Avant de commencer
Avant de commencer, vous devez suivre les étapes ci-dessous :
- Effectuez au moins l'un des guides de démarrage rapide suivants pour vous assurer d'avoir configuré un Google Cloud projet et activé l'API Agent Platform :
- Installez et configurez un outil de développement basé sur l'IA pour qu'il se connecte au serveur MCP Developer Knowledge. Par exemple, Antigravity, Gemini CLI, ou Gemini Code Assist dans votre IDE. Cette connexion permet à votre outil de rechercher et de récupérer des informations à partir de la documentation officielle de Google pour les développeurs.
- Installez le SDK Gen AI pour le langage de votre choix.
Se connecter au serveur MCP Developer Knowledge
Pour permettre à votre assistant IA de récupérer des informations en temps réel à partir de la documentation de Google pour les développeurs, configurez la connexion au serveur MCP Developer Knowledge
.
Les étapes spécifiques varient en fonction de l'outil (par exemple, Gemini CLI, VS Code avec Gemini Code Assist ou Cursor), mais impliquent généralement la mise à jour d'un fichier de configuration pour que votre outil inclue l'URL du serveur (https://developerknowledge.googleapis.com/mcp) et la méthode d'authentification nécessaire.
Vous pouvez vous authentifier à l'aide des identifiants par défaut de l'application (ADC) ou d'une clé API de votre Google Cloud projet. Les ADC sont la méthode d'authentification recommandée pour les Google Cloud services. Pour savoir comment configurer les ADC, consultez la section Choisir une méthode d'authentification dans la documentation du serveur MCP Developer Knowledge.
Si vous préférez vous authentifier à l'aide d'une clé API, mais que vous n'en avez pas de clé
API, consultez
Créer une clé API.
Exécutez ensuite la commande suivante pour configurer Gemini CLI, en remplaçant YOUR_API_KEY par votre clé API :
gemini mcp add -t http -H "X-Goog-Api-Key: YOUR_API_KEY" google-developer-knowledge https://developerknowledge.googleapis.com/mcp --scope user
Pour obtenir des instructions complètes pour d'autres outils et méthodes d'authentification, consultez Se connecter au serveur MCP Developer Knowledge.
Exemples de prompts
Une fois votre outil connecté au serveur MCP Developer Knowledge, vous pouvez lui demander de l'aide lorsque vous écrivez du code avec le SDK Gen AI. Voici quelques exemples de prompts que vous pouvez utiliser avec votre outil d'IA configuré :
"Comment générer du texte avec Gemini 1.5 Flash et gérer les erreurs d'API potentielles à l'aide du SDK Gen AI en Python ?"
"Affichez-moi le code du SDK Gen AI pour Node.js afin d'appeler l'API Gemini pour résumer un long document. Quelles sont les bonnes pratiques pour segmenter les entrées, selon la documentation officielle ?"
"Je rencontre une erreur d'authentification avec le SDK Gen AI Java lorsque j'exécute Cloud Run. Quelles sont les causes courantes et comment puis-je résoudre ce problème ?"
"Rédigez une fonction Python à l'aide de la bibliothèque
google-genaipour diffuser en streaming les réponses de Gemini 1.5 Pro pour une application de chat.""Quelles sont les limites de débit actuelles à connaître lorsque j'utilise l'API Gemini via le SDK Gen AI Go ? Trouvez les détails dans la Google Cloud documentation."
Votre outil d'IA utilise le serveur MCP Developer Knowledge pour fournir des réponses et des extraits de code basés sur la documentation officielle.
Étape suivante
- Découvrez les fonctionnalités avancées du SDK Gen AI.
- Explorez la documentation de l'API Gemini en détail.
- Consultez les tarifs d'Agent Platform.
- Découvrez d'autres outils disponibles à l'aide du serveur MCP Developer Knowledge.