Google Cloud 提供多種介面和工具，可協助您提高工作效率。無論您偏好點選式圖形介面、雲端代管開發環境，還是 AI 輔助指令列，都能選擇最符合工作流程的路徑。混搭這些介面和工具，建立開發、部署及監控管道。
圖形介面
使用圖形介面以視覺化方式管理資源、執行管理工作，以及概略瞭解雲端足跡。
Google Cloud 控制台
如果您偏好透過圖形使用者介面管理 Google Cloud 專案和資源，請使用網頁式Google Cloud 控制台。這個頁面是主要中心，可供您：
- 資源建立和自動調度管理：部署、調度及監控雲端基礎架構。
- 管理與控管：管理身分與存取權管理 (IAM) 政策、設定帳單帳戶，以及稽核系統活動。
- 資料管理和視覺化：跨資料庫和分析服務儲存、查詢及處理資料。
- 整合式輔助功能：使用 AI 輔助功能詢問架構相關問題，或在發生錯誤時進行疑難排解。
如要確保控制台正常運作，請參閱「允許存取 Google Cloud 控制台網域」。
Google Cloud 行動應用程式
Google Cloud 行動應用程式適用於 iOS 和 Android，可搭配網頁版 Google Cloud 控制台使用。直接透過行動裝置監控服務、處理事件，以及執行基本資源管理作業。
開發環境
開發環境提供預先設定的脈絡式空間 (通常是雲端主機)，可供您建構及管理應用程式。
Cloud Shell (和 Cloud Shell 編輯器)
Cloud Shell 提供以網頁為基礎的指令列環境，內含 Google Cloud CLI 和其他指令列工具。使用 Cloud Shell 做為互動式網路終端機，與Google Cloud 互動，不必在本機安裝任何項目。
Cloud Shell 也提供 Cloud Shell 編輯器，這是內建的程式碼編輯器，可讓您瀏覽檔案目錄、查看及編輯檔案，並持續存取 Cloud Shell。根據預設，每個 Cloud Shell 執行個體都可以使用 Cloud Shell 編輯器，且編輯器是以 Code OSS 為基礎。
Antigravity 2.0
在代理調度方面，Antigravity 2.0 提供 GUI 環境，可管理平行自主子代理、執行排定工作，以及調度編輯器、終端機和瀏覽器中的工作流程。
Cloud Workstations
Cloud Workstations 提供 Google Cloud上可自訂的代管開發環境。平台團隊可以使用 Cloud Workstations，為開發人員提供標準化的容器化 IDE (例如 IntelliJ IDEA 或 VS Code)。這種做法可將開發環境保留在虛擬私有雲 (VPC) 網路中，確保整個機構的安全防護機制一致。
Cloud Code
Cloud Code 擴充了支援的整合開發環境 (IDE)，包括 VS Code、IntelliJ IDEA 和 Cloud Shell 編輯器，可協助您在 Google Cloud上建構及部署應用程式。使用 Cloud Code 管理 Google Kubernetes Engine 叢集、直接部署至 Cloud Run，以及在 IDE 中使用 Gemini 輔助編寫程式碼。
開發人員工具
開發人員工具包括指令列介面 (CLI)、程式輔助用戶端程式庫，以及可支援現代軟體工程實務的公用程式。
Google Cloud SDK
Google Cloud SDK 提供Google Cloud 的程式輔助存取權，可透過指令列工具和用戶端程式庫存取：
- Cloud 用戶端程式庫：使用語言慣用的程式庫 (例如 Python、Go 和 Java)，直接在應用程式程式碼中呼叫 Google Cloud API。如需集中式用戶端程式庫安裝和設定說明，請參閱 Cloud 用戶端程式庫。
- Google Cloud CLI：使用主要指令列工具管理及設定 Google Cloud 資源、建立指令碼，以及自動化 CI/CD 管道。如需集中式安裝和設定操作說明，請參閱「安裝 Google Cloud CLI」。
AI 指令列工具
您可以使用 AI 輔助的指令列介面管理 Google Cloud 資源 ，並以自然語言開發應用程式。舉例來說，Antigravity CLI 是一種代理程式型的指令列工具，支援程式設計、程式碼生成、研究、工作管理和雲端自動化調度。
