Google ने डेवलपर नॉलेज API और MCP सर्वर पेश किया

 (developers.googleblog.com)
35 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2026-02-10 | 2 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • AI-आधारित डेवलपमेंट टूल्स के फैलाव के साथ नवीनतम डेवलपर डॉक्युमेंटेशन तक सटीक पहुंच महत्वपूर्ण होती जा रही है
  • Google ने इसे हल करने के लिए Developer Knowledge API और Model Context Protocol(MCP) सर्वर के public preview की घोषणा की
  • यह API Google के आधिकारिक डेवलपर डॉक्युमेंट्स को machine-readable Markdown रूप में खोजने और प्राप्त करने में सक्षम बनाती है
  • MCP सर्वर AI assistant या IDE को Google डॉक्युमेंट्स सीधे पढ़ने, समस्या हल करने, तुलना विश्लेषण करने और implementation guide देने में सक्षम बनाता है
  • ये दोनों टूल्स AI डेवलपमेंट environment की reliability और freshness सुनिश्चित करने के लिए प्रमुख infrastructure हैं

Developer Knowledge API का अवलोकन

  • Developer Knowledge API Google के आधिकारिक डेवलपर डॉक्युमेंटेशन तक programmatic access प्रदान करती है
    • web scraping या पुराने training data पर निर्भर हुए बिना, नवीनतम डॉक्युमेंट्स को सीधे खोजा और प्राप्त किया जा सकता है
  • इसकी प्रमुख क्षमताएं इस प्रकार हैं
    • व्यापक डॉक्युमेंट कवरेज: firebase.google.com, developer.android.com, docs.cloud.google.com आदि शामिल
    • search और retrieval सुविधाएं: संबंधित डॉक्युमेंट पेज और code snippets खोजने के बाद पूरा Markdown content लाया जा सकता है
    • तेज़ अपडेट परिलक्षित होना: public preview अवधि के दौरान डॉक्युमेंट बदलने के 24 घंटे के भीतर फिर से indexing

MCP सर्वर और AI टूल इंटीग्रेशन

  • MCP(Model Context Protocol) सर्वर एक open standard आधारित सर्वर है, जो AI assistants को external data sources तक सुरक्षित पहुंच देता है
  • Developer Knowledge MCP सर्वर को IDE या AI assistant से जोड़ने पर Google डेवलपर डॉक्युमेंट्स सीधे पढ़े जा सकते हैं
    • implementation guide प्रदान करना: उदाहरण के लिए Firebase push notifications लागू करने का तरीका देखना
    • समस्या समाधान सहायता: Maps API के ApiNotActivatedMapError को ठीक करने का तरीका खोजना
    • तुलनात्मक विश्लेषण करना: Cloud Run और Cloud Functions के किसी विशेष use case की तुलना
  • MCP सर्वर विभिन्न AI tools और support systems के साथ compatible है

शुरुआत कैसे करें

  • public preview संस्करण तुरंत उपलब्ध है
    1. Google Cloud प्रोजेक्ट के Credentials पेज में Developer Knowledge API के लिए API key बनाएं और restrictions सेट करें
    2. Google Cloud CLI install करें और फिर नीचे दिए गए कमांड से MCP सर्वर enable करें
      • gcloud beta services mcp enable developerknowledge.googleapis.com --project=PROJECT_ID
    3. टूल configuration files (जैसे mcp_config.json, settings.json) को संपादित करके API connection configure करें
  • अलग-अलग AI assistants के लिए विस्तृत configuration आधिकारिक डॉक्युमेंटेशन में देखी जा सकती है

आगे की योजना

  • मौजूदा preview अभी unstructured Markdown content उपलब्ध कराने पर केंद्रित है
  • औपचारिक रिलीज़ से पहले code sample objects, API reference entities जैसे structured content support जोड़े जाएंगे
  • Google डेवलपर डॉक्युमेंटेशन की कवरेज बढ़ाने और re-indexing latency कम करने की योजना है
  • आधिकारिक दस्तावेज़ देखें - https://developers.google.com/knowledge/api

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2 टिप्पणियां

 
eastkim64 2026-02-11

Toss Payments को देखें तो वे पहले से ही integration के लिए Markdown पेज तैयार करके रख चुके हैं.. सच में समय से आगे चल रहे हैं।
 
