在人工智能領域，如何讓智能體突破聊天界面限制，與外部工具和數據高效協作，始終是開發者面臨的棘手問題。傳統方案需要開發者自行搭建并維護各類連接器，這種模式不僅擴展性差，還容易引發治理層面的諸多挑戰。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模型發布之后，旨在將強大的推理能力與可靠的現實工具連接相結合。谷歌云產品管理總監斯特倫·吉安尼尼（Steren Giannini）向TechCrunch透露："我們正通過系統性設計，讓谷歌生態為智能體做好充分準備。"據介紹，開發者現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，這可能表現為數據分析助手直接查詢BigQuery數據庫，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，傳統模式下開發者只能依賴模型內置的靜態知識，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劃數據。
作為連接AI系統與數據工具的開源標準，MCP（模型上下文協議）由Anthropic公司約一年前開發，并已被智能體工具領域廣泛采用。本周早些時候，Anthropic將該協議捐贈給新成立的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建，吉安尼尼強調："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，均能正常調用服務。
對于谷歌生態內的用戶，Gemini命令行工具和AI Studio已率先支持MCP協議。而在企業級方案中，谷歌的API管理產品Apigee扮演著關鍵角色——它能夠將標準API"翻譯"為MCP服務器可識別的工具，使企業現有產品目錄API等端點轉化為智能體可調用的資源，同時保持原有的安全管控體系。這意味著，企業用于人工應用開發的API防護措施，現在同樣適用于AI智能體。
在安全防護方面，谷歌為MCP服務器構建了多重保障機制。通過Google Cloud IAM權限系統，企業可以精細控制智能體的訪問權限；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、數據泄露等高級威脅；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控能力。這些措施共同構成了覆蓋智能體全生命周期的安全防護網。
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，但已向付費企業客戶免費開放。吉安尼尼透露，公司計劃在新年前后將其轉為正式可用服務，并預計每周推出新的服務器類型。未來幾個月，存儲、數據庫、日志監控和安全等領域的服務支持也將陸續上線。"我們建立了完整的開發管道，"吉安尼尼表示，"開發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智能體與企業數字化系統的深度融合。當智能體能夠自由調用企業現有工具和數據資源時，其應用場景將突破傳統邊界，在商業決策、運營優化等領域釋放更大價值。谷歌的這次嘗試，或許正在為AI時代的工具生態重構奠定基礎。
