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
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GoogleがDeveloper Knowledge APIのパブリックプレビューを発表。AI開発にModel Context Protocolサーバーを提供し、AIエージェントが開発者向けドキュメントを活用できるようにする。
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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
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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。
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Google Brings Its Developer Documentation Into the Age of AI Agents
Feb 25, 2026 3 min read
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Google has announced the public preview of the Developer Knowledge API. It comes with a Model Context Protocol (MCP) server. This gives AI development tools a simple, machine-readable way to reach Google's official developer documentation.
The announcement tackles a common issue in AI development. Language models trained on fixed documentation will quickly fall out of sync with fast-changing platforms. The ecosystem of AI-powered developer tools is growing. This includes platforms like Antigravity and command-line tools like Gemini CLI. So, making sure these models have accurate and up-to-date documentation is a big challenge. When AI assistants confidently generate code against deprecated APIs or missing features, the resulting bugs can be subtle and costly to debug.
The Developer Knowledge API acts as a programmatic source of truth for Google's public documentation.
The API has two main functions.
SearchDocumentChunks: This finds page URIs and content snippets based on a query.
GetDocument or BatchGetDocuments: These retrieve the full content of the search results.
Alongside the API, Google is releasing an official MCP server. MCP is an open standard that many in the industry are adopting. It lets AI assistants safely access external data sources in real-time instead of just using their built-in training knowledge. The server offers tools for information retrieval. The search_document tool lets an agent query the documentation using natural language. Meanwhile, get_document retrieves the full content of a specific page found through the search. The practical upshot is that an AI assistant can now look up the authoritative answer to questions like "how do I implement vector search in Firestore?" rather than hallucinating a plausible-sounding but incorrect one.
The MCP server is a remote server, accessible at https://developerknowledge.googleapis.com/mcp. Developers connect to it by enabling the Developer Knowledge API in their Google Cloud project, creating an API key, and updating their tool's MCP configuration file. Google has published configuration instructions for several popular AI assistants and IDEs.
The current preview release returns documentation as unstructured Markdown. As Google approaches general availability, it will add support for structured content. This includes specific code sample objects and API reference entities. It also plans to expand the documentation and reduce re-indexing latency.
The release fits into a broader pattern of MCP adoption across the industry. This suggests that MCP is becoming the standard way to connect AI agents to live data sources. It’s similar to how REST became the go-to for HTTP APIs a decade ago.
For teams using Google's developer platforms, the benefit is clear. AI code assistants, which once suggested outdated SDK methods or incorrect configuration options, now have a live reference to consult. This helps bridge the gap between what the model "knows" and what the platform actually supports.
Google's launch is important not for its uniqueness, but because it rounds out the picture. Now, all three major cloud providers have official, remotely hosted MCP servers. These servers help keep AI coding assistants in sync with their live documentation. AWS's Knowledge MCP Server became generally available. It offers documentation, blog posts, and Well-Architected guidance without needing authentication. Microsoft's Learn MCP Server also offers unauthenticated access to the same index that supports Copilot for Azure. It refreshes gradually with each content update. Google's offering adds API key authentication but still promises sub-24-hour re-indexing after platform updates.
Real-time documentation is quickly becoming a standard expectation for AI tools aimed at developers, not just a feature that sets them apart. What began as separate experiments with MCP has now become a common standard. Each provider is creating a similar "authoritative source of truth" endpoint and linking their AI assistant systems to it. A more exciting competitive edge is the next level up. AWS and Microsoft have gone beyond simple knowledge retrieval. They now offer MCP servers that can act on cloud resources. These servers execute API calls and manage multi-step workflows for agents. Whether Google follows suit with an operational counterpart to its knowledge-focused API will be worth watching as the space continues to mature.
The Developer Knowledge API is available via the Google Cloud console. Detailed setup documentation can be found at developers.google.com/knowledge.
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