谷歌云MCP上线。AI智能体集成省数周，应用更便捷！

AI Agents作为规划行程、解答商业问题和处理各类任务的解决方案，正日益受到各方关注。然而，如何让这些AI智能体能够顺畅地调用聊天界面之外的工具和数据，一直是一个棘手的问题。开发者往往需要耗费精力拼凑各种连接器并维护其运行，这种方式不仅脆弱、难以规模化，还带来了治理方面的难题。

新媒网跨境获悉，为解决这一痛点，谷歌（Google）已推出其完全托管的远程MCP（Model Context Protocol）服务器。此举旨在让谷歌旗下的Google服务和Cloud服务（例如Google地图和BigQuery数据仓库）能更便捷地与AI智能体进行集成。这一战略部署紧随谷歌最新模型Gemini 3的发布，显示出谷歌正致力于将更强大的推理能力与更可靠的现实世界工具及数据连接能力相结合。

谷歌云（Google Cloud）的产品管理总监斯特伦·詹尼尼（Steren Giannini）在外媒采访中表示：“我们正在让谷歌的服务从设计之初就具备智能体就绪（agent-ready）的能力。”

过去，开发者可能需要花费一到两周的时间来搭建各种连接器。现在，詹尼尼透露，他们只需简单地将一个URL粘贴到托管的端点即可完成集成。在首批发布的阶段，谷歌为Google地图、BigQuery、Compute Engine和Kubernetes Engine提供了MCP服务器。在实际应用中，这意味着一个数据分析智能体可以直接查询BigQuery数据仓库，或者一个运维智能体可以直接与基础设施服务进行交互。

以Google地图为例，詹尼尼解释称，在没有MCP服务器的情况下，智能体将主要依赖其内置的知识。他补充道：“但通过为您的智能体提供像Google地图MCP服务器这样的工具，它就能基于实际的、最新的位置信息来规划地点或行程。”

虽然这些MCP服务器最终将覆盖谷歌所有的工具和服务，但目前它们正以公开预览版（public preview）的形式推出，这意味着它们尚未完全受谷歌云服务条款的约束。不过，对于那些已经付费使用谷歌服务的企业客户，这些功能将免费提供。

詹尼尼表示，预计这些服务将在“新的一年”（2025年）很快进入全面可用（general availability）阶段，并补充说，他预计未来每周都会有更多的MCP服务器陆续推出。

MCP，即模型上下文协议，是人工智能公司Anthropic在大约一年前开发并作为开源标准发布，旨在连接AI系统与数据和工具。该协议已在AI智能体工具领域得到广泛采用。就在近期，Anthropic已将MCP捐赠给Linux基金会新成立的一个专项基金，该基金致力于AI智能体基础设施的开源和标准化工作。

詹尼尼指出：“MCP的优势在于，它是一个开放标准。因此，如果谷歌提供一个服务器，它就可以连接到任何客户端。”他期待看到未来能有更多的客户端出现。

可以将MCP客户端理解为与MCP服务器对话并调用其提供工具的AI应用程序。对于谷歌而言，这包括Gemini命令行界面（CLI）和AI Studio。詹尼尼还表示，他已尝试将Anthropic的Claude和OpenAI的ChatGPT作为客户端进行连接，并发现“它们都能够正常工作”。

谷歌认为，此举不仅仅是将智能体连接到其服务那么简单。其更深层次的企业级策略与谷歌的API管理产品Apigee紧密相关。许多公司已经使用Apigee来发布API密钥、设置配额并监控流量。

詹尼尼透露，Apigee本质上可以“翻译”标准的API，使其成为一个MCP服务器，从而将产品目录API等现有端点转化为智能体可以发现和使用的工具，并在其上叠加现有的安全和治理控制。

换言之，企业过去用于人类开发应用程序的API防护措施，现在同样可以应用于AI智能体。

谷歌新的MCP服务器受到名为Google Cloud IAM（身份与访问管理）的权限机制保护，该机制明确规定了智能体能够对服务器执行的操作。此外，它们还受到Google Cloud Model Armor的保护。詹尼尼将Model Armor描述为专门针对智能体工作负载的防火墙，能够防御提示注入（prompt injection）和数据外泄（data exfiltration）等高级智能体威胁。管理员还可以依赖审计日志（audit logging）来获取额外的可观测性。

谷歌计划在未来几个月内，将MCP支持范围扩展到最初发布的服务之外。公司将推出对存储、数据库、日志与监控以及安全等领域服务的支持。

詹尼尼总结道：“我们已经铺设好了基础设施，这样开发者就不必再为此费心了。”

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/google-mcp-saves-weeks-for-ai-agents.html