Google dévoile l’API Developer Knowledge et un serveur MCP

 (developers.googleblog.com)
35 points par GN⁺ 2026-02-10 | 2 commentaires | Partager sur WhatsApp
  • Avec la généralisation des outils de développement basés sur l’IA, un accès fiable aux documentations de développement les plus récentes devient crucial
  • Pour y répondre, Google a annoncé la preview publique de Developer Knowledge API et d’un serveur Model Context Protocol (MCP)
  • L’API permet de rechercher et consulter la documentation officielle de Google sous une forme Markdown lisible par les machines
  • Le serveur MCP permet aux assistants IA et aux IDE de lire directement la documentation Google afin de résoudre des problèmes, effectuer des comparaisons et fournir des guides d’implémentation
  • Ces deux outils constituent une infrastructure clé pour garantir la fiabilité et l’actualité des environnements de développement IA

Présentation de Developer Knowledge API

  • Developer Knowledge API fournit une voie d’accès programmatique à la documentation officielle de Google pour les développeurs
    • Il devient possible de rechercher et consulter directement la documentation la plus récente, sans dépendre du web scraping ni de données d’entraînement obsolètes
  • Les principales fonctionnalités sont les suivantes
    • Couverture documentaire étendue : inclut notamment firebase.google.com, developer.android.com et docs.cloud.google.com
    • Fonctions de recherche et de consultation : recherche de pages de documentation et d’extraits de code pertinents, puis récupération du contenu Markdown complet
    • Prise en compte rapide des mises à jour : durant la preview publique, les modifications de la documentation sont réindexées dans les 24 heures

Intégration du serveur MCP avec les outils IA

  • Le serveur MCP (Model Context Protocol) est un serveur fondé sur un standard ouvert qui permet aux assistants IA d’accéder en toute sécurité à des sources de données externes
  • En connectant le serveur Developer Knowledge MCP à un IDE ou à un assistant IA, il devient possible de lire directement la documentation développeur de Google
    • Fourniture de guides d’implémentation : par exemple, vérifier comment implémenter les notifications push avec Firebase
    • Aide au dépannage : rechercher comment corriger l’erreur Maps API ApiNotActivatedMapError
    • Analyse comparative : comparer Cloud Run et Cloud Functions pour un cas d’usage précis
  • Le serveur MCP est compatible avec divers outils IA et systèmes d’assistance

Comment démarrer

  • La version en preview publique est disponible immédiatement
    1. Créer une clé API pour Developer Knowledge API et définir ses restrictions depuis la page Credentials d’un projet Google Cloud
    2. Après avoir installé Google Cloud CLI, activer le serveur MCP avec la commande suivante
      • gcloud beta services mcp enable developerknowledge.googleapis.com --project=PROJECT_ID
    3. Modifier le fichier de configuration de l’outil (par ex. mcp_config.json, settings.json) afin de configurer la connexion à l’API
  • Les réglages détaillés pour les différents assistants IA sont disponibles dans la documentation officielle

Feuille de route

  • La preview actuelle se concentre sur la fourniture de contenu Markdown non structuré
  • Avant le lancement officiel, une prise en charge de contenus structurés comme les objets d’exemples de code et les entités de référence d’API est prévue
  • Google prévoit également d’étendre la couverture de sa documentation développeur et de réduire le délai de réindexation
  • Voir la documentation officielle - https://developers.google.com/knowledge/api

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2 commentaires

 
eastkim64 2026-02-11

Quand on regarde Toss Payments, ils avaient déjà préparé une page Markdown pour l’intégration... ils étaient en avance sur leur temps.
 
