носителя из gcloud auth application-default print-access-token .

Google Антигравитация

Antigravity IDE и расширения

Для настройки сервера MCP в среде разработки Antigravity IDE или расширении Antigravity (например, в VS Code) выберите метод аутентификации:

учетные данные Google

Для установки сервера MCP с помощью настройки в один клик:

В панели агента щелкните меню «Дополнительные параметры » ( ) и выберите «Серверы MCP» .
Найдите в Google Developer Knowledge .
Нажмите на значок «Установить» ( ). Antigravity автоматически настроит сервер и подключится, используя ваши активные учетные данные Google.

ключ API

Чтобы настроить ключ API в среде разработки Antigravity IDE или расширении Antigravity:

В панели агента щелкните меню «Дополнительные параметры » ( ) > «Серверы MCP» > «Управление серверами MCP» > «Просмотр исходной конфигурации» (или откройте .agents/mcp_config.json ).

Добавьте следующую конфигурацию сервера:

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

Антигравитационный CLI

Настройте сервер MCP в файле .agents/mcp_config.json вашего проекта (или глобально в файле ~/.gemini/config/mcp_config.json ):

учетные данные Google

{
  "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"
      }
    }
  }
}

ключ API

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

Кодекс Клода

Выполните следующую команду в терминале:

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

Курсор

Для настройки Cursor отредактируйте файл .cursor/mcp.json в корневой директории вашего проекта или ~/.cursor/mcp.json для глобального доступа:

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

GitHub Copilot

Настройки рабочего пространства

Чтобы настроить GitHub Copilot в VS Code для конкретного рабочего пространства, создайте или отредактируйте файл .vscode/mcp.json :

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

Глобальные пользовательские настройки

Чтобы сделать сервер доступным во всех рабочих областях VS Code, откройте палитру команд, выполните команду MCP: Open User Configuration и добавьте следующее в файл mcp.json в вашем профиле пользователя :

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

Кодекс

Для настройки Codex CLI или агента Codex добавьте конфигурацию сервера в файл ~/.codex/config.toml (или в .codex/config.toml вашего проекта):

[mcp_servers.google-developer-knowledge]
  url = "https://developerknowledge.googleapis.com/mcp"
  http_headers = { "X-Goog-Api-Key" = "YOUR_API_KEY" }

Другой

Чтобы настроить любой другой удаленный клиент MCP (например, JetBrains AI Assistant, Windsurf, Cline, Zed, Continue или Claude Desktop) или использовать токен носителя ADC или идентификатор клиента OAuth 2.0 в стороннем клиенте, выберите свой метод аутентификации:

ключ API

Настройте HTTP-сервер с использованием следующих параметров:

URL сервера : https://developerknowledge.googleapis.com/mcp
HTTP-заголовок : X-Goog-Api-Key: YOUR_API_KEY

Стандартный шаблон конфигурации JSON:

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

токен носителя ADC

Если ваш MCP-клиент не имеет встроенной поддержки ADC, вы можете аутентифицироваться с помощью ADC, передав токен bearer из gcloud auth application-default print-access-token и идентификатор вашего проекта Google Cloud в заголовках запроса:

{
  "mcpServers": {
    "google-developer-knowledge": {
      "url": "https://developerknowledge.googleapis.com/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer ACCESS_TOKEN",
        "X-Goog-User-Project": "PROJECT_ID"
      }
    }
  }
}

Для использования заголовка X-Goog-User-Project требуется разрешение serviceusage.services.use для проекта. Владельцы и редакторы проекта имеют это разрешение. Другим пользователям необходима роль, включающая это разрешение, например, роль «Потребитель использования сервиса» ( roles/serviceusage.serviceUsageConsumer ).

Идентификатор клиента OAuth

Для аутентификации с использованием автономного идентификатора клиента и секрета OAuth 2.0:

