Google、開発者向けドキュメントをAIエージェント時代に対応

InfoQ ホームページ ニュース Google、開発者向けドキュメントをAIエージェントの時代に対応 Google、開発者向けドキュメントをAIエージェントの時代に対応 2026年2月25日 読了時間3分 InfoQに寄稿する この記事を聴く - 0:00 再生準備完了 お使いのブラウザはオーディオ要素をサポートしていません。 0:00 0:00 通常速度 1.25倍速 1.5倍速 読み上げ お気に入り記事 Googleは、Developer Knowledge APIのパブリックプレビューを発表しました。これにはModel Context Protocol（MCP）サーバーが付属しており、AI開発ツールがGoogleの公式開発者ドキュメントに到達するための、シンプルで機械可読な方法を提供します。 この発表は、AI開発における一般的な課題に対処するものです。固定されたドキュメントでトレーニングされた言語モデルは、急速に変化するプラットフォームとの同期がすぐに取れなくなります。AIを活用した開発者ツールのエコシステムは成長しており、AntigravityのようなプラットフォームやGemini CLIのようなコマンドラインツールなどが含まれます。そのため、これらのモデルが正確で最新のドキュメントを保持することは大きな課題です。AIアシスタントが非推奨のAPIや存在しない機能に対して自信を持ってコードを生成すると、その結果生じるバグは微妙で、デバッグに多大なコストがかかる可能性があります。 Developer Knowledge APIは、Googleの公開ドキュメントに対するプログラム可能な信頼できる情報源として機能します。 このAPIには2つの主要な機能があります。 SearchDocumentChunks: これはクエリに基づいてページURIとコンテンツのスニペットを見つけます。 GetDocument または BatchGetDocuments: これらは検索結果の完全なコンテンツを取得します。 APIと並行して、Googleは公式のMCPサーバーをリリースします。MCPは業界で多くの企業が採用しているオープンスタンダードであり、AIアシスタントが組み込みのトレーニング知識だけを使用するのではなく、外部データソースに安全にリアルタイムでアクセスできるようにします。このサーバーは情報検索のためのツールを提供します。search_documentツールにより、エージェントは自然言語を使用してドキュメントをクエリできます。一方、get_documentは検索で見つかった特定のページの完全なコンテンツを取得します。実際的な結果として、AIアシスタントは「Firestoreでベクトル検索を実装するにはどうすればよいですか？」といった質問に対して、もっともらしいが間違った回答をでっち上げるのではなく、信頼できる回答を調べられるようになりました。 MCPサーバーはリモートサーバーであり、https://developerknowledge.googleapis.com/mcp でアクセス可能です。開発者は、Google CloudプロジェクトでDeveloper Knowledge APIを有効にし、APIキーを作成し、ツールのMCP設定ファイルを更新することで接続します。Googleは、いくつかの人気のあるAIアシスタントやIDE向けの設定手順を公開しています。 現在のプレビューリリースでは、ドキュメントは非構造化のMarkdownとして返されます。一般提供に近づくにつれ、Googleは構造化コンテンツのサポートを追加する予定です。これには、特定のコードサンプルオブジェクトやAPIリファレンスエンティティが含まれます。また、ドキュメントの拡充と再インデックス化の遅延時間の短縮も計画しています。 このリリースは、業界全体でのMCP採用のより広範なパターンに適合するものです。これは、MCPがAIエージェントをライブデータソースに接続する標準的な方法になりつつあることを示唆しています。これは、10年前にRESTがHTTP APIの定番となったのと似ています。 Googleの開発者プラットフォームを使用するチームにとって、その利点は明らかです。かつては古くなったSDKメソッドや誤った設定オプションを提案していたAIコードアシスタントが、今では参照できるライブリファレンスを持つようになります。これは、モデルが「知っている」ことと、プラットフォームが実際にサポートしていることとの間のギャップを埋めるのに役立ちます。 Googleのローンチが重要なのは、その独自性のためではなく、全体像を完成させるためです。これで、主要な3つのクラウドプロバイダーすべてが、公式のリモートホスト型MCPサーバーを持つことになりました。これらのサーバーは、AIコーディングアシスタントがライブドキュメントと同期を保つのに役立ちます。AWSのKnowledge MCP Serverは一般提供され、認証を必要とせずにドキュメント、ブログ投稿、およびWell-Architectedガイダンスを提供します。MicrosoftのLearn MCP Serverも、Copilot for Azureをサポートする同じインデックスへの認証不要のアクセスを提供し、コンテンツの更新ごとに徐々にリフレッシュされます。Googleの提供はAPIキー認証を追加していますが、プラットフォーム更新後の再インデックス化を24時間以内に行うことを約束しています。 リアルタイムドキュメントは、開発者向けAIツールにとって、差別化のための機能であるだけでなく、標準的な期待となりつつあります。MCPを用いた個別の実験として始まったものは、今や共通の標準となりました。各プロバイダーは同様の「信頼できる情報源」エンドポイントを作成し、自社のAIアシスタントシステムをそれに接続しています。よりエキサイティングな競争上の優位性は、その次のレベルにあります。AWSとMicrosoftは、単純な知識検索を超えました。彼らは現在、クラウドリソースに対して作用できるMCPサーバーを提供しています。これらのサーバーはAPI呼び出しを実行し、エージェントのためのマルチステップワークフローを管理します。Googleが、この知識中心のAPIに対応する操作系のAPIで追随するかどうかは、この分野が成熟し続ける中で注目に値するでしょう。 Developer Knowledge APIはGoogle Cloudコンソールから利用可能です。詳細なセットアップドキュメントは developers.google.com/knowledge で見つけることができます。 著者について この記事を評価する このコンテンツはDevOpsトピックに含まれます 関連トピック: 人工知能 関連編集記事 関連スポンサー ObservabilityからActionabilityへ：AWSにおける自律的SREのためのエージェンシックAIの設計 関連スポンサー エージェンシックAIでAWSの効果を高める — テレメトリを統合し、ノイズを減らし、インシデントをより速く解決します。詳細はこちら。 The InfoQ Newsletter 毎週火曜日配信、InfoQの先週のコンテンツまとめ。25万人以上のシニア開発者コミュニティに参加しましょう。 例を見る 私たちはあなたのプライバシーを保護します。

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