GN⁺ 2026-02-10
Hacker News की राय

  • समझ नहीं आता इसे इतना जटिल क्यों बनाया जा रहा है
    API key मांगना, MCP server चालू करना, और client को इस तरह configure करना कि वह real time में Markdown files लाए — यह समझ से बाहर है
    क्या सिर्फ सभी docs वाला एक tar file काफ़ी नहीं होगा? शायद वह बस कुछ MB का ही होगा
    अगर updates आसान बनानी हों, तो इसे git repo बना दो। मेरा agent हर नए session में हमेशा git fetch करता है
    अभी भी MCP का मकसद पूरी तरह समझ नहीं आता। Codex पहले से jira, confluence, gitlab, prometheus, SQL जैसी चीज़ें संभाल सकता है, और सिर्फ .netrc file होना काफ़ी है
    यह भी साफ़ नहीं है कि MCP tools में composability है या नहीं। क्या grep या jq जैसी चीज़ों को pipeline में जोड़ा जा सकता है, या फिर साधारण CRUD API ज़्यादा ताकतवर और आसान है

    • मेरा तो मानना है कि git या tarball भी ज़रूरी नहीं है
      HTTP/HTML में खुद ही Markdown serve करने वाला एक “API” पहले से मौजूद है
      अगर nginx को इस तरह configure कर दिया जाए कि वह $URL.md लौटाए, तो LLM curl --header 'Accept: text/markdown' [https://gwern.net/archiving](https://gwern.net/archiving) command से तुरंत latest docs ले सकता है। एक लाइन की setting काफ़ी है
    • MCP का असली बिंदु discoverability है
      CRUD app सरल होता है, लेकिन LLM को सारी details पहले से बतानी पड़ती हैं
      MCP ज़रूरत पड़ने पर सिर्फ वही context में डालकर तुरंत call किया जा सकता है। अगर कई APIs पर wrapper scripts जोड़ते जाओ, तो अंत में आप MCP ही सीधे implement कर रहे होते हैं
    • सिर्फ /usr/share/man/ folder को देखें तो docs लगभग 52MB हैं
      man, apropos जैसे tools पहले से यही काम कर रहे हैं
    • यह service देने का canonical तरीका MCP server ही है
      web pages इंसानों के लिए हैं, और MCP जो docs देता है वे agents के लिए हैं
      आख़िरकार MCP का सार यही है कि agent curl से access कर सके ऐसा API देना
    • OAuth authentication इस्तेमाल करने वाली services को कैसे handle किया जाता है, यह जानने की उत्सुकता है
      मैं agent के curl calls को wrap करने वाला एक छोटा CLI बनाकर auth संभाल रहा हूँ
      जानना चाहता हूँ कि क्या इससे हल्का और portable तरीका मौजूद है

  • AWS भी अपना MCP server चला रहा है
    AWS Documentation MCP Server
    docs में दबे हुए दुर्लभ settings या features ढूंढने में यह काफ़ी उपयोगी है

  • अगर यह Google के public docs के लिए dedicated MCP server है, तो क्या Context7 जैसी कई services पहले से नहीं हैं?

    • मेरा भी यही सवाल है। Context7 से फ़र्क क्या है, यह जानना चाहता हूँ। इसमें कौन-सा फ़ायदा है, यह साफ़ नहीं है

  • इसे एक बार आज़माना तो चाहता हूँ, लेकिन आजकल Gemini CLI का token usage बहुत ज़्यादा है, इसलिए हिचकिचाहट होती है
    token rate थोड़ी सस्ती भी हो, तो अगर हर prompt पर 3 गुना token लगें, तो उसका मतलब नहीं रह जाता
    अच्छा होगा अगर Google पहले यह समस्या हल करे

  • मैं भी सहमत हूँ। Gemini 3 को iOS 26 या Liquid Glass के बारे में बिल्कुल पता नहीं है
    वह हमेशा मान लेता है कि मैं custom view बनाना चाहता हूँ, और पिछली पीढ़ी के API ultrathinmaterial से कुछ बना देता है

  • क्या बस AGENTS.md file में संबंधित technical docs के links जोड़ना बेहतर नहीं होगा?
    हाँ, अगर इसे एक विशाल text file के रूप में दिया जाए तो agent को बार-बार links explore नहीं करने पड़ेंगे,
    लेकिन अगर docs site इस तरह उपलब्ध कराई जाए, तो शायद उतना ही काफ़ी है

  • इसमें कुछ retro एहसास है
    technology भले cutting-edge हो, लेकिन उसके ऊपर चढ़ी bureaucratic प्रक्रिया किसी दूसरी ही era से आई हुई लगती है

  • शायद इसे downloadable skill की तरह भी बनाया जा सकता है
    लेकिन अगर इसे API calls के ज़रिए दिया जाए, तो coding agent कौन-से docs पढ़ रहा है इस पर ज़्यादा data collect किया जा सकता है

  • शायद यह वही उदाहरण है जिसे gwern ने “AI के लिए लेखन” कहा था

  • क्या सिर्फ Markdown files serve करने वाला HTTP server काफ़ी नहीं है?
    LLM curl से file ले आए, और काम ख़त्म