Foto di Google ha presentato un server Model Context Protocol (MCP) per la sua piattaforma Data Commons. Il server MCP consente agli sviluppatori e ai sistemi di intelligenza artificiale di accedere a set di dati disponibili al pubblico utilizzando il linguaggio naturale.
La piattaforma Data Commons ospita dati di censimento, set di dati climatici e statistiche di enti come le Nazioni Unite. Lo strumento mira a semplificare l'integrazione di dati di alta qualità in pipeline e applicazioni di addestramento all'intelligenza artificiale.
Il server MCP di Google ridurrà le allucinazioni dell'intelligenza artificiale
La piattaforma Data Commons è stata introdotta nel 2018 per consolidare i dataset pubblici provenienti da organizzazioni internazionali, fonti governative e amministrazioni locali. L'accesso ai dataset è sempre stato una sfida che richiede competenze tecniche aggiuntive. Tuttavia, il rilascio del server MCP ha reso più semplice per sviluppatori e agenti di intelligenza artificiale interrogare tali dataset utilizzando il linguaggio naturale, ampliandone l'accessibilità ai sistemi di intelligenza artificiale e agli utenti.
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— Google Analytics (@googleanalytics) 19 settembre 2025
Finora, i sistemi di intelligenza artificiale sono stati addestrati su contenuti web non verificati, il che aumenta il rischio descritto come allucinazione se combinato con la tendenza a riempire spazi vuoti per generare output, secondo uno studio della Cornell University.
Google ha confermato che il rilascio di MCP Server è stato progettato per fornire set di dati affidabili e verificabili in grado di alimentare i sistemi di intelligenza artificiale con informazioni provenienti dal mondo reale. Le pipeline di training e altre applicazioni pratiche saranno ora in grado di utilizzare dati disponibili al pubblico, come dati del censimento e statistiche climatiche, in modo più semplice e verificabile.
"Il Model Context Protocol ci consente di utilizzare l'intelligenza del modello linguistico di grandi dimensioni per selezionare 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 stato lanciato nel novembre 2024 da Anthropic come piattaforma open source per fornire un framework ai sistemi di intelligenza artificiale per accedere a dati strutturati da molteplici fonti, tra cui repository di contenuti, strumenti aziendali e ambienti applicativi. Dal suo lancio, importanti startup di intelligenza artificiale, tra cui OpenAI, Microsofte Google, hanno adottato lo strumento per connettere modelli di intelligenza artificiale a fonti di dati esterne.
A differenza di altre aziende che hanno testato lo strumento MCP direttamente con i propri modelli, il team Data Commons di Google ha integrato lo standard direttamente nella sua piattaforma, dando vita a un server MCP dedicato, ora aperto agli sviluppatori.
MCP Server è ora disponibile per gli sviluppatori
Google ha inoltre stretto una partnership con ONE Campaign, un'organizzazione no-profit che si occupa di salute pubblica e opportunità economiche in Africa, per creare lo strumento One Data Agent.
Utilizzando il server MCP di Data Commons, lo strumento sfrutta molteplici set di dati provenienti da settori sanitario e finanziario in un linguaggio semplice. Ramaswami ha rivelato che la collaborazione ha contribuito ad accelerare il processo di sviluppo, poiché l'organizzazione no-profit aveva sperimentato MCP sul proprio server prima di rivolgersi a Google.
L'azienda produttrice del motore di ricerca ha confermato che MCP Server è compatibile con qualsiasi modello di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) e ha dato il via libera agli sviluppatori per sperimentare utilizzando un agente di esempio nell'Agent Development Kit (ADK) di Google, disponibile su Colab Notebook. L'azienda ha aggiunto che MCP Serve è accessibile tramite l'interfaccia a riga di comando di Gemini o qualsiasi client compatibile con MCP che utilizzi il pacchetto PyPl.
L'ultima innovazione di Google contribuirà a ridurre la dipendenza da dati online non verificati, a migliorare l'affidabilità dei sistemi di intelligenza artificiale e a consentire a ricercatori e organizzazioni di integrare più facilmente dati attendibili. MCP Server è stato reso disponibile agli sviluppatori di tutto il mondo come software open source per scopi di prova.
OpenAI ha anche pubblicato una propria guida sulla creazione di server MCP per integrazioni ChatGPT e API, consentendo agli sviluppatori di estendere i modelli di intelligenza artificiale con nuove fonti di dati.
La guida illustrava come creare un server MCP remoto utilizzando Python e FastMCP, con esempi di integrazioni nel chatbot di OpenAI. OpenAI ha inoltre evidenziato i rischi dell'utilizzo di server MCP personalizzati, inclusi server dannosi che inducono iniezioni per rubare informazioni sensibili, e ha esortato gli sviluppatori a prestare la massima cautela o a connettersi solo a server affidabili o ufficiali.
