Foto de O Google revelou um servidor MCP (Model Context Protocol) para sua plataforma Data Commons. O servidor MCP permite que desenvolvedores e sistemas de IA acessem conjuntos de dados disponíveis publicamente 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 fluxos de treinamento e aplicações de IA.
Servidor MCP do Google para reduzir alucinações de IA
A plataforma Data Commons foi lançada em 2018 para consolidar conjuntos de dados públicos de organizações internacionais, fontes governamentais e administrações locais. O acesso a esses conjuntos de dados era um desafio que exigia conhecimento técnico especializado. No entanto, o lançamento do servidor MCP facilitou a consulta desses conjuntos de dados por desenvolvedores e agentes de IA, utilizando linguagem natural, ampliando sua acessibilidade a sistemas e usuários de IA.
Gostaria de encontrar facilmente respostas para as suas perguntas mais complexas sobre dados ou gerar planos de marketing a partir dos seus dados? O nosso novo servidor MCP conecta os seus dados do Google Analytics diretamente a plataformas de gestão de conteúdo 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 têm sido treinados com conteúdo da web não verificado, o que aumenta o risco descrito como alucinação quando combinado com a tendência de preencher lacunas para gerar resultados, de acordo com um estudo da Universidade Cornell.
O Google confirmou que o lançamento do MCP Server foi projetado para fornecer conjuntos de dados confiáveis e verificáveis que podem alimentar sistemas de IA com informações do mundo real. Os fluxos de treinamento e outras aplicações práticas agora poderão usar dados disponíveis publicamente, como dados censitários e estatísticas climáticas, de maneira mais fácil e verificável.
“O Protocolo de Contexto do Modelo nos permite usar a inteligência do modelo de linguagem em larga escala para selecionar os dados certos no momento certo, sem precisar entender como modelamos os dados e como nossa API funciona.”
-Prem Ramaswami, chefe do Google Data Commons
A ferramenta Model Context Protocol (MCP) foi lançada em novembro de 2024 pela Anthropic como uma plataforma de código aberto para fornecer uma estrutura que permite aos sistemas de IA acessar dados estruturados de múltiplas fontes, incluindo repositórios de conteúdo, ferramentas de negócios e ambientes de aplicativos. Desde o seu lançamento, grandes startups de IA, como OpenAI, Microsofte Google, adotaram a ferramenta para conectar modelos de IA a fontes de dados externas.
Diferentemente de outras empresas que testaram a ferramenta MCP diretamente com seus modelos, a equipe do Data Commons do Google integrou o padrão diretamente em sua plataforma, resultando em um servidor MCP dedicado, agora aberto para desenvolvedores.
O MCP Server já está disponível para desenvolvedores
O Google também firmou parceria com a ONE Campaign, uma organização sem fins lucrativos focada em saúde pública e oportunidades econômicas na África, para desenvolver a ferramenta One Data Agent.
Utilizando o servidor MCP do Data Commons, a ferramenta aproveita diversos conjuntos de dados das áreas da saúde e das finanças em linguagem simples. Ramaswami revelou que a colaboração ajudou a acelerar o processo de desenvolvimento, visto que a organização sem fins lucrativos já havia experimentado o MCP em seu próprio servidor antes de contatar o Google.
A empresa de mecanismos de busca confirmou que o MCP Server é compatível com qualquer modelo de linguagem de grande porte (LLM) e autorizou os desenvolvedores a experimentarem usando um agente de exemplo no Kit de Desenvolvimento de Agentes (ADK) do Google, disponível no Colab Notebook. A empresa acrescentou que o MCP Server pode ser acessado pela interface de linha de comando Gemini ou por qualquer cliente compatível com MCP usando o pacote PyPL.
O lançamento mais recente do Google ajudará a reduzir a dependência de dados online não verificados, melhorará a confiabilidade dos sistemas de IA e permitirá que pesquisadores e organizações incorporem dados confiáveis com mais facilidade. O MCP Server foi disponibilizado para desenvolvedores do mundo todo como código aberto para testes.
A OpenAI também publicou seu próprio guia sobre como construir servidores MCP para o ChatGPT e integrações de API, permitindo que os desenvolvedores expandam os 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 do uso de servidores MCP personalizados, incluindo servidores maliciosos que induzem a injeções para roubar informações confidenciais, e recomendou que os desenvolvedores tenham extrema cautela ou se conectem apenas a servidores confiáveis ou oficiais.
