- 将 Google Cloud 功能集中到支持开放标准的可安装软件包中。
- 利用MCP服务器实时集成官方文档,避免人工智能产生幻觉。
- 在对基础设施进行更改之前,请实施身份和访问管理 (IAM) 安全和验证层。
- 它支持与 Claude Code、Codex 和 Antigravity CLI 等工具的原生集成。

如果你从事开发工作,并且使用 AI 代理编写代码,你就会知道,让机器准确理解云基础设施的工作原理有时会非常棘手。过去,我们不得不手动编写文档或配置远程 MCP 服务器,但当需要多个工具协同工作来解决复杂问题时,情况就变得难以管理了。为了解决这个问题,Google Cloud 推出了 AI Agents 插件,该解决方案旨在将各种技能和工具打包到一个可安装的软件包中。
该系统的最大优势在于,它避免了开发者为每个助手管理复杂的依赖关系或不同的配置。由于基于开放且中立的标准,它允许智能体访问特定产品的深入知识,而不会使上下文窗口显得杂乱,从而使与 Google 生态系统的交互更加流畅,尤其是在实际工作环境中更加高效。
google-cloud-developer 插件究竟是什么?

这款插件本质上是任何需要在 Google Cloud 上运行的 AI 代理的必备工具包。它的主要目的是帮助助手掌握平台的基本操作,涵盖项目管理、授权、身份验证等关键主题,以及在执行 gcloud CLI 命令时实施安全屏障等非常重要的内容。
其核心优势之一在于集成了开发者知识库 MCP 服务器配置。得益于此,代理程序不会凭空捏造信息;相反,它与谷歌官方文档保持实时连接,确保响应内容始终是最新的,而非基于过时数据。
插件类型及其工作原理

谷歌对其技能库进行了结构化设计,以实现有序增长,将插件分为两大类:
- 基础插件: 这些是每个人都需要掌握的基础知识。它们侧重于项目设置、架构设计以及查找相关文档的能力。
- 专注于域名的插件: 这些更加专业化,并提供 最佳技术实践 适用于谷歌云中的特定区域。
为了防止代理人迷路,有一张路线图,叫做 google-cloud-discovery.md该机制起到引导作用,仅在任务真正需要时才将代理重定向到更深层次的功能(例如 GKE 或 Google Cloud 的 WAF 的功能),从而优化资源使用。 人工智能计算资源.
插件测试:新用户引导案例

假设您是平台新手,需要从零开始搭建一个项目,启用开票功能和本地身份验证,以便脚本能够使用服务身份运行。安装插件后,代理程序不会盲目启动,而是遵循一定的逻辑流程:
- 周边分析: 该向导会在后台静默检查您是否已安装 CLI,以及是否已创建任何组织或项目。
- 安全审查: 分析身份与访问管理 (IAM) 中的最佳实践,通过监督来预防…… 私钥过滤器 在 Git 提交中。
- 路线图: 它会提出详细的行动计划,并在接触云端任何实际资源之前征求您的许可。
分步安装指南

根据您使用的工具,操作过程略有不同,但始终需要启用…… 开发者知识 API 使用命令 gcloud services enable developerknowledge.googleapis.com.
适用于 Antigravity CLI 用户
这是最直接的方法。你只需要运行安装命令,并指定 GitHub 仓库的路径即可: agy plugin install https://github.com/google/skills/plugins/cloud/google-cloud-developer.
适用于 Claude Code CLI
这里的步骤稍微复杂一些。首先,你需要添加 Google Marketplace,然后再安装特定的插件。这一步至关重要。 生成 API 密钥 为开发者知识 API 提供环境变量,并将其导出到终端。 DEVELOPERKNOWLEDGE_API_KEY最好将其添加到您的文件中 .bashrc o .zshrc 所以你不需要每次都这样做。
适用于 Codex CLI
与 Claude 一样,这里也使用了市场平台。不同之处在于,你需要更新配置文件。 ~/.codex/config.toml 添加 MCP 服务器 URL 和包含 API 密钥的身份验证标头。如果看到状态显示“”,请不要担心。 “未登录”这是正常现象,不会影响运行。
辅助工具和当地环境
为了使所有这些功能发挥最佳性能,拥有配置良好的本地环境至关重要。这包括安装…… gcloud CLI, 执行 gcloud init 针对默认项目进行配置 应用程序默认凭据 (ADC) 同 gcloud auth application-default login这样一来,Java、Python 或 Go 的客户端库就可以轻松地进行身份验证。
该生态系统改变了我们在云端进行开发的方式,从手动且容易出错的管理转变为人工智能可以直接访问文档和控制工具的流程,使程序员能够专注于业务逻辑,而代理则负责处理基础设施的技术复杂性。