- Khi các công cụ phát triển dựa trên AI ngày càng phổ biến, khả năng truy cập chính xác vào tài liệu phát triển mới nhất trở nên quan trọng
- Để giải quyết điều này, Google đã công bố bản xem trước công khai của Developer Knowledge API và máy chủ Model Context Protocol (MCP)
- API hỗ trợ tìm kiếm và truy xuất tài liệu phát triển chính thức của Google ở dạng Markdown mà máy có thể đọc được
- Máy chủ MCP cho phép AI assistant hoặc IDE đọc trực tiếp tài liệu của Google để khắc phục sự cố, phân tích so sánh và cung cấp hướng dẫn triển khai
- Hai công cụ này là hạ tầng cốt lõi để đảm bảo độ tin cậy và tính cập nhật cho môi trường phát triển AI
Tổng quan về Developer Knowledge API
- Developer Knowledge API cung cấp đường truy cập lập trình tới tài liệu phát triển chính thức của Google
- Có thể tìm kiếm và truy xuất trực tiếp tài liệu mới nhất mà không phải phụ thuộc vào web scraping hoặc dữ liệu huấn luyện đã cũ
- Các tính năng chính gồm:
- Phạm vi tài liệu rộng: bao gồm firebase.google.com, developer.android.com, docs.cloud.google.com, v.v.
- Tìm kiếm và truy xuất: có thể tìm các trang tài liệu liên quan và đoạn mã mẫu, sau đó lấy toàn bộ nội dung Markdown
- Cập nhật nhanh: trong thời gian bản xem trước công khai, tài liệu sẽ được lập chỉ mục lại trong vòng 24 giờ sau khi có thay đổi
Tích hợp máy chủ MCP với công cụ AI
- Máy chủ MCP (Model Context Protocol) là máy chủ dựa trên tiêu chuẩn mở, giúp AI assistant truy cập an toàn vào các nguồn dữ liệu bên ngoài
- Khi kết nối máy chủ Developer Knowledge MCP với IDE hoặc AI assistant, có thể đọc trực tiếp tài liệu phát triển của Google
- Cung cấp hướng dẫn triển khai: ví dụ kiểm tra cách triển khai thông báo đẩy Firebase
- Hỗ trợ khắc phục sự cố: tìm cách sửa lỗi
ApiNotActivatedMapError của Maps API
- Phân tích so sánh: so sánh Cloud Run và Cloud Functions cho các trường hợp sử dụng cụ thể
- Máy chủ MCP tương thích với nhiều công cụ AI và hệ thống hỗ trợ khác nhau
Cách bắt đầu
- Bản xem trước công khai có thể dùng ngay
- Tạo API key cho Developer Knowledge API và thiết lập giới hạn tại trang Credentials của dự án Google Cloud
- Sau khi cài đặt Google Cloud CLI, kích hoạt máy chủ MCP bằng lệnh sau
gcloud beta services mcp enable developerknowledge.googleapis.com --project=PROJECT_ID
- Chỉnh sửa tệp cấu hình công cụ (ví dụ:
mcp_config.json, settings.json) để cấu hình kết nối API
- Có thể xem thiết lập chi tiết cho từng AI assistant trong tài liệu chính thức
Kế hoạch sắp tới
- Bản preview hiện tại tập trung vào cung cấp nội dung Markdown phi cấu trúc
- Trước khi phát hành chính thức, Google dự kiến bổ sung hỗ trợ nội dung có cấu trúc như đối tượng mẫu mã và thực thể tham chiếu API
- Google cũng có kế hoạch mở rộng phạm vi tài liệu phát triển và rút ngắn thời gian trễ lập chỉ mục lại
- Tham khảo tài liệu chính thức - https://developers.google.com/knowledge/api
2 bình luận
Nhìn Toss Payments thì có vẻ họ đã chuẩn bị sẵn các trang Markdown để tích hợp rồi.. đúng là đi trước thời đại.
