Google öffnet Data Commons MCP Server, um Echtzeitdaten in KI zu bringen

Google hat einen Model Context Protocol (MCP) Server für seine Data Commons-Plattform enthüllt. Der MCP-Server ermöglicht es Entwicklern und KI-Systemen, öffentlich verfügbare Datensätze über natürliche Sprache abzurufen. 

Die Data Commons-Plattform enthält Volkszählungsdaten, Klimadaten und Statistiken von Organisationen wie den Vereinten Nationen. Das Tool zielt darauf ab, die Integration hochwertiger Daten in KI-Trainingspipelines und Anwendungen zu erleichtern.

Googles MCP Server soll KI-Halluzinationen reduzieren

Die Data Commons-Plattform wurde 2018 eingeführt, um öffentliche Datensätze von internationalen Organisationen, Regierungsquellen und lokalen Verwaltungen zu konsolidieren. Der Zugriff auf die Datensätze war eine Herausforderung, die zusätzliche technische Expertise erforderte. Der Release Einsatz des MCP-Servers hat es Entwicklern und KI-Agenten jedoch erleichtert, diese Datensätze über natürliche Sprache abzufragen, wodurch die Zugänglichkeit für KI-Systeme und Nutzer erweitert wurde.  

Hätten Sie gerne einfach Antworten auf Ihre komplexesten Datenfragen finden oder Marketingpläne aus Ihren Daten generieren? Unser neuer MCP-Server verbindet Ihre GA-Daten direkt mit LLMs wie Gemini, was dies ermöglicht.

In nur 8 Minuten führt @matt_landers Sie durch die MCP-Server-Einrichtung:… pic.twitter.com/sw9vDM5Vbs

— Google Analytics (@googleanalytics) 19. September 2025

Bis heute wurden KI-Systeme mit nicht verifizierten Webinhalten trainiert, was das Risiko erhöht, das als Halluzination beschrieben wird, wenn es mit der Tendenz kombiniert wird, Lücken auszufüllen, um Ausgaben zu generieren, laut einer Studie Studie der Cornell University.

Google hat bestätigt, dass die Veröffentlichung des MCP Servers darauf ausgelegt ist, zuverlässige und überprüfbare Datensätze bereitzustellen, die KI-Systemen mit Informationen aus der realen Welt speisen können. Trainingspipelines und andere praktische Anwendungen können nun öffentlich verfügbare Daten wie Volkszählungsdaten und Klimastatistiken auf einfachere und überprüfbare Weise nutzen. 

„Das Model Context Protocol ermöglicht es uns, die Intelligenz des Large Language Models zu nutzen, um die richtigen Daten zur richtigen Zeit auszuwählen, ohne zu verstehen, wie wir Daten modellieren und wie unsere API funktioniert.“

-Prem Ramaswami, Leiter von Google Data Commons

Das Model Context Protocol (MCP) Tool debütierte im November 2024 von Anthropic als Open-Source-Plattform, um einen Rahmen für KI-Systeme bereitzustellen, um strukturierte Daten aus mehreren Quellen, einschließlich Content-Repositories, Business-Tools und Anwendungsumgebungen, zu accesses. Seit seiner Einführung haben große KI-Startups, darunter OpenAI, Microsoft, und Google, das Tool übernommen, 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, was zu einem dedizierten MCP Server führt, der nun für Entwickler offen steht. 

MCP Server ist nun für Entwickler verfügbar

Google hat auch eine Partnerschaft mit der CME Group einging. Die beiden Unternehmen bestätigten ein Pilotprogramm zur Erforschung von Tokenisierung und Großzahlungs-Lösungen auf der Ledger-Technologie. mit der ONE Campaign, einer gemeinnützigen Organisation, die sich auf öffentliche Gesundheit und wirtschaftliche Möglichkeiten in Afrika konzentriert, zusammengearbeitet, um das One Data Agent Tool zu entwickeln.

Unter Verwendung des Data Commons MCP Servers nutzt das Tool mehrere Datensätze aus Gesundheit und Finanzen in einfacher Sprache. Ramaswami enthüllte, dass die Zusammenarbeit den Entwicklungsprozess beschleunigte, da die gemeinnützige Organisation zuvor selbst mit MCP auf ihrem eigenen Server experimentiert hatte, bevor sie sich an Google wandte. 

Das Suchmaschinenunternehmen bestätigte, dass der MCP-Server mit jedem Large Language Model (LLM) kompatibel ist, und gab Entwicklern die Erlaubnis, mit einem Beispiel-Agenten im Agent Development Kit (ADK) von Google zu experimentieren, das im Colab Notebook verfügbar ist. Das Unternehmen fügte hinzu, dass der MCP-Server über die Gemini-Befehlszeilenschnittstelle oder jeden MCP-kompatiblen Client über das PyPI-Paket zugänglich ist.

Google’s neueste Einführung würde dazu beitragen, die Abhängigkeit von nicht verifizierten Online-Daten zu reduzieren, die Zuverlässigkeit von KI-Systemen zu verbessern und Forschern sowie Organisationen die einfachere Integration vertrauenswürdiger Daten zu ermöglichen. Der MCP-Server wurde in weiteren Märkten verfügbar sein werden, in denen derzeit ROG Ally-Serie-Produkte verkauft werden. Zu diesen Märkten gehören China, Indien, Brasilien, Luxemburg, die Philippinen, Malaysia und die Schweiz. für Entwickler weltweit als Open Source für Testzwecke bereitgestellt.

OpenAI hat auch veröffentlicht eigene Anleitung zum Aufbau von MCP-Servern für ChatGPT- und API-Integrationen veröffentlicht, die es Entwicklern ermöglicht, KI-Modelle um neue Datenquellen zu erweitern.

Die Anleitung zeigte Wege auf, einen Remote-MCP-Server mit Python und FastMCP zu erstellen, mit Beispielen für Integrationen in den OpenAI-Chatbot. OpenAI wies auch auf die Risiken der Verwendung benutzerdefinierter MCP-Server hin, darunter bösartige Server, die Injektionen zur Diebstahl sensibler Informationen auslösen könnten, und riet Entwicklern zu äußerster Vorsicht oder nur zur Verbindung mit vertrauenswürdigen oder offiziellen Servern.