Foto von Google hat einen Model Context Protocol (MCP)-Server für seine Data Commons-Plattform vorgestellt. Der MCP-Server ermöglicht es Entwicklern und KI-Systemen, über natürliche Sprache auf öffentlich verfügbare Datensätze zuzugreifen.
Die Plattform Data Commons beherbergt Volkszählungsdaten, Klimadatensätze und Statistiken von Organisationen wie den Vereinten Nationen. Das Tool soll die Integration hochwertiger Daten in KI-Trainingspipelines und -Anwendungen vereinfachen.
Googles MCP-Server soll KI-Halluzinationen reduzieren
Die Data Commons-Plattform wurde 2018 eingeführt, um öffentliche Datensätze internationaler Organisationen, Regierungsstellen und lokaler Verwaltungen zu konsolidieren. Der Zugriff auf diese Datensätze stellte bisher eine Herausforderung dar und erforderte zusätzliche technische Expertise. Mit der Veröffentlichung des MCP-Servers wird es Entwicklern und KI-Systemen jedoch deutlich erleichtert, diese Datensätze in natürlicher Sprache abzufragen, wodurch die Zugänglichkeit für KI-Systeme und Nutzer erweitert wird.
Sie wünschen sich, Antworten auf Ihre komplexesten Datenfragen zu finden oder Marketingpläne aus Ihren Daten zu generieren? Unser neuer MCP-Server verbindet Ihre GA-Daten direkt mit LLMs wie Gemini und macht dies möglich.
In nur 8 Minuten @matt_landers führt euch pic.twitter.com/sw9vDM5Vbs
— Google Analytics (@googleanalytics) 19. September 2025
Bis heute wurden KI-Systeme mit nicht verifizierten Webinhalten trainiert, was laut einer Studie der Cornell University das Risiko einer Halluzination erhöht, insbesondere in Verbindung mit der Tendenz, Lücken zu füllen, um Ergebnisse zu generieren.
Google hat bestätigt, dass der MCP Server entwickelt wurde, um zuverlässige und überprüfbare Datensätze bereitzustellen, die KI-Systeme mit realen Informationen versorgen können. Trainingspipelines und andere praktische Anwendungen können nun öffentlich verfügbare Daten wie Volkszählungsdaten und Klimastatistiken einfacher und nachvollziehbar nutzen.
„Das Model Context Protocol ermöglicht es uns, die Intelligenz des großen Sprachmodells zu nutzen, um die richtigen Daten zum richtigen Zeitpunkt auszuwählen, ohne verstehen zu müssen, wie wir Daten modellieren und wie unsere API funktioniert.“
-Prem Ramaswami, Leiter von Google Data Commons
Das Model Context Protocol (MCP) wurde im November 2024 von Anthropic als Open-Source-Plattform eingeführt. Es bietet KI-Systemen ein Framework für den Zugriff auf strukturierte Daten aus verschiedenen Quellen, darunter Content-Repositories, Business-Tools und Anwendungsumgebungen. Seit seiner Einführung nutzen führende KI-Startups wie OpenAI, Microsoftund Google das Tool, um KI-Modelle mit externen Datenquellen zu verbinden.
Im Gegensatz zu anderen Unternehmen, die das MCP-Tool direkt mit ihren Modellen getestet haben, hat das Data Commons-Team von Google den Standard direkt in seine Plattform integriert, wodurch ein eigener MCP-Server entstanden ist, der nun für Entwickler zugänglich ist.
Der MCP-Server steht Entwicklern ab sofort zur Verfügung
Google hat außerdem eine Partnerschaft mit der ONE Campaign geschlossen, einer gemeinnützigen Organisation, die sich auf öffentliche Gesundheit und wirtschaftliche Chancen in Afrika konzentriert, um das Tool One Data Agent zu entwickeln.
Mithilfe des Data Commons MCP-Servers stellt das Tool verschiedene Datensätze aus den Bereichen Gesundheit und Finanzen in verständlicher Sprache bereit. Ramaswami erklärte, die Zusammenarbeit habe den Entwicklungsprozess beschleunigt, da die gemeinnützige Organisation MCP bereits auf einem eigenen Server getestet hatte, bevor sie sich an Google wandte.
Das Suchmaschinenunternehmen bestätigte, dass der MCP-Server mit jedem großen Sprachmodell (LLM) kompatibel ist und gab Entwicklern grünes Licht für Experimente mit einem Beispielagenten aus Googles Agent Development Kit (ADK), das auf Colab Notebook verfügbar ist. Weiterhin erklärte das Unternehmen, dass der MCP-Server über die Gemini-Befehlszeilenschnittstelle oder jeden MCP-kompatiblen Client mithilfe des PyPL-Pakets aufgerufen werden kann.
Googles jüngster Launch soll die Abhängigkeit von unbestätigten Online-Daten verringern, die Zuverlässigkeit von KI-Systemen verbessern und Forschern und Organisationen die Integration vertrauenswürdiger Daten erleichtern. Der MCP-Server steht zur Verfügung Entwicklern weltweit als Open Source für Testzwecke
OpenAI veröffentlichte einen eigenen Leitfaden zum Aufbau von MCP-Servern für ChatGPT und API-Integrationen, der es Entwicklern ermöglicht, KI-Modelle um neue Datenquellen zu erweitern.
Der Leitfaden zeigte, wie man mit Python und FastMCP einen Remote-MCP-Server erstellt und wie dieser in den OpenAI-Chatbot integriert wird. OpenAI wies außerdem auf die Risiken der Verwendung eigener MCP-Server hin, insbesondere auf bösartige Server, die zum Ausspähen sensibler Daten verleiten, und riet Entwicklern dringend zu besonderer Vorsicht und dazu, sich ausschließlich mit vertrauenswürdigen oder offiziellen Servern zu verbinden.
