Google утверждает, что пытается решить эту проблему, запуская собственные полностью управляемые удаленные серверы MCP, которые упростят интеграцию сервисов Google и Cloud, таких как Maps и BigQuery, для агентов.
Этот шаг последовал за запуском новейшей модели Gemini 3 от Google, и компания стремится сочетать более совершенные возможности рассуждения с более надежными подключениями к реальным инструментам и данным.
«Мы делаем Google готовым к работе с агентами по дизайну», — заявил TechCrunch Стерэн Джаннини, директор по управлению продуктами Google Cloud.
Вместо того чтобы тратить неделю или две на настройку коннекторов, разработчики теперь могут просто вставить URL-адрес управляемого конечного узла, сказал Джаннини.
На момент запуска Google начинает с серверов MCP для Maps, BigQuery, Compute Engine и Kubernetes Engine. На практике это может выглядеть как помощник по аналитике, напрямую запрашивающий BigQuery, или агент эксплуатации, взаимодействующий с инфраструктурными сервисами.
В случае с Maps, по словам Джаннини, без MCP разработчики полагались бы на встроенные знания модели. «Но, предоставляя вашему агенту […] такой инструмент, как сервер Google Maps MCP, он получает привязку к фактической, актуальной информации о местоположении для планирования мест или поездок», — добавил он.
Хотя серверы MCP в конечном итоге будут предлагаться для всех инструментов Google, изначально они запускаются в рамках публичного предварительного просмотра, что означает, что они еще не полностью охвачены условиями обслуживания Google Cloud. Однако они предлагаются корпоративным клиентам, которые уже платят за услуги Google, без дополнительной платы.
«Мы ожидаем, что они станут общедоступными очень скоро в новом году», — сказал Джаннини, добавив, что ожидает появления новых серверов MCP каждую неделю.
MCP, что означает Model Context Protocol, был разработан Anthropic около года назад как стандарт с открытым исходным кодом для подключения систем ИИ к данным и инструментам. Протокол был широко принят в мире инструментов для агентов, и ранее на этой неделе Anthropic передал MCP новому фонду Linux Foundation, посвященному открытому исходному коду и стандартизации инфраструктуры ИИ-агентов.
«Прелесть MCP в том, что, поскольку это стандарт, если Google предоставляет сервер, он может подключаться к любому клиенту», — сказал Джаннини. «Я с нетерпением жду, сколько еще клиентов появится».
MCP-клиентами можно считать приложения ИИ на другом конце провода, которые общаются с MCP-серверами и используют предлагаемые ими инструменты. Для Google это включает Gemini CLI и AI Studio. Джаннини сказал, что он также пробовал использовать их с Claude от Anthropic и ChatGPT от OpenAI в качестве клиентов, и «они просто работают».
Google утверждает, что дело не только в подключении агентов к своим сервисам. Более масштабная корпоративная стратегия — это Apigee, его продукт для управления API, который многие компании уже используют для выдачи ключей API, установки квот и мониторинга трафика.
Джаннини сказал, что Apigee может фактически «переводить» стандартный API в сервер MCP, превращая конечные точки, такие как API каталога продуктов, в инструменты, которые агент может обнаружить и использовать, с существующими мерами безопасности и управления поверх всего этого.
Другими словами, те же ограничения API, которые компании используют для приложений, созданных людьми, теперь могут применяться и к ИИ-агентам.
Новые серверы MCP от Google защищены механизмом разрешений под названием Google Cloud IAM, который явно определяет, что агент может делать с этим сервером. Они также защищены Google Cloud Model Armor, который Джаннини описывает как брандмауэр, предназначенный для агентных рабочих нагрузок и защищающий от продвинутых агентных угроз, таких как инъекции подсказок и утечка данных. Администраторы также могут полагаться на журналы аудита для дополнительной наблюдаемости.
Google планирует расширить поддержку MCP за пределы первоначального набора серверов. В ближайшие несколько месяцев компания внедрит поддержку сервисов в таких областях, как хранение данных, базы данных, ведение журналов и мониторинг, а также безопасность.
«Мы построили инфраструктуру, чтобы разработчикам не приходилось этого делать», — сказал Джаннини.
Автор – Rebecca Bellan