Добавьте конечную точку сервера MCP в конфигурацию клиента без заголовка с ключом API:
```
{
  "mcpServers": {
    "google-developer-knowledge": {
      "url": "https://developerknowledge.googleapis.com/mcp"
    }
  }
}
```
Примечание: VS Code использует ключ верхнего уровня servers вместо mcpServers . Добавьте сервер в файл .vscode/mcp.json в папке, которую вы открываете в качестве рабочей области, или запустите MCP: Open User Configuration из палитры команд, чтобы сделать его доступным во всех рабочих областях. Структуру файлов VS Code см. на вкладке GitHub Copilot и пропустите раздел headers .
Завершите настройку OAuth для вашего клиента:
- Интерактивное сообщение (например, в VS Code) : отправьте тестовое сообщение агенту. Если появится сообщение о том, что динамическая регистрация клиента не поддерживается, продолжите, введите свой идентификатор клиента и секретный ключ клиента , а затем войдите в систему с помощью своей учетной записи Google.
- Статическая конфигурация OAuth (например, Cursor или Claude Code) : укажите идентификатор клиента OAuth, секретный ключ клиента и URI перенаправления в настройках OAuth вашего клиента. Инструкции для конкретного клиента см. в разделе «Настройка MCP в приложении ИИ» .
Если ваш клиент просит вас указать области действия OAuth, используйте https://www.googleapis.com/auth/devprofiles.full_control .

В этой конфигурации указывать идентификатор проекта Google Cloud не требуется. Запросы будут отнесены к проекту, которому принадлежит ваш идентификатор клиента OAuth.

Проверьте соединение.

После настройки перезапустите своего ИИ-помощника или обновите его MCP-серверы. Затем отправьте тестовый запрос, чтобы убедиться в работоспособности интеграции инструмента:

How do I list Cloud Storage buckets using the Google Cloud Python SDK?

Если агент вызывает функции search_documents или answer_query и возвращает информацию из документации Google, значит, ваш сервер подключен и активен.

Используйте навык агента знаний разработчика.

Установите официальный навык агента retrieving-developer-knowledge чтобы научить вашего помощника, когда и как использовать основные инструменты, предлагаемые сервером MCP для разработчиков.

Навык агента — это набор инструкций, которые ваш ИИ-помощник в программировании читает перед началом выполнения задачи. Навык retrieving-developer-knowledge работает с любым помощником, поддерживающим открытый стандарт Agent Skills , и помогает вашему помощнику выполнять следующие действия:

Выберите подходящий инструмент : он направляет вашего ассистента к использованию answer_query для общих вопросов типа «как это сделать» и сравнений, а также search_documents (с двумя-пятью целевыми ключевыми словами) для поиска точных флагов CLI, разрешений IAM или синтаксиса кода.
Проверка на наличие ошибок перед ответом : эта функция указывает вашему ассистенту убедиться в успешности поиска документации, прежде чем писать ответ, чтобы он не принял ошибку ключа API или квоты за отсутствие документации и не стал полагаться на предположения, основанные на более старых обучающих данных.
Функция "Переключение на REST API" : позволяет вашему помощнику использовать команды curl для прямого вызова API базы знаний разработчика, если ваш редактор не поддерживает серверы MCP или соединение с MCP не удается.

Установите навык агента.

Выберите своего помощника по программированию, чтобы установить навык retrieving-developer-knowledge в каталог вашего проекта:

Google Антигравитация

npx skills add google/skills --skill retrieving-developer-knowledge \
  --agent=antigravity

Кодекс Клода

npx skills add google/skills --skill retrieving-developer-knowledge \
  --agent=claude-code

Курсор

npx skills add google/skills --skill retrieving-developer-knowledge \
  --agent=cursor

Кодекс

npx skills add google/skills --skill retrieving-developer-knowledge \
  --agent=codex

Другой

Для других ИИ-помощников, поддерживающих открытый стандарт Agent Skills, выполните следующую команду:

npx skills add google/skills --skill retrieving-developer-knowledge

Чтобы обновить установленные навыки до последней версии, выполните следующую команду:

npx skills update

Чтобы ознакомиться с полными инструкциями по использованию навыка и справочными руководствами, перейдите в каталог retrieving-developer-knowledge на GitHub .

Оптимизация контекстного окна и использования токенов.

Загрузка полных страниц документации в контекстное окно модели ИИ потребляет значительное количество токенов. Загрузка нескольких больших документов может привести к высоким затратам токенов, увеличению задержки и переполнению контекстного окна.

