Google、現実世界のデータをAIに取り込むためにData Commons MCP Serverをオープン

Googleは、Data Commonsプラットフォーム向けのモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーを公開しました。MCPサーバーにより、開発者やAIシステムは自然言語を用いて公開データセットにアクセスできるようになります。. 

Data Commonsプラットフォームには、国勢調査の数値、気候データセット、国連などの機関からの統計データが保存されています。このツールは、高品質なデータをAIトレーニングのパイプラインやアプリケーションに容易に統合することを目的としています。.

AIの幻覚を軽減するGoogleのMCPサーバー

Data Commonsプラットフォームは、国際機関、政府機関、地方自治体からの公開データセットを統合するために2018年に導入されました。データセットへのアクセスは、高度な技術的専門知識を必要とする課題でした。しかし、 リリース により、開発者やAIエージェントが自然言語を使用してこれらのデータセットにクエリを実行できるようになり、AIシステムとユーザーへのアクセスが拡大しました。  

複雑なデータに関する質問への回答を簡単に見つけたり、データからマーケティングプランを作成したりしたいと思いませんか？当社の新しいMCPサーバーは、GAデータをGeminiなどのLLMに直接接続することで、それを可能にします。.

わずか8分で、 @matt_landersが MCPサーバーのセットアップ方法を解説します:… pic.twitter.com/sw9vDM5Vbs

— Google Analytics (@googleanalytics) 2025年9月19日

コーネル大学の 研究によると、これまで AI システムは検証されていないウェブ コンテンツでトレーニングされており、空白を埋めて出力を生成する傾向と相まって幻覚と呼ばれるリスクが増大するという 。

Googleは、MCP Serverのリリースは、AIシステムに現実世界の情報を供給できる、信頼性が高く検証可能なデータセットを提供することを目的として設計されていることを確認しました。これにより、トレーニングパイプラインやその他の実用的なアプリケーションは、国勢調査の数値や気候統計などの公開データを、より簡単かつ検証可能な方法で利用できるようになります。. 

「モデル コンテキスト プロトコルにより、データのモデル化方法や API の仕組みを理解していなくても、大規模言語モデルのインテリジェンスを活用して適切なデータを適切なタイミングで選択できるようになります。」

-Google Data Commons 責任者、プレム・ラマスワミ

モデルコンテキストプロトコル（MCP）ツールは、2024年11月にAnthropicによってオープンソースプラットフォームとしてデビューしました。これは、AIシステムがコンテンツリポジトリ、ビジネスツール、アプリケーション環境など、複数のソースから構造化データにアクセスするためのフレームワークを提供します。リリース以来、OpenAI、 Microsoft、Googleなどの主要なAIスタートアップ企業が、AIモデルを外部データソースに接続するためにこのツールを採用しています。 

MCP ツールを自社のモデルで直接テストした他の企業とは異なり、Google の Data Commons チームは標準を自社のプラットフォームに直接統合し、専用の MCP サーバーを開発者に公開しました。. 

MCPサーバーが開発者向けに利用可能になりました

Google はまた、 アフリカの公衆衛生と経済的機会に焦点を当てた非営利団体 ONE Campaign と 提携し、One Data Agent ツールを構築しました。

このツールは、Data Commons MCPサーバーを使用して、医療と金融に関する複数のデータセットを平易な言語で活用します。ラマスワミ氏は、非営利団体がGoogleにアプローチする前に自社サーバーでMCPの実験を行っていたため、この連携によって開発プロセスが加速されたと明らかにしました。. 

検索エンジン企業は、MCPサーバーがあらゆる大規模言語モデル（LLM）と互換性があることを確認し、開発者に対し、Colab Notebookで利用可能なGoogleのエージェント開発キット（ADK）のサンプルエージェントを用いた実験を承認しました。同社はさらに、MCPサーバーにはGeminiコマンドラインインターフェース、またはPyPlパッケージを使用するMCP互換クライアントからアクセスできると付け加えました。.

Googleの最新の発表は、検証されていないオンラインデータへの依存を減らし、AIシステムの信頼性を向上させ、研究者や組織が信頼できるデータをより簡単に取り込めるようにするのに役立つだろう。MCPサーバーは、 世界中の開発者向けにオープンソースとして試験的に公開されている。

OpenAI は、 ChatGPT と API 統合用の MCP サーバーの構築に関する独自のガイドも 公開し 、開発者が新しいデータ ソースを使用して AI モデルを拡張できるようにしました。

このガイドでは、PythonとFastMCPを使用してリモートMCPサーバーを作成する方法と、OpenAIチャットボットへの統合例を示しました。OpenAIはまた、カスタムMCPサーバーの使用に伴うリスク、例えば機密情報を盗むためのインジェクションを促す悪意のあるサーバーなどについても強調し、開発者に対し、細心の注意を払うか、信頼できるサーバーまたは公式サーバーのみに接続するよう促しました。.