谷歌將其開發者文檔帶入 AI 智能體時代

作者 | Claudio Masolo

譯者 | 劉雅夢

谷歌宣布了開發者知識 API（Developer Knowledge API）的公開預覽版。它附帶了一個模型上下文協議（MCP）服務器。這為 AI 開發工具提供了一個簡單、機器可讀的方式來訪問谷歌的官方開發者文檔。

這一公告解決了 AI 開發中的一個常見問題。在固定文檔上訓練的語言模型會很快與快速變化的平臺脫節。由 AI 驅動的開發者工具生態系統正在增長。這包括像 Antigravity 這樣的平臺和像 Gemini CLI 這樣的命令行工具。因此，確保這些模型擁有準確且最新的文檔是一個巨大的挑戰。當 AI 助手自信地針對已棄用的 API 或缺失的功能生成代碼時，由此產生的缺陷可能是微妙且昂貴的。

開發者知識 API 作為谷歌公共文檔的程序化真實來源。

API 有兩個主要功能。

• SearchDocumentChunks：根據查詢找到頁面 URI 和內容片段。

• GetDocument 或 BatchGetDocuments：它們檢索搜索結果的完整內容。

除了 API，谷歌還在發布一個官方的 MCP 服務器。MCP 是許多行業人士正在采用的開放標準。它讓 AI 助手能夠安全地實時訪問外部數據源，而不僅僅是使用它們內置的訓練知識。服務器提供了信息檢索工具。search_document 工具讓智能體使用自然語言查詢文檔。同時，get_document 檢索通過搜索找到的特定頁面的完整內容。實際的好處是，AI 助手現在可以查找到像“我如何在 Firestore 中實現向量搜索？”這樣的問題的權威答案，而不是幻想一個聽起來合理但錯誤的答案。

MCP 服務器是一個遠程服務器，可在 https://developerknowledge.googleapis.com/mcp 上訪問。開發者通過在他們的谷歌云項目中啟用開發者知識 API、創建 API 密鑰和更新他們工具的 MCP 配置文件來連接到它。谷歌已經為幾個流行的 AI 助手和 IDE 發布了配置說明。

當前的預覽版本以非結構化的 Markdown 形式返回文檔。隨著谷歌接近普遍可用性，它將增加對結構化內容的支持。這包括特定的代碼示例對象和 API 參考實體。它還計劃擴展文檔并減少重新索引的延遲。

這一發布符合整個行業 MCP 采用的更廣泛模式。這表明 MCP 正在成為連接 AI 智能體到實時數據源的標準方式。這類似于 REST 如何在十年前成為 HTTP API 的首選。

對于使用谷歌開發者平臺的團隊來說，好處是顯而易見的。曾經建議過時的 SDK 方法或不正確的配置選項的 AI 代碼助手，現在有一個實時參考可以咨詢。這有助于彌合模型“知道”的內容與平臺實際支持的內容之間的差距。

谷歌的推出之所以重要，并不是因為它的獨特性，而是因為它完善了畫面。現在，所有三個主要的云提供商都有官方的、遠程托管的 MCP 服務器。這些服務器幫助保持 AI 編碼助手與他們的實時文檔同步。AWS 的 Knowledge MCP 服務器已經普遍可用。它提供文檔、博客文章和良好架構指導，無需認證。微軟的 Learn MCP 服務器也提供對支持 Azure Copilot 的相同索引的未經認證的訪問。它隨著每次內容更新逐漸刷新。谷歌的提供增加了 API 密鑰認證，但仍然承諾在平臺更新后 24 小時內重新索引。

實時文檔很快成為針對開發者的 AI 工具的標準期望，而不僅僅是將它們區分開來的功能。最初作為 MCP 的單獨實驗現在已經成為一個共同的標準。每個提供商都在創建一個類似的“權威真實來源”端點，并將他們的 AI 助手系統與之鏈接。更令人興奮的競爭優勢是更高層次的。AWS 和微軟已經超越了簡單的知識檢索。他們現在提供的 MCP 服務器可以對云資源采取行動。這些服務器執行 API 調用并為智能體管理多步驟工作流程。谷歌是否會跟進，為其以知識為重點的 API 提供一個操作對應物，隨著該領域繼續成熟，這將是值得關注的。

開發者知識 API 可通過谷歌云控制臺獲得。詳細的設置文檔可在 developers.google.com/knowledge 上找到。

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