Ý kiến trên Hacker News
Không hiểu sao lại phải làm phức tạp như vậy
Bắt phải có API key, bật MCP server, cấu hình client để lấy file Markdown theo thời gian thực, nghe thật khó hiểu
Chẳng phải chỉ cần một file tar chứa toàn bộ tài liệu là đủ sao? Chắc cũng chỉ vài MB thôi
Nếu muốn cập nhật dễ thì làm thành git repo là xong. Agent của tôi luôn chạy
git fetchở mỗi phiên mớiTôi vẫn chưa thật sự hiểu mục đích của MCP. Codex đã biết xử lý jira, confluence, gitlab, prometheus, SQL các kiểu, chỉ cần có file
.netrclà đượcCũng không rõ các công cụ MCP có khả năng kết hợp hay không. Có nối pipeline kiểu grep hay jq được không, hay là API CRUD đơn giản lại mạnh hơn và dễ hơn
Bản thân HTTP/HTML đã có sẵn một “API” có thể cung cấp Markdown rồi
Chỉ cần cấu hình nginx để trả về
$URL.md, là LLM có thể lấy tài liệu mới nhất ngay bằng lệnhcurl --header 'Accept: text/markdown' [https://gwern.net/archiving](https://gwern.net/archiving). Một dòng cấu hình là xongỨng dụng CRUD thì đơn giản, nhưng bạn phải nói cho LLM biết toàn bộ chi tiết
MCP có thể chỉ đưa phần cần thiết vào ngữ cảnh rồi gọi ngay. Nếu gắn script wrapper lên nhiều API khác nhau thì rốt cuộc cũng là tự triển khai MCP thôi
/usr/share/man/đã khoảng 52MB tài liệu rồiThực ra đã có các công cụ như
man,aproposlàm việc này từ lâuWeb page là cho con người, còn tài liệu mà MCP cung cấp là cho agent
Xét cho cùng, bản chất của MCP là cung cấp một API để agent có thể truy cập bằng
curlTôi đang tự viết một CLI nhỏ bọc ngoài các lệnh
curlcủa agent để lo phần xác thựcMuốn biết có cách nào nhẹ hơn và portable hơn không
AWS cũng đang vận hành MCP server riêng
AWS Documentation MCP Server
Khá hữu ích khi cần tìm những thiết lập hiếm hoặc tính năng bị chôn vùi trong tài liệu
Có thể xem Microsoft Learn MCP,
repo GitHub,
và bài blog liên quan
Nếu đây là MCP server công khai dành riêng cho tài liệu public của Google, thì chẳng phải đã có vài dịch vụ như Context7 rồi sao?
Cũng muốn thử một lần, nhưng dạo này mức tiêu thụ token của Gemini CLI quá cao nên ngại
Dù giá token rẻ hơn một chút, nếu mỗi prompt lại tốn gấp 3 thì cũng chẳng có ý nghĩa gì
Mong Google giải quyết chuyện này trước
Tôi cũng đồng cảm. Gemini 3 hoàn toàn không biết gì về iOS 26 hay Liquid Glass
Lúc nào nó cũng tưởng tôi đang định làm custom view, rồi lại dựng gì đó bằng ultrathinmaterial, tức API của thế hệ trước
Chẳng phải cứ dán link tài liệu kỹ thuật liên quan vào file AGENTS.md sẽ tốt hơn sao?
Tất nhiên, nếu được cung cấp dưới dạng một file văn bản khổng lồ thì agent sẽ không phải lặp lại việc lần theo link,
nhưng nếu trang tài liệu hỗ trợ theo kiểu này thì có lẽ là đủ rồi
Nó tạo cảm giác hơi retro
Công nghệ thì tối tân, nhưng quy trình quan liêu chồng lên trên lại khiến nó giống như đến từ một thời đại khác
Cái này có lẽ cũng có thể làm thành skill có thể tải về
Nhưng nếu cung cấp qua API call, họ sẽ thu thập được nhiều dữ liệu hơn về việc coding agent đang đọc tài liệu nào
Có lẽ đây là một ví dụ cho điều gwern gọi là “viết cho AI”
Chẳng phải chỉ cần một HTTP server phục vụ file Markdown là đủ sao?
LLM dùng
curllấy file về là xong