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구글, 개발자 지식 API와 MCP 서버 공개

 (developers.googleblog.com)
4P by GN⁺ 4시간전 | ★ favorite | 댓글 1개
  • AI 기반 개발 도구가 확산되면서 최신 개발 문서에 대한 정확한 접근성이 중요해짐
  • Google은 이를 해결하기 위해 Developer Knowledge API와 Model Context Protocol(MCP) 서버의 공개 프리뷰를 발표
  • API는 Google의 공식 개발 문서를 머신이 읽을 수 있는 Markdown 형태로 검색·조회할 수 있게 지원
  • MCP 서버는 AI 어시스턴트나 IDE가 Google 문서를 직접 읽고 문제 해결·비교 분석·구현 가이드 제공이 가능하도록 함
  • 두 도구는 AI 개발 환경의 신뢰성과 최신성 확보를 위한 핵심 인프라

Developer Knowledge API 개요

  • Developer Knowledge API는 Google의 공식 개발 문서에 대한 프로그램적 접근 경로를 제공
    • 기존의 웹 스크래핑이나 오래된 학습 데이터에 의존하지 않고, 최신 문서를 직접 검색·조회 가능
  • 주요 기능은 다음과 같음
    • 광범위한 문서 커버리지: firebase.google.com, developer.android.com, docs.cloud.google.com 등 포함
    • 검색 및 조회 기능: 관련 문서 페이지와 코드 스니펫을 검색 후 전체 Markdown 콘텐츠로 가져오기 가능
    • 신속한 업데이트 반영: 공개 프리뷰 기간 동안 문서 변경 후 24시간 내 재색인

MCP 서버와 AI 도구 통합

  • MCP(Model Context Protocol) 서버는 AI 어시스턴트가 외부 데이터 소스에 안전하게 접근하도록 하는 오픈 표준 기반 서버
  • Developer Knowledge MCP 서버를 IDE나 AI 어시스턴트에 연결하면, Google 개발 문서를 직접 읽을 수 있음
    • 구현 가이드 제공: 예를 들어 Firebase 푸시 알림 구현 방법 확인
    • 문제 해결 지원: Maps API의 ApiNotActivatedMapError 수정 방법 검색
    • 비교 분석 수행: Cloud Run과 Cloud Functions의 특정 사용 사례 비교
  • MCP 서버는 다양한 AI 도구 및 보조 시스템과 호환됨

시작 방법

  • 공개 프리뷰 버전은 즉시 사용 가능
    1. Google Cloud 프로젝트의 Credentials 페이지 에서 Developer Knowledge API용 API 키 생성 및 제한 설정
    2. Google Cloud CLI 설치 후 다음 명령으로 MCP 서버 활성화
      • gcloud beta services mcp enable developerknowledge.googleapis.com --project=PROJECT_ID
    3. 도구 설정 파일(예: mcp_config.json, settings.json)을 수정해 API 연결 구성
  • 다양한 AI 어시스턴트별 세부 설정은 공식 문서에서 확인 가능

향후 계획

  • 현재 프리뷰는 비정형 Markdown 콘텐츠 제공에 초점
  • 정식 출시 전까지 코드 샘플 객체, API 참조 엔티티 등 구조화된 콘텐츠 지원을 추가 예정
  • Google 개발 문서의 커버리지를 확장하고 재색인 지연 시간을 단축할 계획임
  • 공식 문서 참고 - https://developers.google.com/knowledge/api
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GN⁺ 4시간전  [-]
Hacker News 의견들

  • 왜 이렇게 복잡하게 만드는지 모르겠음
    API 키를 요구하고, MCP 서버를 켜고, 클라이언트를 설정해서 마크다운 파일을 실시간으로 가져오게 해야 한다니 이해가 안 됨
    그냥 모든 문서를 담은 tar 파일 하나면 충분하지 않음? 몇 MB밖에 안 될 텐데
    업데이트를 쉽게 하고 싶다면 git repo로 만들면 됨. 내 에이전트는 새 세션에서 항상 git fetch를 하도록 되어 있음
    아직 MCP의 목적을 잘 모르겠음. Codex는 이미 jira, confluence, gitlab, prometheus, SQL 같은 걸 다룰 줄 알고, .netrc 파일만 있으면 됨
    MCP 도구들이 조합 가능성이 있는지도 의문임. grep이나 jq 같은 걸 파이프라인으로 연결할 수 있는지, 아니면 단순 CRUD API가 더 강력하고 쉬운지 모르겠음

