Google abre o Servidor MCP do Data Commons para trazer dados do mundo real para a IA

A Google revelou um Servidor do Protocolo de Contexto do Modelo (MCP) para sua plataforma Data Commons. O servidor MCP permite que desenvolvedores e sistemas de IA acessem conjuntos de dados publicamente disponíveis usando linguagem natural. 

A plataforma Data Commons abriga dados censitários, conjuntos de dados climáticos e estatísticas de órgãos como a ONU. A ferramenta visa facilitar a integração de dados de alta qualidade em pipelines de treinamento de IA e aplicativos.

O Servidor MCP da Google para reduzir alucinações de IA

A plataforma Data Commons foi introduzida em 2018 para consolidar conjuntos de dados públicos de organizações internacionais, fontes governamentais e administrações locais. Acessar os conjuntos de dados tem sido um desafio que requer expertise técnica adicional. No entanto, o lançamento lançamento do servidor MCP tornou mais fácil para desenvolvedores e agentes de IA consultar esses conjuntos de dados usando linguagem natural, expandindo sua acessibilidade para sistemas de IA e usuários.  

Gostaria de encontrar facilmente respostas para suas perguntas de dados mais complexas ou gerar planos de marketing a partir dos seus dados? Nosso novo servidor MCP conecta seus dados do GA diretamente a LLMs como o Gemini, tornando isso possível.

Em apenas 8 minutos, @matt_landers guia você pela configuração do servidor MCP:… pic.twitter.com/sw9vDM5Vbs

— Google Analytics (@googleanalytics) 19 de setembro de 2025

Até hoje, os sistemas de IA foram treinados em conteúdo da web não verificado, o que aumenta o risco descrito como alucinação quando combinado com a tendência de preencher lacunas para gerar saídas, de acordo com um estudo da Universidade de Cornell.

A Google confirmou que o lançamento do Servidor MCP foi projetado para fornecer conjuntos de dados confiáveis e verificáveis que podem alimentar sistemas de IA com informações do mundo real. Pipelines de treinamento e outras aplicações práticas agora poderão usar dados publicamente disponíveis, como dados censitários e estatísticas climáticas, de maneira mais fácil e verificável. 

“O Protocolo de Contexto do Modelo está nos permitindo usar a inteligência do modelo de linguagem grande para escolher os dados certos no momento certo, sem precisar entender como modelamos os dados e como nossa API funciona.”

-Prem Ramaswami, Chefe do Data Commons da Google

A ferramenta Protocolo de Contexto do Modelo (MCP) estreou em novembro de 2024 pela Anthropic como uma plataforma de código aberto para fornecer uma estrutura para sistemas de IA acessarem dados estruturados de várias fontes, incluindo repositórios de conteúdo, ferramentas de negócios e ambientes de aplicativos. Desde seu lançamento, grandes startups de IA, incluindo OpenAI, Microsoft, e Google, adotaram a ferramenta para conectar modelos de IA a fontes de dados externas. 

Ao contrário de outras empresas que testaram a ferramenta MCP diretamente com seus modelos, a equipe do Data Commons da Google integrou o padrão diretamente em sua plataforma, resultando em um Servidor MCP dedicado agora aberto para desenvolvedores. 

O Servidor MCP está agora disponível para desenvolvedores

A Google também estabeleceu parceria com a ONE Campaign, uma organização sem fins lucrativos focada em saúde pública e oportunidades econômicas na África, para construir a ferramenta One Data Agent.

Usando o Servidor MCP do Data Commons, a ferramenta aproveita múltiplos conjuntos de dados de saúde e finanças em linguagem simples. Ramaswami revelou que a colaboração ajudou a acelerar o processo de desenvolvimento, já que a organização sem fins lucrativos havia experimentado o MCP em seu próprio servidor antes de abordar a Google. 

A empresa de busca confirmou que o Servidor MCP é compatível com qualquer modelo de linguagem grande (LLM) e deu aos desenvolvedores a autorização para experimentar usando um agente de amostra no Kit de Desenvolvimento de Agentes (ADK) da Google, disponível no Colab Notebook. A empresa adicionou que o MCP Serve pode ser acessado via interface de linha de comando do Gemini ou qualquer cliente compatível com MCP usando o pacote PyPl.

O lançamento mais recente da Google ajudaria a reduzir a dependência de dados online não verificados, melhorar a confiabilidade dos sistemas de IA e permitir que pesquisadores e organizações incorporassem dados confiáveis com mais facilidade. O Servidor MCP foi feito disponível para desenvolvedores em todo o mundo como código aberto para testes.

A OpenAI também publicou seu próprio guia para construir servidores MCP para integrações de API e ChatGPT, permitindo que desenvolvedores estendam modelos de IA com novas fontes de dados.

O guia demonstrou maneiras de criar um servidor MCP remoto usando Python e FastMCP, com exemplos de integrações no chatbot da OpenAI. A OpenAI também destacou os riscos de usar servidores MCP personalizados, incluindo servidores maliciosos que solicitam injeções para roubar informações sensíveis, e instou os desenvolvedores a exercerem cautela extra ou a se conectarem apenas a servidores confiáveis ou oficiais.