- 將 Google Cloud 功能集中到支援開放標準的可安裝軟體包中。
- 利用MCP伺服器即時整合官方文檔,避免人工智慧產生幻覺。
- 在對基礎架構進行變更之前,請實施身分和存取管理 (IAM) 安全性和驗證層。
- 它支援與 Claude Code、Codex 和 Antigravity CLI 等工具的原生整合。

如果你從事開發工作,並且使用 AI 代理程式編寫程式碼,你就會知道,讓機器準確地理解雲端基礎架構的工作原理有時會非常棘手。過去,我們必須手動編寫文件或配置遠端 MCP 伺服器,但當需要多個工具協同工作來解決複雜問題時,情況就變得難以管理了。為了解決這個問題,Google Cloud 推出了 AI Agents 插件,該解決方案旨在將各種技能和工具打包到一個可安裝的軟體包中。
該系統的最大優勢在於,它避免了開發者為每個助理管理複雜的依賴關係或不同的配置。由於基於開放且中立的標準,它允許智能體存取特定產品的深入知識,而不會使上下文視窗顯得雜亂,從而使與 Google 生態系統的互動更加流暢,尤其是在實際工作環境中更加高效。
google-cloud-developer 外掛究竟是什麼?

這款插件本質上是任何需要在 Google Cloud 上運行的 AI 代理程式的必備工具包。它的主要目的是幫助助手掌握平台的基本操作,涵蓋專案管理、授權、身份驗證等關鍵主題,以及在執行 gcloud CLI 命令時實施安全屏障等非常重要的內容。
其核心優勢之一在於整合了開發者知識庫 MCP 伺服器配置。得益於此,代理程式不會憑空捏造資訊;相反,它與Google官方文件保持即時連接,確保響應內容始終是最新的,而不是基於過時數據。
插件類型及其工作原理

谷歌對其技能庫進行了結構化設計,以實現有序增長,將插件分為兩大類:
- 基礎插件: 這些是每個人都需要掌握的基礎。它們側重於專案設定、架構設計以及查找相關文件的能力。
- 專注於域名的插件: 這些更加專業化,並提供 最佳技術實踐 適用於Google雲端中的特定區域。
為了防止代理人迷路,有一張路線圖,叫做 google-cloud-discovery.md此機制起到引導作用,僅在任務真正需要時才將代理重定向到更深層的功能(例如 GKE 或 Google Cloud 的 WAF 的功能),從而優化資源使用。 人工智慧運算資源.
外掛程式測試:新用戶引導案例

假設您是平台新手,需要從零開始建立一個項目,啟用開立發票功能和本地身份驗證,以便腳本能夠使用服務身分運行。安裝插件後,代理程式不會盲目啟動,而是遵循一定的邏輯流程:
- 周邊分析: 此精靈會在背景靜默檢查您是否已安裝 CLI,以及是否已建立任何組織或專案。
- 安全審查: 分析身分與存取管理 (IAM) 中的最佳實踐,透過監督來預防… 私鑰過濾器 在 Git 提交中。
- 路線圖: 它會提出詳細的行動計劃,並在接觸雲端任何實際資源之前徵求您的許可。
逐步安裝指南

根據您使用的工具,操作過程略有不同,但始終需要啟用… 開發者知識 API 使用命令 gcloud services enable developerknowledge.googleapis.com.
適用於 Antigravity CLI 用戶
這是最直接的方法。你只需要執行安裝指令,並指定 GitHub 倉庫的路徑: agy plugin install https://github.com/google/skills/plugins/cloud/google-cloud-developer.
適用於 Claude Code CLI
這裡的步驟稍微複雜一點。首先,你需要新增 Google Marketplace,然後再安裝特定的插件。這一步至關重要。 產生 API 金鑰 為開發者知識 API 提供環境變量,並將其匯出到終端。 DEVELOPERKNOWLEDGE_API_KEY最好將其添加到您的文件中 .bashrc o .zshrc 這樣你就不必每次都這樣做了。
適用於 Codex CLI
與 Claude 一樣,這裡也使用了市場平台。不同之處在於,你需要更新設定檔。 ~/.codex/config.toml 新增 MCP 伺服器 URL 和包含 API 金鑰的身份驗證標頭。如果看到狀態顯示“”,請不要擔心。 “未登入”這是正常現象,不會影響運作。
輔助工具和當地環境
為了使所有這些功能發揮最佳效能,擁有配置良好的本地環境至關重要。這包括安裝… gcloud CLI, 執行 gcloud init 針對預設項目進行配置 應用程式預設憑證 (ADC) 同 gcloud auth application-default login這樣一來,Java、Python 或 Go 的客戶端程式庫就可以輕鬆地進行身份驗證。
這個生態系統改變了我們在雲端進行開發的方式,從手動且容易出錯的管理轉變為人工智慧可以直接存取文件和控制工具的流程,使程式設計師能夠專注於業務邏輯,而代理則負責處理基礎設施的技術複雜性。