    • git이나 tarball조차 필요 없다고 생각함
      HTTP/HTML 자체가 이미 마크다운을 제공할 수 있는 “API”를 가지고 있음
      nginx를 설정해서 $URL.md를 반환하도록 하면, LLM이 curl --header 'Accept: text/markdown' [https://gwern.net/archiving](https://gwern.net/archiving) 명령으로 최신 문서를 바로 가져올 수 있음. 한 줄 설정이면 끝임
    • MCP의 핵심은 발견 가능성(discoverability) 임
      CRUD 앱은 단순하지만, LLM에게 세부 정보를 전부 알려줘야 함
      MCP는 필요한 상황만 컨텍스트에 넣고 바로 호출할 수 있음. 여러 API에 래퍼 스크립트를 붙이면 결국 MCP를 직접 구현하는 셈임
    • /usr/share/man/ 폴더만 봐도 문서가 52MB 정도임
      이미 man, apropos 같은 도구들이 이런 역할을 하고 있음
    • MCP 서버가 이 서비스를 제공하는 정석적인 방식임
      웹페이지는 인간을 위한 것이고, MCP가 제공하는 문서는 에이전트를 위한 것임
      결국 에이전트가 curl로 접근할 수 있는 API를 제공하는 게 MCP의 본질임
    • OAuth 인증을 쓰는 서비스는 어떻게 처리하는지 궁금함
      나는 에이전트의 curl 호출을 감싸는 작은 CLI를 만들어 인증을 처리하고 있음
      더 가볍고 이식성 있는 방법이 있는지 알고 싶음

  • AWS도 자체 MCP 서버를 운영 중임
    AWS Documentation MCP Server
    문서 속에 묻혀 있는 희귀한 설정이나 기능을 찾을 때 꽤 유용함

  • Google 전용 공개 문서용 MCP 서버라면, 이미 Context7 같은 서비스가 여러 개 있지 않음?

    • 나도 같은 의문임. Context7과의 차별점이 뭔지 궁금함. 어떤 이점이 있는지 잘 모르겠음

  • 한번 써보고 싶긴 하지만, 요즘은 Gemini CLI의 토큰 사용량이 너무 많아서 꺼려짐
    토큰 단가가 조금 싸도, 프롬프트마다 3배를 쓰면 의미가 없음
    Google이 먼저 이 문제를 해결했으면 좋겠음

  • 나도 공감함. Gemini 3은 iOS 26이나 Liquid Glass에 대해 전혀 모름
    항상 내가 커스텀 뷰를 만들려는 줄 알고, 이전 세대 API인 ultrathinmaterial로 뭔가를 만들어버림

  • 그냥 AGENTS.md 파일에 관련 기술 문서 링크를 붙이는 게 더 낫지 않음?
    물론 하나의 거대한 텍스트 파일로 제공되면 에이전트가 링크 탐색을 반복하지 않아도 되겠지만,
    문서 사이트가 이런 식으로 제공하면 충분할 듯함

  • 뭔가 복고적인 감성이 있음
    최첨단 기술이지만, 그 위에 얹힌 관료적 절차가 마치 다른 시대에서 온 듯한 느낌임

  • 이건 아마 다운로드 가능한 스킬로도 만들 수 있을 것 같음
    하지만 API 호출로 제공하면, 어떤 문서를 코딩 에이전트가 읽는지에 대한 데이터를 더 많이 수집할 수 있음

  • 아마 이것이 gwern이 말한 “AI를 위한 글쓰기”의 예시일 것 같음

  • 그냥 마크다운 파일을 제공하는 HTTP 서버로 충분하지 않음?
    LLM이 curl로 파일을 가져오면 끝임

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