在人工智能領域，如何讓智能體突破聊天界面限制，與外部工具和數(shù)據(jù)高效協(xié)作，始終是開發(fā)者面臨的棘手問題。傳統(tǒng)方案需要開發(fā)者自行搭建并維護各類連接器，這種模式不僅擴展性差，還容易引發(fā)治理層面的諸多挑戰(zhàn)。針對這一痛點，谷歌近日宣布推出全托管遠程MCP服務器，試圖為智能體搭建更便捷的"橋梁"，使其能夠無縫接入谷歌地圖、BigQuery等核心服務。

這一舉措緊隨谷歌最新Gemini 3模型發(fā)布之后，旨在將強大的推理能力與可靠的現(xiàn)實工具連接相結(jié)合。谷歌云產(chǎn)品管理總監(jiān)斯特倫·吉安尼尼（Steren Giannini）向TechCrunch透露："我們正通過系統(tǒng)性設計，讓谷歌生態(tài)為智能體做好充分準備。"據(jù)介紹，開發(fā)者現(xiàn)在只需粘貼托管端點的URL，即可完成連接設置，省去了以往需要耗費一兩周時間的復雜配置流程。

首批推出的MCP服務器覆蓋了地圖、BigQuery、計算引擎和Kubernetes引擎四大服務。在實際應用場景中，這可能表現(xiàn)為數(shù)據(jù)分析助手直接查詢BigQuery數(shù)據(jù)庫，或運營智能體自主管理基礎設施服務。以地圖服務為例，吉安尼尼指出，傳統(tǒng)模式下開發(fā)者只能依賴模型內(nèi)置的靜態(tài)知識，而通過MCP服務器，智能體可以獲取實時更新的地點信息和旅行規(guī)劃數(shù)據(jù)。

作為連接AI系統(tǒng)與數(shù)據(jù)工具的開源標準，MCP（模型上下文協(xié)議）由Anthropic公司約一年前開發(fā)，并已被智能體工具領域廣泛采用。本周早些時候，Anthropic將該協(xié)議捐贈給新成立的Linux基金會基金，致力于推動AI智能體基礎設施的開源與標準化。谷歌的解決方案正是基于這一標準構(gòu)建，吉安尼尼強調(diào)："由于MCP是通用標準，谷歌提供的服務器可以與任何兼容客戶端配合工作。"他親自測試過Anthropic的Claude和OpenAI的ChatGPT作為客戶端，均能正常調(diào)用服務。

對于谷歌生態(tài)內(nèi)的用戶，Gemini命令行工具和AI Studio已率先支持MCP協(xié)議。而在企業(yè)級方案中，谷歌的API管理產(chǎn)品Apigee扮演著關鍵角色——它能夠?qū)藴蔄PI"翻譯"為MCP服務器可識別的工具，使企業(yè)現(xiàn)有產(chǎn)品目錄API等端點轉(zhuǎn)化為智能體可調(diào)用的資源，同時保持原有的安全管控體系。這意味著，企業(yè)用于人工應用開發(fā)的API防護措施，現(xiàn)在同樣適用于AI智能體。

在安全防護方面，谷歌為MCP服務器構(gòu)建了多重保障機制。通過Google Cloud IAM權(quán)限系統(tǒng)，企業(yè)可以精細控制智能體的訪問權(quán)限；Google Cloud Model Armor則充當專門針對智能體工作負載的防火墻，可防御提示注入、數(shù)據(jù)泄露等高級威脅；配合審計日志功能，管理員能夠獲得完整的操作記錄和實時監(jiān)控能力。這些措施共同構(gòu)成了覆蓋智能體全生命周期的安全防護網(wǎng)。

目前推出的MCP服務器仍處于公開預覽階段，尚未完全納入谷歌云服務條款覆蓋范圍，但已向付費企業(yè)客戶免費開放。吉安尼尼透露，公司計劃在新年前后將其轉(zhuǎn)為正式可用服務，并預計每周推出新的服務器類型。未來幾個月，存儲、數(shù)據(jù)庫、日志監(jiān)控和安全等領域的服務支持也將陸續(xù)上線。"我們建立了完整的開發(fā)管道，"吉安尼尼表示，"開發(fā)者無需再重復造輪子。"

這場變革不僅關乎技術連接方式的革新，更預示著AI智能體與企業(yè)數(shù)字化系統(tǒng)的深度融合。當智能體能夠自由調(diào)用企業(yè)現(xiàn)有工具和數(shù)據(jù)資源時，其應用場景將突破傳統(tǒng)邊界，在商業(yè)決策、運營優(yōu)化等領域釋放更大價值。谷歌的這次嘗試，或許正在為AI時代的工具生態(tài)重構(gòu)奠定基礎。