- AIベースの開発ツールの普及に伴い、最新の開発ドキュメントへ正確にアクセスできることが重要になっている
- Googleはこれに対応するため、Developer Knowledge APIとModel Context Protocol(MCP) サーバーの公開プレビューを発表
- APIはGoogleの公式開発ドキュメントを機械可読なMarkdown形式で検索・取得できるよう支援
- MCPサーバーはAIアシスタントやIDEがGoogleドキュメントを直接読み、問題解決・比較分析・実装ガイドの提供を行えるようにする
- 2つのツールはAI開発環境の信頼性と最新性を確保するための中核インフラ
Developer Knowledge API 概要
- Developer Knowledge APIは、Googleの公式開発ドキュメントへのプログラム的なアクセス経路を提供
- 従来のWebスクレイピングや古い学習データに依存せず、最新ドキュメントを直接検索・取得できる
- 主な機能は次のとおり
- 広範なドキュメントカバレッジ: firebase.google.com、developer.android.com、docs.cloud.google.com などを含む
- 検索および取得機能: 関連するドキュメントページやコードスニペットを検索し、完全なMarkdownコンテンツとして取得可能
- 迅速な更新反映: 公開プレビュー期間中は、ドキュメント変更後24時間以内に再インデックス化
MCPサーバーとAIツールの統合
- MCP(Model Context Protocol) サーバーは、AIアシスタントが外部データソースへ安全にアクセスできるようにするオープン標準ベースのサーバー
- Developer Knowledge MCPサーバーをIDEやAIアシスタントに接続すると、Googleの開発ドキュメントを直接読める
- 実装ガイドの提供: たとえばFirebaseプッシュ通知の実装方法を確認
- 問題解決の支援: Maps APIの
ApiNotActivatedMapErrorの修正方法を検索
- 比較分析の実行: Cloud RunとCloud Functionsを特定のユースケースで比較
- MCPサーバーはさまざまなAIツールおよび補助システムと互換性がある
始め方
- 公開プレビュー版はすぐに利用可能
- Google Cloudプロジェクトの**Credentialsページ** でDeveloper Knowledge API用のAPIキーを作成し、制限を設定
- Google Cloud CLIをインストール した後、次のコマンドでMCPサーバーを有効化
gcloud beta services mcp enable developerknowledge.googleapis.com --project=PROJECT_ID
- ツール設定ファイル(例:
mcp_config.json、settings.json)を修正してAPI接続を構成
- 各種AIアシスタント向けの詳細な設定は公式ドキュメントで確認可能
今後の計画
2件のコメント
トス・ペイメンツを見ると、すでに連携のためのMarkdownページを用意していたようで……時代を先取りしていますね。
Hacker Newsの意見
なぜこんなに複雑にするのか分からない
APIキーを要求して、MCPサーバーを立ち上げて、クライアントを設定してMarkdownファイルをリアルタイムで取得させるなんて理解できない
すべてのドキュメントを入れたtarファイル1つで十分では?
せいぜい数MBしかないはず
更新を簡単にしたいならgit repoにすればいい。自分のエージェントは新しいセッションで常に
git fetchするようになっているまだMCPの目的がよく分からない。Codexはすでにjira、confluence、gitlab、prometheus、SQLのようなものを扱えて、
.netrcファイルさえあればいいMCPツールに組み合わせ可能性があるのかも疑問。grepやjqのようなものをパイプラインでつなげられるのか、それとも単純なCRUD APIのほうが強力で簡単なのか分からない
HTTP/HTML自体がすでにMarkdownを提供できる「API」を持っている
nginxを設定して
$URL.mdを返すようにすれば、LLMがcurl --header 'Accept: text/markdown' [https://gwern.net/archiving](https://gwern.net/archiving)コマンドで最新ドキュメントをそのまま取得できる。1行の設定で終わりCRUDアプリは単純だが、LLMに詳細をすべて教える必要がある
MCPなら必要な場面だけコンテキストに入れてすぐ呼び出せる。複数のAPIにラッパースクリプトを付ければ、結局はMCPを自前で実装しているのと同じ
/usr/share/man/フォルダを見るだけでもドキュメントは52MBほどあるすでに
manやaproposのようなツールがこうした役割を果たしているWebページは人間のためのもので、MCPが提供するドキュメントはエージェントのためのものだ
結局のところ、エージェントが
curlでアクセスできるAPIを提供するのがMCPの本質だ自分はエージェントの
curl呼び出しを包む小さなCLIを作って認証を処理しているもっと軽量で移植性のある方法があるのか知りたい
AWSも独自のMCPサーバーを運用している
AWS Documentation MCP Server
ドキュメントの中に埋もれている珍しい設定や機能を見つけるときにかなり便利
Microsoft Learn MCP,
GitHubリポジトリ,
関連ブログ記事 も参照できる
Google専用の公開ドキュメント向けMCPサーバーなら、すでにContext7のようなサービスがいくつもあるのでは?
一度使ってみたい気はするが、最近はGemini CLIのトークン使用量が多すぎて敬遠している
トークン単価が少し安くても、プロンプトごとに3倍使うなら意味がない
まずGoogleにこの問題を解決してほしい
自分も同感だ。Gemini 3はiOS 26やLiquid Glassについてまったく分かっていない
いつも自分がカスタムビューを作ろうとしていると判断して、前世代のAPIであるultrathinmaterialで何かを作ってしまう
関連技術文書へのリンクをAGENTS.mdファイルに貼るだけのほうがよくないか?
もちろん、1つの巨大なテキストファイルとして提供されれば、エージェントがリンク探索を繰り返さなくて済むだろうが、
ドキュメントサイトがこんなふうに提供されていれば十分な気がする
どこかレトロな感覚がある
最先端技術なのに、その上に乗っている官僚的な手続きがまるで別の時代から来たように感じる
これはたぶんダウンロード可能なスキルとしても作れそうだ
ただ、API呼び出しとして提供すれば、コーディングエージェントがどのドキュメントを読むのかに関するデータをもっと収集できる
おそらくこれは、gwernが言っていた「AIのための文章作成」の例なのだろう
Markdownファイルを提供するHTTPサーバーだけで十分では?
LLMが
curlでファイルを取得すればそれで終わり