Google은 AI 기반 개발자 도구의 확장으로 인해 발생하는 최신 문서 접근성 문제를 해결하기 위해 두 가지 주요 도구, 즉 Developer Knowledge API와 Model Context Protocol(MCP) 서버를 공개 프리뷰로 발표했다.

Developer Knowledge API는 Google의 공식 개발자 문서를 위한 프로그램적인 '단일 진실 공급원(source of truth)'으로 설계되었다. 이는 LLM이 잠재적으로 오래된 훈련 데이터나 불안정한 웹 스크래핑에 의존하는 대신, 기계가 판독 가능한 형태로 최신 문서를 직접 검색하고 가져올 수 있도록 한다. 주요 기능으로는 firebase.google.com, developer.android.com, docs.cloud.google.com 등 광범위한 Google 개발자 문서에 대한 포괄적인 커버리지를 제공한다. 개발자는 관련 문서 페이지와 스니펫을 검색하고 검색한 다음, 전체 Markdown 콘텐츠로 가져올 수 있다. 특히, 문서 업데이트 후 24시간 이내에 재인덱싱되어 항상 최신 정보를 제공하는 신선도(Freshness)가 보장된다.

Model Context Protocol (MCP) 서버는 Developer Knowledge API와 함께 출시되는 공식 서버이다. MCP는 AI 어시스턴트가 외부 데이터 소스에 안전하고 쉽게 접근할 수 있도록 하는 오픈 표준이다. 이 MCP 서버를 IDE나 AI 어시스턴트에 연결함으로써, AI 모델은 Google의 개발자 문서를 "읽을" 수 있게 된다. 이는 LLM이 "Firebase에서 푸시 알림을 구현하는 가장 좋은 방법은 무엇인가?", "Maps API의 ApiNotActivatedMapError를 해결하는 방법을 문서에서 찾아줄 수 있나요?", "특정 사용 사례에 대해 Google Cloud Run과 Cloud Functions를 비교해주세요."와 같은 질문에 대해 더욱 신뢰성 높은 구현 지침, 문제 해결, 비교 분석 능력을 제공하도록 돕는다.

핵심 방법론은 Developer Knowledge API가 Google 개발자 문서의 캐노니컬하고 기계 판독 가능한 게이트웨이 역할을 한다는 점에 있다. 이 API는 문서를 Markdown 형식으로 제공한다. MCP 서버는 AI 도구가 이 API를 활용할 수 있도록 하는 인터페이스 레이어 역할을 한다. AI 도구(LLM 포함)는 MCP 서버에 쿼리하고, MCP 서버는 Developer Knowledge API를 통해 관련성 있고 최신 문서를 검색한다. 검색된 문서는 LLM의 '컨텍스트'로 주입되어 개발자 특정 쿼리에 대한 LLM의 정확도와 관련성을 향상시킨다. 24시간 이내의 재인덱싱은 데이터의 최신성을 보장하는 핵심 메커니즘이다.

이 프리뷰 릴리스는 고품질의 비구조화된 Markdown 콘텐츠 제공에 중점을 두고 있으며, 향후 일반 출시 시에는 특정 코드 샘플 객체 및 API 참조 엔터티와 같은 구조화된 콘텐츠에 대한 지원 추가, 문서 코퍼스 확장, 그리고 재인덱싱 지연 시간 단축을 계획하고 있다.