Google revela API de conhecimento para desenvolvedores e servidor MCP

 (developers.googleblog.com)
35 pontos por GN⁺ 2026-02-10 | 2 comentários | Compartilhar no WhatsApp
  • Com a expansão das ferramentas de desenvolvimento baseadas em IA, a acessibilidade precisa à documentação de desenvolvimento mais recente se tornou importante
  • Para resolver isso, o Google anunciou a prévia pública da Developer Knowledge API e do servidor Model Context Protocol (MCP)
  • A API permite pesquisar e consultar a documentação oficial de desenvolvimento do Google em formato Markdown legível por máquina
  • O servidor MCP permite que assistentes de IA ou IDEs leiam diretamente a documentação do Google para solucionar problemas, fazer análises comparativas e fornecer guias de implementação
  • As duas ferramentas são uma infraestrutura central para garantir confiabilidade e atualização em ambientes de desenvolvimento com IA

Visão geral da Developer Knowledge API

  • A Developer Knowledge API oferece um caminho de acesso programático à documentação oficial para desenvolvedores do Google
    • Em vez de depender de web scraping ou dados de treinamento desatualizados, é possível pesquisar e consultar diretamente a documentação mais recente
  • Os principais recursos são os seguintes
    • Ampla cobertura de documentação: inclui firebase.google.com, developer.android.com, docs.cloud.google.com e outros
    • Recursos de busca e consulta: é possível pesquisar páginas de documentação relevantes e snippets de código, depois obter o conteúdo completo em Markdown
    • Atualizações refletidas rapidamente: durante a prévia pública, alterações na documentação são reindexadas em até 24 horas

Integração do servidor MCP com ferramentas de IA

  • O servidor MCP (Model Context Protocol) é um servidor baseado em padrão aberto que permite que assistentes de IA acessem fontes de dados externas com segurança
  • Ao conectar o servidor Developer Knowledge MCP a uma IDE ou a um assistente de IA, é possível ler diretamente a documentação de desenvolvimento do Google
    • Fornecimento de guias de implementação: por exemplo, verificar como implementar notificações push no Firebase
    • Suporte para solução de problemas: pesquisar como corrigir ApiNotActivatedMapError da Maps API
    • Realização de análises comparativas: comparar Cloud Run e Cloud Functions para casos de uso específicos
  • O servidor MCP é compatível com diversas ferramentas de IA e sistemas auxiliares

Como começar

  • A versão de prévia pública está disponível para uso imediato
    1. Crie e restrinja uma chave de API para a Developer Knowledge API na página Credentials do projeto Google Cloud
    2. Após instalar o Google Cloud CLI, ative o servidor MCP com o seguinte comando
      • gcloud beta services mcp enable developerknowledge.googleapis.com --project=PROJECT_ID
    3. Edite os arquivos de configuração da ferramenta (por exemplo, mcp_config.json, settings.json) para configurar a conexão da API
  • As configurações detalhadas para diferentes assistentes de IA podem ser consultadas na documentação oficial

Planos futuros

  • A prévia atual está focada em fornecer conteúdo Markdown não estruturado
  • Antes do lançamento oficial, está previsto adicionar suporte a conteúdo estruturado, como objetos de exemplos de código e entidades de referência de API
  • Há planos de expandir a cobertura da documentação de desenvolvimento do Google e reduzir o tempo de latência de reindexação
  • Consulte a documentação oficial - https://developers.google.com/knowledge/api

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2 comentários

 
eastkim64 2026-02-11

Pelo que vi na Toss Payments, eles já tinham preparado uma página em Markdown para a integração... estão à frente do seu tempo.
 
GN⁺ 2026-02-10
Comentários do Hacker News

  • Não entendo por que estão tornando isso tão complicado
    Pedir chave de API, ligar um servidor MCP e configurar o cliente para buscar arquivos Markdown em tempo real simplesmente não faz sentido para mim
    Um único arquivo tar com toda a documentação não bastaria? Deve ter só alguns MB
    Se a ideia é facilitar atualizações, dá para fazer como um repositório git. Meu agente está configurado para sempre rodar git fetch em uma nova sessão
    Ainda não entendo bem qual é o propósito do MCP. O Codex já sabe lidar com jira, confluence, gitlab, prometheus, SQL e coisas do tipo, e só precisa de um arquivo .netrc
    Também tenho dúvidas se as ferramentas MCP têm composabilidade. Dá para encadear coisas como grep ou jq em pipeline, ou uma API CRUD simples acaba sendo mais poderosa e mais fácil?

    • Acho que nem git ou tarball são necessários
      O próprio HTTP/HTML já tem uma “API” capaz de fornecer Markdown
      Basta configurar o nginx para retornar $URL.md, e o LLM pode buscar a documentação mais recente direto com o comando curl --header 'Accept: text/markdown' [https://gwern.net/archiving](https://gwern.net/archiving). É uma configuração de uma linha
    • O ponto central do MCP é a descoberta (discoverability)
      Apps CRUD são simples, mas você precisa explicar todos os detalhes para o LLM
      O MCP coloca no contexto só o que for necessário e permite chamar na hora. Se você começa a colocar scripts wrapper em várias APIs, no fim está implementando MCP por conta própria
    • Só a pasta /usr/share/man/ já tem algo em torno de 52 MB de documentação
      Ferramentas como man e apropos já fazem esse papel
    • Um servidor MCP é a forma canônica de oferecer esse serviço
      A página web é para humanos, enquanto a documentação fornecida pelo MCP é para agentes
      No fim, a essência do MCP é oferecer uma API que o agente possa acessar com curl
    • Tenho curiosidade sobre como lidam com serviços que usam autenticação OAuth
      Eu criei uma CLI pequena que encapsula as chamadas curl do agente e cuida da autenticação
      Queria saber se existe uma forma mais leve e portátil

  • A AWS também está operando seu próprio servidor MCP
    AWS Documentation MCP Server
    É bem útil quando você quer encontrar alguma configuração rara ou funcionalidade escondida na documentação

  • Se for um servidor MCP público só para documentação pública do Google, já não existem vários serviços como o Context7?

    • Tenho a mesma dúvida. Queria entender qual é o diferencial em relação ao Context7. Não está claro para mim qual seria a vantagem

  • Tenho vontade de testar, mas hoje em dia fico receoso porque o consumo de tokens do Gemini CLI está alto demais
    Mesmo que o custo por token seja um pouco menor, não adianta se ele usa 3 vezes mais em cada prompt
    Eu queria que o Google resolvesse isso primeiro

  • Também concordo. O Gemini 3 não sabe absolutamente nada sobre iOS 26 ou Liquid Glass
    Ele sempre acha que estou tentando criar uma custom view e acaba montando alguma coisa com ultrathinmaterial, que é uma API da geração anterior

  • Não seria melhor simplesmente colocar links para a documentação técnica relevante em um arquivo AGENTS.md?
    Claro, seria melhor ainda se viesse como um grande arquivo de texto, para o agente não precisar ficar navegando por links repetidamente,
    mas se o site de documentação oferecer algo neste estilo, já parece suficiente

  • Tem uma certa vibe retrô
    É tecnologia de ponta, mas o processo burocrático em cima dela passa a sensação de ter vindo de outra época

  • Isso provavelmente também daria para empacotar como uma skill baixável
    Mas, se for oferecido por chamadas de API, dá para coletar mais dados sobre quais documentos os agentes de programação estão lendo

  • Isso talvez seja um exemplo do que o gwern chama de “escrever para IA”

  • Um servidor HTTP servindo arquivos Markdown já não seria suficiente?
    O LLM pega o arquivo com curl e pronto