在人工智能（AI）智能體逐漸成為解決旅行規劃、商業分析等任務重要工具的背景下，如何讓這些智能體與外部工具和數據高效協作，一直是開發者面臨的難題。此前，開發者需要手動搭建各種連接器，不僅過程繁瑣，還面臨穩定性差、擴展困難以及治理復雜等問題。針對這一挑戰，谷歌近日宣布推出完全托管的遠程MCP（Model Context Protocol，模型上下文協議）服務器，旨在為AI智能體接入谷歌及其云服務提供更便捷的解決方案。
谷歌云產品管理總監Steren Giannini表示，公司正從設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，如地圖（Maps）和大數據分析平臺BigQuery。這一舉措緊隨谷歌最新Gemini 3模型的發布，旨在將更強的推理能力與更可靠的現實世界工具及數據連接相結合。Giannini透露，過去開發者搭建連接器可能需要一到兩周時間，而現在只需粘貼一個托管端點的URL即可完成集成，大大簡化了開發流程。
目前，谷歌已推出面向Maps、BigQuery、Compute Engine和Kubernetes Engine的MCP服務器。這些服務在實際應用中具有廣泛潛力，例如分析助手可以直接查詢BigQuery獲取數據，運維智能體則能與基礎設施服務進行交互。以Maps為例，Giannini解釋說，在沒有MCP的情況下，開發者只能依賴模型內置的知識，而配備Google Maps MCP服務器后，智能體可以基于真實、最新的地點或行程信息做出決策，提升了決策的準確性和實用性。
MCP協議最初由Anthropic大約一年前開發，是一種用于連接AI系統與外部數據和工具的開源標準。該協議已在AI智能體工具生態中廣泛采用，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智能體基礎設施的開源與標準化。Giannini強調，MCP的魅力在于其標準性，只要谷歌提供一個服務器，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，發現它們都能直接運行。
谷歌的這一舉措不僅限于連接其服務與AI智能體，更在企業級布局上具有重要意義。其API管理產品Apigee可以將標準API“轉換”為MCP服務器，從而將諸如商品目錄API之類的端點轉化為AI智能體可自動發現和使用的工具，并在其上疊加現有的安全與治理控制機制。這意味著，企業當前用于人工開發應用程序的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服務器受到Google Cloud IAM權限機制的保護，明確限定了智能體可執行的操作。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計的防火墻，可防御提示詞注入、數據泄露等高級威脅。管理員還可以通過審計日志實現更全面的可觀測性，確保系統的安全性和合規性。
谷歌計劃在未來幾個月內將MCP支持擴展至更多服務領域，包括存儲、數據庫、日志與監控、安全等。Giannini總結道：“我們已經搭建好了底層管道，開發者無需再自己動手。”這一舉措有望進一步推動AI智能體在各行各業的應用，提升開發效率，降低協作成本。
