在人工智能(AI)智能體逐漸成為解決旅行規(guī)劃、商業(yè)分析等任務(wù)重要工具的背景下,如何讓這些智能體與外部工具和數(shù)據(jù)高效協(xié)作,一直是開發(fā)者面臨的難題。此前,開發(fā)者需要手動搭建各種連接器,不僅過程繁瑣,還面臨穩(wěn)定性差、擴展困難以及治理復(fù)雜等問題。針對這一挑戰(zhàn),谷歌近日宣布推出完全托管的遠程MCP(Model Context Protocol,模型上下文協(xié)議)服務(wù)器,旨在為AI智能體接入谷歌及其云服務(wù)提供更便捷的解決方案。
谷歌云產(chǎn)品管理總監(jiān)Steren Giannini表示,公司正從設(shè)計層面推動谷歌平臺“智能體就緒”,讓AI智能體能夠更輕松地連接谷歌的各類服務(wù),如地圖(Maps)和大數(shù)據(jù)分析平臺BigQuery。這一舉措緊隨谷歌最新Gemini 3模型的發(fā)布,旨在將更強的推理能力與更可靠的現(xiàn)實世界工具及數(shù)據(jù)連接相結(jié)合。Giannini透露,過去開發(fā)者搭建連接器可能需要一到兩周時間,而現(xiàn)在只需粘貼一個托管端點的URL即可完成集成,大大簡化了開發(fā)流程。
目前,谷歌已推出面向Maps、BigQuery、Compute Engine和Kubernetes Engine的MCP服務(wù)器。這些服務(wù)在實際應(yīng)用中具有廣泛潛力,例如分析助手可以直接查詢BigQuery獲取數(shù)據(jù),運維智能體則能與基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)進行交互。以Maps為例,Giannini解釋說,在沒有MCP的情況下,開發(fā)者只能依賴模型內(nèi)置的知識,而配備Google Maps MCP服務(wù)器后,智能體可以基于真實、最新的地點或行程信息做出決策,提升了決策的準(zhǔn)確性和實用性。
MCP協(xié)議最初由Anthropic大約一年前開發(fā),是一種用于連接AI系統(tǒng)與外部數(shù)據(jù)和工具的開源標(biāo)準(zhǔn)。該協(xié)議已在AI智能體工具生態(tài)中廣泛采用,并于本周早些時候被捐贈給新成立的Linux基金會專項基金,以推動AI智能體基礎(chǔ)設(shè)施的開源與標(biāo)準(zhǔn)化。Giannini強調(diào),MCP的魅力在于其標(biāo)準(zhǔn)性,只要谷歌提供一個服務(wù)器,任何客戶端都能與之連接。他表示,谷歌的Gemini CLI和AI Studio已作為MCP客戶端使用,同時他也嘗試將Anthropic的Claude和OpenAI的ChatGPT作為客戶端,發(fā)現(xiàn)它們都能直接運行。
谷歌的這一舉措不僅限于連接其服務(wù)與AI智能體,更在企業(yè)級布局上具有重要意義。其API管理產(chǎn)品Apigee可以將標(biāo)準(zhǔn)API“轉(zhuǎn)換”為MCP服務(wù)器,從而將諸如商品目錄API之類的端點轉(zhuǎn)化為AI智能體可自動發(fā)現(xiàn)和使用的工具,并在其上疊加現(xiàn)有的安全與治理控制機制。這意味著,企業(yè)當(dāng)前用于人工開發(fā)應(yīng)用程序的API治理策略,如今也可同樣適用于AI智能體。
在安全方面,谷歌的新MCP服務(wù)器受到Google Cloud IAM權(quán)限機制的保護,明確限定了智能體可執(zhí)行的操作。它們還配備了Google Cloud Model Armor防護,這是一種專為智能體工作負載設(shè)計的防火墻,可防御提示詞注入、數(shù)據(jù)泄露等高級威脅。管理員還可以通過審計日志實現(xiàn)更全面的可觀測性,確保系統(tǒng)的安全性和合規(guī)性。
谷歌計劃在未來幾個月內(nèi)將MCP支持?jǐn)U展至更多服務(wù)領(lǐng)域,包括存儲、數(shù)據(jù)庫、日志與監(jiān)控、安全等。Giannini總結(jié)道:“我們已經(jīng)搭建好了底層管道,開發(fā)者無需再自己動手。”這一舉措有望進一步推動AI智能體在各行各業(yè)的應(yīng)用,提升開發(fā)效率,降低協(xié)作成本。