Для обеспечения быстрого и экономически эффективного реагирования следуйте этим передовым инженерным практикам:

Установите навык агента (рекомендуется) : установите навык агента retrieving-developer-knowledge , чтобы ваш ассистент автоматически выбирал правильный инструмент поиска ( answer_query или search_documents ), использовал короткие поисковые запросы по ключевым словам и загружал полные страницы только при необходимости.
Используйте двухэтапный поиск : пусть агент начнет с вызова функции search_documents . Она возвращает сфокусированные фрагменты (блоки), которые часто содержат именно тот синтаксис или сигнатуру API, которые вам нужны, без использования токенов для всей страницы. Укажите агенту вызывать get_documents только тогда, когда контекст строго необходим.
Для концептуальных вопросов предпочтительнее answer_query : если вам нужно сгенерированное объяснение или сравнение вариантов дизайна, направьте своего агента на использование answer_query . Этот инструмент генерирует ответ непосредственно из корпуса знаний разработчиков, не возвращая полные необработанные страницы Markdown.
Пишите конкретные, четко сформулированные вопросы : избегайте слишком общих вопросов, таких как «Объясните все о Firebase». Вместо этого укажите целевой продукт, платформу и язык:
```
How do I write a Firestore transaction in Dart with error handling?
```
Добавьте пользовательские правила для агента : если вы не используете навык retrieving-developer-knowledge , добавьте рекомендации на уровне проекта в файлы инструкций вашего помощника (например, .cursorrules , CLAUDE.md или .github/copilot-instructions.md ), чтобы ограничить автоматическое получение полной страницы:
```
When searching Google developer documentation, inspect search_documents
snippets first. Do not call get_documents unless the snippet lacks
necessary code context.
```

Дополнительные конфигурации безопасности

Использование MCP сопряжено с новыми рисками и сложностями в области безопасности из-за широкого спектра действий, которые можно выполнять с помощью инструментов MCP. Для минимизации и управления этими рисками Google Cloud предлагает настройки по умолчанию и настраиваемые политики для контроля использования инструментов MCP в вашей организации или проекте Google Cloud.

Для получения дополнительной информации о безопасности и управлении MCP см. раздел «Безопасность и защита ИИ» .

Используйте модель брони

Model Armor — это сервис Google Cloud, разработанный для повышения безопасности ваших приложений искусственного интеллекта. Он работает за счет проактивной проверки запросов и ответов LLM, защиты от различных рисков и поддержки ответственных методов работы с ИИ. Независимо от того, развертываете ли вы ИИ в своей облачной среде или у внешних облачных провайдеров, Model Armor поможет вам предотвратить ввод вредоносного контента, проверить безопасность содержимого, защитить конфиденциальные данные, обеспечить соответствие требованиям и последовательно применять политики безопасности ИИ в вашей разнообразной среде ИИ.

Если включена функция Model Armor с включенным логированием , Model Armor записывает в журнал весь объем данных. Это может привести к раскрытию конфиденциальной информации в ваших логах.

Маршрутизация запросов MCP к Model Armor

Model Armor доступен в некоторых регионах . Если Model Armor включен и вы используете сервер MCP в юрисдикции, которую Model Armor не поддерживает, поведение маршрутизации вызова может отличаться для разных серверов MCP и может нарушить требования к размещению данных как для используемых, так и для передаваемых данных. Для получения дополнительной информации о поведении отдельных серверов MCP см. раздел «Поддерживаемые продукты Model Armor» .

Включить модель брони

Чтобы включить Model Armor, выполните действия, описанные в разделе «Интеграция с серверами Google и Google Cloud MCP» .

Настройка защиты для удаленных серверов MCP.

Для защиты вызовов и ответов инструмента MCP можно использовать минимальные настройки безопасности Model Armor. Минимальная настройка определяет фильтры безопасности, применяемые ко всему проекту. Эта конфигурация применяет согласованный набор фильтров ко всем вызовам и ответам инструмента MCP в рамках проекта.

Настройте параметры пола в Model Armor с включенной проверкой MCP. Для получения дополнительной информации см. раздел «Настройка параметров пола в Model Armor» .

См. следующий пример команды:

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"}]'

Замените PROJECT_ID на идентификатор вашего проекта в Google Cloud.

Обратите внимание на следующие настройки:

INSPECT_AND_BLOCK : Тип проверки, который отслеживает содержимое на сервере Google MCP и блокирует запросы и ответы, соответствующие фильтрам.
ENABLED : Параметр, который активирует фильтр или механизм принудительного применения.
MEDIUM_AND_ABOVE : Уровень достоверности для настроек фильтра «Ответственный ИИ — Опасный». Вы можете изменить этот параметр, хотя более низкие значения могут привести к большему количеству ложных срабатываний. Для получения дополнительной информации см. раздел «Уровни достоверности брони модели» .