MCP 伺服器和代理技能
Model Context Protocol (MCP) 是一項開放標準，可做為 AI 模型與資料來源或工具之間的橋樑。將 AI 應用程式 (例如 Antigravity IDE、VS Code 或 Cursor) 連線至遠端 MCP 伺服器，以收集更多脈絡資訊、根據產品資料提供回覆，或執行特定工作：
- Developer Knowledge MCP：讓 AI 工具直接存取最新 Google Cloud 說明文件和最佳做法。詳情請參閱 Developer Knowledge MCP。
- Google Cloud 遠端 MCP 伺服器：透過遠端 MCP 伺服器和產品專屬工具，讓大型語言模型 (LLM) 在 AI 應用程式中使用 Google 和 Google Cloud 服務。如要瞭解 MCP 架構和功能，請參閱「Google Cloud MCP 伺服器」。
- 代理技能和 Agent Registry：使用 Agent Registry 探索、重複使用及管理整個機構的自主 AI 代理和 MCP 工具。代理程式技能代表自主代理程式具備的高階功能 (例如 Agent2Agent 功能)，AI 協調器可以探索及使用這些功能，因此不必為每個新工作流程建構自訂整合功能。
探索遠端 MCP 伺服器和代理技能
Google Cloud 為越來越多產品提供遠端 MCP 伺服器。 這些遠端伺服器會在 Google 基礎架構上執行，並為 AI 應用程式提供 HTTP 端點。如要瞭解特定產品是否有遠端 MCP 伺服器和代理技能，請使用下列方法：
- 查看支援的產品：如要確認 Google Cloud 產品是否提供遠端 MCP 伺服器、工具組或參考說明文件，請參閱集中式「支援的產品」表格。本頁面提供直接 MCP 伺服器端點、MCP 參考說明文件，以及各項支援服務的使用者指南。
- 以程式輔助方式探索功能：為專案設定遠端 MCP 伺服器，或在代理程式登錄中註冊後，AI 應用程式就能使用標準 MCP 探索方法 (例如
tools/list、prompts/list和resources/list)，或查詢代理程式登錄 API，以程式輔助方式探索伺服器的功能，例如可用工具、提示和資料資源。
基礎架構即程式碼 (IaC) 工具
對於採用開發運作的團隊， Google Cloud 支援業界標準的基礎架構即程式碼 (IaC) 工具 (例如 Terraform、Pulumi 和 Config Connector)，可透過宣告式設定檔管理基礎架構。
使用 IaC 可將基礎架構定義儲存在來源控管中，在變更管理程序中啟用可重複的部署作業、自動化測試和稽核記錄。
整合式 AI 輔助功能
Google Cloud 還包括直接將 AI 整合到開發人員工作流程中，以取得情境知識和輔助。
Gemini for Google Cloud (網頁版和行動版)
Gemini for Google Cloud 提供生成式 AI 輔助功能，可協助 Google Cloud 使用者 (包括開發人員和資料科學家) 提高工作效率。Gemini for Google Cloud 已嵌入許多產品中，可根據特定專案的脈絡提供整合式輔助功能：Google Cloud
- 在 Google Cloud 控制台：使用整合式 Gemini Cloud Assist 側欄，以自然語言詢問環境相關問題 (例如「為什麼我的 GKE 叢集顯示高錯誤率？」)，或根據提示生成複雜的 BigQuery SQL。
- 在 Google Cloud 行動應用程式中：使用語音和即時通訊介面，在離開辦公桌時監控事件，並取得 AI 驅動的疑難排解摘要。
- 在開發環境中：在 IDE 中使用 Gemini Code Assist 編寫、重構及記錄應用程式程式碼。
- 基礎架構生命週期管理：使用 Gemini Cloud Assist 設計、部署及最佳化雲端資源。
如要進一步瞭解 Gemini for Google Cloud 的功能，請參閱「Gemini for Google Cloud 總覽」。