Google apre il Data Commons MCP Server per portare dati del mondo reale nell'IA

Google ha rivelato un server Model Context Protocol (MCP) per la sua piattaforma Data Commons. Il server MCP consente agli sviluppatori e ai sistemi di IA di accedere a dataset pubblici utilizzando il linguaggio naturale. 

La piattaforma Data Commons ospita dati censuari, dataset climatici e statistiche di organismi come le Nazioni Unite. Lo strumento mira a facilitare l'integrazione di dati di alta qualità nei pipeline di addestramento dell'IA e nelle applicazioni.

Il server MCP di Google per ridurre le allucinazioni dell'IA

La piattaforma Data Commons è stata introdotta nel 2018 per consolidare dataset pubblici provenienti da organizzazioni internazionali, fonti governative e amministrazioni locali. L'accesso ai dataset è stato una sfida che richiedeva competenze tecniche aggiuntive. Tuttavia, la rilascio nascita del server MCP ha reso più facile per gli sviluppatori e gli agenti IA interrogare quei dataset utilizzando il linguaggio naturale, espandendone l'accessibilità ai sistemi e agli utenti IA.  

Vorresti poter trovare facilmente risposte alle tue domande sui dati più complesse o generare piani di marketing dai tuoi dati? Il nostro nuovo server MCP connette i tuoi dati GA direttamente ai LLM come Gemini, rendendolo possibile.

In soli 8 minuti, @matt_landers ti guida attraverso la configurazione del server MCP:… pic.twitter.com/sw9vDM5Vbs

— Google Analytics (@googleanalytics) 19 settembre 2025

Fino ad oggi, i sistemi di IA sono stati addestrati su contenuti web non verificati, il che aumenta il rischio descritto come allucinazione quando combinato con la tendenza a riempire i vuoti per generare output, secondo un studio della Cornell University.

Google ha confermato che il rilascio del server MCP è stato progettato per fornire dataset affidabili e verificabili che possono alimentare i sistemi di IA con informazioni del mondo reale. I pipeline di addestramento e altre applicazioni pratiche ora saranno in grado di utilizzare dati pubblicamente disponibili, come dati censuari e statistiche climatiche, in modo più semplice e verificabile. 

"Il Model Context Protocol ci sta permettendo di usare l'intelligenza del modello linguistico di grandi dimensioni per scegliere i dati giusti al momento giusto, senza dover capire come modelliamo i dati e come funziona la nostra API."

-Prem Ramaswami, Responsabile di Google Data Commons

Lo strumento Model Context Protocol (MCP) è debuttato nel novembre 2024 di Anthropic come piattaforma open-source per fornire un framework per i sistemi di IA per accedere a dati strutturati da più fonti, inclusi repository di contenuti, strumenti aziendali e ambienti applicativi. Dalla sua lancio, importanti startup di IA, tra cui OpenAI, Microsoft, e Google, hanno adottato lo strumento per collegare i modelli di IA a fonti di dati esterne. 

A differenza di altre aziende che hanno testato lo strumento MCP direttamente con i loro modelli, il team di Data Commons di Google ha integrato lo standard direttamente nella sua piattaforma, risultando in un server MCP dedicato ora aperto agli sviluppatori. 

Il server MCP è ora disponibile per gli sviluppatori

Google ha anche si è associata con la ONE Campaign, un'organizzazione non profit focalizzata sulla salute pubblica e sulle opportunità economiche in Africa, per costruire lo strumento One Data Agent.

Utilizzando il server Data Commons MCP, lo strumento sfrutta più dataset di salute e finanza in linguaggio semplice. Ramaswami ha rivelato che la collaborazione ha accelerato il processo di sviluppo poiché l'organizzazione non profit aveva sperimentato MCP sul proprio server prima di rivolgersi a Google. 

L'azienda di ricerca ha confermato che il server MCP è compatibile con qualsiasi modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) e ha dato il via libera agli sviluppatori per sperimentare utilizzando un agente di esempio nel Google Agent Development Kit (ADK), disponibile su Colab Notebook. L'azienda ha aggiunto che il MCP Serve può essere accessibile tramite l'interfaccia a riga di comando di Gemini o qualsiasi client compatibile con MCP utilizzando il pacchetto PyPl.

L'ultimo lancio di Google aiuterebbe a ridurre la dipendenza dai dati online non verificati, migliorare l'affidabilità dei sistemi di IA e consentire a ricercatori e organizzazioni di incorporare dati fidati più facilmente. Il server MCP è stato reso disponibile per gli sviluppatori di tutto il mondo come open source per le prove.

OpenAI ha anche ha pubblicato la propria guida sulla costruzione di server MCP per integrazioni ChatGPT e API, consentendo agli sviluppatori di estendere i modelli di IA con nuove fonti di dati.

La guida ha dimostrato modi per creare un server MCP remoto utilizzando Python e FastMCP, con esempi di integrazioni nel chatbot di OpenAI. OpenAI ha anche evidenziato i rischi dell'utilizzo di server MCP personalizzati, inclusi server malevoli che inducono iniezioni per rubare informazioni sensibili, e ha esortato gli sviluppatori a esercitare ulteriore cautela o a connettersi solo con server fidati o ufficiali.