Отключить сканирование трафика MCP с помощью Model Armor

Чтобы отключить автоматическое сканирование трафика к серверам Google MCP и от них со стороны Model Armor на основе настроек этажа проекта, выполните следующую команду:

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

Замените PROJECT_ID на идентификатор проекта Google Cloud. Model Armor не применяет автоматически правила, определенные в настройках этого проекта, к трафику серверов Google MCP.

Настройки этажа и общая конфигурация Model Armor могут влиять не только на MCP. Поскольку Model Armor интегрируется с такими сервисами, как Vertex AI, любые изменения настроек этажа могут повлиять на сканирование трафика и поведение в целях безопасности во всех интегрированных сервисах, а не только в MCP.

Настройка параметров брони модели

Если вы используете Model Armor для защиты своего приложения, при выполнении некоторых запросов могут возникать ошибки 403 PERMISSION_DENIED . Поскольку сервер Developer Knowledge MCP возвращает только общедоступную документацию из надежных источников Google, мы рекомендуем установить фильтры Prompt Injection and Jailbreak (PIJB) на уровень достоверности HIGH_AND_ABOVE чтобы уменьшить количество ложных срабатываний. Если ваш сценарий использования не предполагает использования других инструментов, получающих доступ к конфиденциальным или секретным данным, вы также можете рассмотреть возможность отключения фильтров PIJB.

Поиск неисправностей

Если у вас возникли проблемы с подключением к серверу Developer Knowledge MCP или с запросами к нему, найдите описание проблемы или сообщение об ошибке в следующих таблицах.

Ошибки настройки и подключения

Симптом или ошибка	Вероятная причина	Разрешение
`404 NOT_FOUND` на конечной точке `/mcp`	API не включен для вашего проекта.	Включите API базы знаний для разработчиков в консоли Google Cloud или выполните команду `gcloud services enable developerknowledge.googleapis.com` .`.
`403 PERMISSION_DENIED` : `Developer Knowledge API has not been used`	API для разработчиков не включен в проекте Google Cloud.	Включите API в консоли Google Cloud или выполните команду `gcloud services enable developerknowledge.googleapis.com` .`.
Инструменты MCP отсутствуют или соединение не устанавливается.	Ваш инструмент для программирования не поддерживает удалённые HTTP MCP-серверы или не может подключиться к серверу.	Установите навык агента `retrieving-developer-knowledge` , который сообщит вашему ассистенту, как использовать REST-конечные точки API Developer Knowledge с помощью `curl` , когда инструменты MCP недоступны.

ошибки ключа API

Симптом или ошибка	Вероятная причина	Разрешение
`400 Bad Request: API key not valid`	Строка ключа API отсутствует, недействительна или имеет неправильный формат.	Убедитесь, что ключ API был скопирован правильно и настроен в объекте `headers` с ключом `X-Goog-Api-Key` . Не передавайте ключ API в качестве параметра запроса в URL.
`403 PERMISSION_DENIED: API target restriction`	В список ограничений по ключам API не входит API базы знаний для разработчиков.	Обновите ограничения для вашего API-ключа на странице «Учетные данные» в консоли Google Cloud, чтобы включить API Developer Knowledge.

Ошибки OAuth и АЦП

Симптом или ошибка	Вероятная причина	Разрешение
`401 UNAUTHENTICATED` или отсутствуют учетные данные ADC.	Учетные данные приложения по умолчанию или токены носителя ADC устарели или не инициализированы.	Для обновления локальных учетных данных выполните команду `gcloud auth application-default login --project=PROJECT_ID` , а для генерации нового токена доступа — команду `gcloud auth application-default print-access-token` .
`403 PERMISSION_DENIED` : `API requires a quota project, which is not set by default`	В запросе используется токен носителя ADC без заголовка `X-Goog-User-Project` .	Добавьте заголовок `X-Goog-User-Project` с идентификатором вашего проекта Google Cloud в конфигурацию клиента MCP.
Ошибка `403 PERMISSION_DENIED` с заголовком `X-Goog-User-Project`	В заголовке проекта отсутствует разрешение `serviceusage.services.use` для вашей учетной записи.	Обратитесь к администратору проекта с просьбой предоставить вам роль «Пользователь сервиса» ( `roles/serviceusage.serviceUsageConsumer` ).
`403 access_denied` / "Доступ заблокирован: ошибка авторизации"	В тестовом режиме на экране согласия OAuth используется тип «Внешний пользователь», и ваша учетная запись не указана в качестве тестового пользователя.	В консоли Google Cloud > Платформа аутентификации > Аудитория добавьте свой активный адрес электронной почты Google в раздел «Тестовые пользователи» .
Ошибка клиента OAuth или недействительный URI перенаправления	Клиент OAuth был создан с использованием неподдерживаемого типа приложения или с отсутствующим URI перенаправления.	Используйте настольное приложение для клиентов с интерактивными подсказками (например, VS Code) или веб-приложение с авторизованным URI перенаправления клиента (например, Cursor или Claude Code).