GN⁺ 2026-02-10
Avis sur Hacker News

  • Je ne comprends pas pourquoi il faut rendre ça aussi compliqué
    Demander une clé API, lancer un serveur MCP et configurer un client pour récupérer des fichiers Markdown en temps réel, ça n’a pas beaucoup de sens pour moi
    Un simple fichier tar contenant toute la documentation ne suffirait-il pas ? Ça ne ferait que quelques Mo
    Si le but est de faciliter les mises à jour, il suffit d’en faire un dépôt git. Mon agent est configuré pour toujours faire un git fetch à chaque nouvelle session
    Je ne vois toujours pas bien à quoi sert MCP. Codex sait déjà gérer jira, confluence, gitlab, prometheus, SQL et autres, avec juste un fichier .netrc
    Je me demande aussi si les outils MCP ont une vraie composabilité. Peut-on les chaîner comme grep ou jq dans un pipeline, ou bien une simple API CRUD est-elle plus puissante et plus simple ?

    • À mon avis, même git ou un tarball ne sont pas nécessaires
      HTTP/HTML dispose déjà d’une « API » capable de fournir du Markdown
      Il suffit de configurer nginx pour renvoyer $URL.md, et le LLM peut récupérer immédiatement la documentation à jour avec la commande curl --header 'Accept: text/markdown' [https://gwern.net/archiving](https://gwern.net/archiving). Une seule ligne de configuration et c’est réglé
    • L’essentiel de MCP, c’est la découvrabilité
      Une application CRUD est simple, mais il faut expliquer tous les détails au LLM
      MCP peut injecter dans le contexte uniquement ce qui est nécessaire et l’appeler directement. Si on colle des scripts wrapper sur plusieurs API, on finit en pratique par réimplémenter MCP
    • Rien qu’en regardant le dossier /usr/share/man/, on voit que la documentation fait environ 52 Mo
      Des outils comme man ou apropos remplissent déjà ce rôle
    • Un serveur MCP est la manière canonique de fournir ce service
      Les pages web sont faites pour les humains, tandis que la documentation fournie par MCP est destinée aux agents
      Au fond, l’essence de MCP est de proposer une API accessible en curl à l’agent
    • Je me demande comment ils gèrent les services qui utilisent une authentification OAuth
      De mon côté, j’ai créé un petit CLI qui encapsule les appels curl de l’agent pour gérer l’authentification
      J’aimerais savoir s’il existe une méthode plus légère et plus portable

  • AWS exploite aussi son propre serveur MCP
    AWS Documentation MCP Server
    C’est assez utile pour retrouver des réglages rares ou des fonctionnalités enfouies dans la documentation

  • S’il s’agit d’un serveur MCP public pour la documentation de Google, il existe déjà plusieurs services comme Context7, non ?

    • Je me pose la même question. Je me demande quelle est la différence par rapport à Context7. Je ne vois pas très bien quel en est l’avantage

  • J’aimerais bien l’essayer, mais en ce moment la consommation de tokens de Gemini CLI me rebute
    Même si le prix unitaire des tokens est un peu plus bas, ça ne sert à rien si chaque prompt en consomme trois fois plus
    J’aimerais que Google règle d’abord ce problème

  • Je suis d’accord. Gemini 3 ne sait absolument rien sur iOS 26 ou Liquid Glass
    Il croit toujours que j’essaie de créer une vue personnalisée, puis fabrique quelque chose avec ultrathinmaterial, une API de la génération précédente

  • Ne vaudrait-il pas mieux simplement mettre les liens vers la documentation technique concernée dans un fichier AGENTS.md ?
    Bien sûr, si c’était fourni sous la forme d’un énorme fichier texte, l’agent n’aurait pas à naviguer de lien en lien,
    mais si un site de documentation le propose de cette manière, cela semble suffisant

  • Il y a une sorte de nostalgie rétro là-dedans
    C’est une technologie de pointe, mais la couche de procédures bureaucratiques posée par-dessus donne l’impression de venir d’une autre époque

  • On pourrait probablement aussi en faire une skill téléchargeable
    Mais si c’est exposé via des appels API, cela permet aussi de collecter davantage de données sur les documents que les agents de code lisent

  • C’est probablement un exemple de ce que gwern appelait « écrire pour l’IA »

  • Un simple serveur HTTP qui expose des fichiers Markdown ne suffirait-il pas ?
    Il suffit que le LLM récupère les fichiers avec curl et c’est tout