Google、Data Commons MCP Serverを公開し、AIに現実世界のデータをもたらす

Googleは、Data Commonsプラットフォーム用のModel Context Protocol（MCP）サーバーを公開しました。このMCPサーバーにより、開発者やAIシステムは自然言語を使用して公開されているデータセットにアクセスできます。 

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情報が収められています。このツールは、AIのトレーニングパイプラインやアプリケーションへの高品質なデータの統合を容易にすることを目指しています。

GoogleのMCPサーバーでAIのハルシネーションを削減

Data Commonsプラットフォームは2018年に導入され、国際機関、政府機関、地方行政からの公開データセットを統合しました。データセットへのアクセスは、追加の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 MCPサーバーの導入により、開発者やAIエージェントが自然言語を使用してそれらのデータセットを照会しやすくなり、AIシステムやユーザーへのアクセシビリティが拡大しました。  

最も複雑なデータ質問への答え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生成したりできたらどうでしょうか？新しいMCPサーバーは、GAデータをGeminiなどのLLMに直接接続し、それを実現可能にします。

わずか8分で、@matt_landersがMCPサーバーのセットアップを案内します：… pic.twitter.com/sw9vDM5Vbs

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

今日に至るまで、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組み合わせることで、ハルシネーションとして説明されるリスクが高まっています。これは、 研究 コーネル大学によるものです。

Googleは、MCPサーバーのリリースが、信頼でき検証可能なデータセットを提供するように設計されており、AIシステムに現実世界の情報を供給できることを確認しました。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、公開されているデータをより簡単かつ検証可能な方法で使用できるようになります。 

「Model Context Protocolにより、データをどのようにモデル化し、APIがどのように機能するかを理解することなく、適切なタイミングで適切なデータを選択するために大規模言語モデルの知能を使用できるようになりました。」

-Prem Ramaswami、Google Data Commons責任者

Model Context Protocol（MCP）ツールは、2024年11月にAnthropicによって公開され、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する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。その発売以来、OpenAIを含む主要なAIスタートアップ、 Microsoft、およびGoogle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ました。 

他の企業がMCPツールをモデルと直接テストしたのとは異なり、GoogleのData Commonsチームは標準をプラットフォームに直接統合し、開発者に公開された専用のMCPサーバーをもたらしました。 

MCPサーバーが現在開発者に利用可能

Googleはまた パートナーシップを結び アフリカにおける公衆衛生と経済機会に焦点を当てた非営利団体であるONE Campaignと提携し、One Data Agentツールを構築しました。

Data Commons MCPサーバーを使用して、このツールは健康と金融の複数のデータセットを自然言語で活用します。Ramaswami氏は、この協力により、非営利団体がGoogleにアプローチする前に独自のサーバーでMCPの実験を行っていたため、開発プロセスが加速されたことを明らかにしました。 

検索エンジン会社は、MCPサーバーがあらゆる大規模言語モデル（LLM）と互換性があり、開発者にGoogleのAgent Development Kit（ADK）のサンプルエージェントを使用して実験する許可を与えたと確認しました。ADKはColab Notebookで利用可能です。同社は、MCP ServeはGeminiコマンドラインインターフェースまたはPyPlパッケージを使用してMCP互換のクライアントを通じてアクセスできると付け加えました。

Googleの最新のリリースは、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組み込むことを可能にします。MCPサーバーは 表示されませんでした 世界中の開発者向けに試供用としてオープンソースで提供されています。

OpenAI はまた 公開した ChatGPTおよびAPI統合用のMCPサーバー構築に関する独自のガイド

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の例が示されました。OpenAIは、カスタムMCPサーバーの使用に伴うリスク、機密情報を盗むための悪意のあるサーバーによるプロンプトインジェクションなどを強調し、開発者に追加の注意を払うか、信頼できるまたは公式のサーバーにのみ接続するよう促しました。