Google Home 開發人員 MCP 伺服器

Google Home 開發人員 Model Context Protocol (MCP) 伺服器可讓 AI 輔助開發工具搜尋下列項目，並擷取即時的特定領域資訊：

• Google Home Developer Center公開說明文件
• OpenThread
• Matter 規格： 適用於 1.5.1 版
• Thread 規格： 適用於 1.4.1 版

確保 AI 代理程式和工具能提供與 Google Home 開發人員計畫和技術相關的準確技術答案。

MCP 伺服器是外部服務與 AI 應用程式 (主機) 之間的 Proxy，可提供脈絡或資料。Home Developer MCP 伺服器會公開可執行的工具，讓大型語言模型 (LLM) 直接從已建立索引的語料庫中找出確切答案。如要進一步瞭解 MCP 伺服器，請參閱「什麼是 MCP，運作方式為何？」。

必要條件

如要使用 Home Developer MCP 伺服器，必須安裝與 MCP 相容的 AI 用戶端或編輯器。

Google Antigravity

如果您使用 Google 的 AI 開發環境，請安裝下列其中一個項目：

• Antigravity CLI，請按照「開始使用 Antigravity CLI」指南操作
• Antigravity 2.0，請參閱 Google Antigravity 說明文件
• Antigravity IDE，按照入門指南操作

第三方 AI 助理

您也可以將 MCP 與其他 AI 應用程式、指令列工具和程式碼編輯器整合，例如：

• Claude Code
• Cursor
• VS Code 中的 GitHub Copilot

選擇驗證路徑

您可以根據整合需求，使用未經驗證的試用路徑或經過驗證的 API 金鑰，連線至 Home Developer MCP 伺服器。

未經驗證的連線測試

這個方法不需要 API 金鑰或 Google Cloud 設定。這個伺服器使用共用的公開配額，因此是立即試用伺服器和測試核心機制的最佳方式。

正式環境的已驗證連線

為避免共用公開配額受到速率限制，建議您驗證環境，以利持續開發。

如要完成這項路徑，您必須擁有有效的 Google Cloud 專案。

1. 在 Google Cloud 控制台中，為專案啟用 API：
   1. 在 Google API 程式庫中開啟 Home Developers API 頁面。
   2. 確認您已選取要使用 API 的正確專案。
   3. 按一下「啟用」。

2. 建立 API 金鑰：

   1. 前往「憑證」頁面。
   2. 按一下「建立」憑證，然後從選單中選取「API 金鑰」。
   3. 在「Name」欄位中，輸入金鑰名稱。

   4. 點選「選取 API 限制」下拉式選單，然後輸入「Home Developers API」。按一下結果，然後按一下「確定」。

   5. 點選「建立」。

   6. 建立金鑰後，按一下「顯示金鑰」即可查看，並複製金鑰以進行下一個步驟。

設定用戶端

在下列欄位中輸入憑證，為偏好的 AI 開發環境填入設定範本：

Enter your API key: YOUR_API_KEY

{
  "mcpServers": {
    "HomeDevelopers": {
      "serverUrl": "https://homedevelopers.googleapis.com/mcp",
      "headers": {
        "X-Goog-Api-Key": "YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "HomeDevelopers": {
      "serverUrl": "https://homedevelopers.googleapis.com/mcp"
    }
  }
}

claude mcp add HomeDevelopers \
  --transport http https://homedevelopers.googleapis.com/mcp \
  --header "X-Goog-Api-Key: YOUR_API_KEY"

claude mcp add HomeDevelopers \
  --transport http https://homedevelopers.googleapis.com/mcp

{
  "mcpServers": {
    "HomeDevelopers": {
      "url": "https://homedevelopers.googleapis.com/mcp",
      "headers": {
        "X-Goog-Api-Key": "YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "HomeDevelopers": {
      "url": "https://homedevelopers.googleapis.com/mcp"
    }
  }
}

{
  "servers": {
    "HomeDevelopers": {
      "url": "https://homedevelopers.googleapis.com/mcp",
      "headers": {
        "X-Goog-Api-Key": "YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

{
  "servers": {
    "HomeDevelopers": {
      "url": "https://homedevelopers.googleapis.com/mcp"
    }
  }
}

驗證安裝和執行作業

更新工具設定後，請提示代理程式工作區，驗證連線。

Antigravity CLI 中的驗證範例

1. 啟動互動式工作區工作階段：

   agy
   

   

2. 執行探索檢查清單指令，檢查作用中的 MCP 伺服器：

   /mcp
   

3. 確認「HomeDevelopers」HomeDevelopers (或您選擇的伺服器名稱金鑰) 出現在有效連線清單中。

   

4. 詢問 Google Home 開發問題，例如：

   How do I create an Automation using Home APIs?
   

5. 當 Antigravity 要求呼叫 Home Developer MCP 伺服器的 search_documents 工具時，請選取任一「允許」選項繼續操作。

   

6. 呼叫工具後，Antigravity 會根據文件中的資訊，提供有根據的查詢回覆。

   

教學影片

如需逐步安裝 Home 應用程式開發人員 MCP，請觀看這部影片。

使用直接 HTTP curl 要求進行測試

如要在 AI 用戶端環境以外測試管道，您可以直接使用 curl將標準 JSON-RPC 2.0 酬載傳送至 https://homedevelopers.googleapis.com/mcp。

探索有效的系統工具

使用 tools/list 方法檢查伺服器公開的工具：

curl --location "https://homedevelopers.googleapis.com/mcp" \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --header 'Accept: application/json, text/event-stream' \
  --data '{
      "jsonrpc": "2.0",
      "method": "tools/list",
      "id": 1
  }'

執行功能搜尋查詢

選取分頁標籤，使用 API 金鑰或未經驗證的要求測試 search_documents：

curl --location "https://homedevelopers.googleapis.com/mcp" \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --header 'Accept: application/json, text/event-stream' \
  --header "X-Goog-Api-Key: YOUR_API_KEY" \
  --data '{
      "jsonrpc": "2.0",
      "method": "tools/call",
      "id": 2,
      "params": {
          "name": "search_documents",
          "arguments": {
              "query": "How to create an automation?"
          }
      }
  }'

curl --location "https://homedevelopers.googleapis.com/mcp" \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --header 'Accept: application/json, text/event-stream' \
  --data '{
      "jsonrpc": "2.0",
      "method": "tools/call",
      "id": 2,
      "params": {
          "name": "search_documents",
          "arguments": {
              "query": "How to create an automation?"
          }
      }
  }'

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