Ошибки квотных и защитных фильтров

Симптом или ошибка	Вероятная причина	Разрешение
`429 RESOURCE_EXHAUSTED`	Вы достигли лимита квоты вашего проекта.	Проверьте использование ресурсов на странице квот API для разработчиков в консоли Google Cloud. Чтобы узнать об ограничениях и запросить их увеличение, обратитесь к разделу «Квоты API для разработчиков» .
`403 PERMISSION_DENIED` с Model Armor	Ложное срабатывание фильтра Model Armor PIJB заблокировало безопасный запрос.	В настройках шаблона Model Armor установите для параметра PIJB значение `HIGH_AND_ABOVE` .

Включенная документация

Полный список продуктов Google и хранилищ документации, индексируемых сервером, см. в справочнике Corpus .

Известные ограничения

Индексируется только общедоступная документация : сервер индексирует только общедоступную документацию, указанную в справочнике Corpus . Внутренние документы, частные репозитории и ресурсы третьих лиц не включаются.
Язык : Сервер индексирует и возвращает документацию только на английском языке.
Зависимость от сети и управление службами VPC : Поскольку сервер Developer Knowledge MCP является удаленно размещенной службой, вашему клиенту необходимо иметь сетевое подключение для доступа к https://developerknowledge.googleapis.com .
- Внутри сетей Google Cloud VPC : исходящий трафик из публичного интернета не требуется. Вы можете получить доступ к developerknowledge.googleapis.com из приватного режима без внешних IP-адресов или Cloud NAT, маршрутизируя трафик с помощью Private Google Access ( private.googleapis.com ) или конечной точки Private Service Connect (PSC) 199.36.153.8/30 ориентированной на пакет all-apis .
- Управление службами VPC (VPC-SC) : адрес developerknowledge.googleapis.com не поддерживается на ограниченном виртуальном IP-адресе ( restricted.googleapis.com / 199.36.153.4/30 ) или конечных точках vpc-sc PSC. Если ваша VPC перенаправляет *.googleapis.com на restricted.googleapis.com , настройте специальную политику ответа Cloud DNS или частную запись DNS для developerknowledge.googleapis.com , чтобы он разрешался в private.googleapis.com ( 199.36.153.8/30 ).

Подключитесь к серверу Developer Knowledge MCP. Оптимизируйте свои подборки Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.

Возможности сервера MCP

Выберите способ аутентификации

ключ API

Предварительные требования

Включите API и создайте ключ API.

Консоль Google Cloud

gcloud CLI

OAuth и ADC

Предварительные требования

Включить API

Выберите тип учетных данных OAuth.

АЦП

Идентификатор клиента OAuth

Настройте свою IDE или агент для написания кода.

Google Антигравитация

Antigravity IDE и расширения

учетные данные Google

ключ API

Антигравитационный CLI

учетные данные Google

ключ API

Кодекс Клода

Курсор

GitHub Copilot

Настройки рабочего пространства

Глобальные пользовательские настройки

Кодекс

Другой

ключ API

токен носителя ADC

Идентификатор клиента OAuth

Проверьте соединение.

Используйте навык агента знаний разработчика.

Установите навык агента.

Google Антигравитация

Кодекс Клода

Курсор

Кодекс

Другой

Оптимизация контекстного окна и использования токенов.

Дополнительные конфигурации безопасности

Используйте модель брони

Маршрутизация запросов MCP к Model Armor

Включить модель брони

Настройка защиты для удаленных серверов MCP.

Отключить сканирование трафика MCP с помощью Model Armor

Настройка параметров брони модели

Поиск неисправностей

Ошибки настройки и подключения

ошибки ключа API

Ошибки OAuth и АЦП

Ошибки квотных и защитных фильтров

Включенная документация

Известные ограничения

Подключитесь к серверу Developer Knowledge MCP.