Google открывает сервер MCP Data Commons для интеграции реальных данных в ИИ

Google представил сервер протокола контекста модели (MCP) для своей платформы Data Commons. Сервер MCP позволяет разработчикам и системам ИИ получать доступ к общедоступным наборам данных с помощью естественного языка. 

Платформа Data Commons содержит данные переписи населения, климатические наборы данных и статистику от таких органов, как ООН. Инструмент направлен на упрощение интеграции качественных данных в конвейеры обучения ИИ и приложения.

Сервер MCP Google поможет уменьшить галлюцинации ИИ

Платформа Data Commons была представлена в 2018 году для консолидации общедоступных наборов данных от международных организаций, государственных источников и местных администраций. Доступ к этим наборам данных был проблемой, требующей дополнительных технических знаний. Однако релиз появление сервера MCP сделало его проще для разработчиков и агентов ИИ для запроса этих наборов данных с помощью естественного языка, расширяя его доступность для систем ИИ и пользователей.  

Хотели бы вы легко находить ответы на свои самые сложные вопросы о данных или генерировать маркетинговые планы на основе ваших данных? Наш новый сервер MCP напрямую подключает ваши данные GA к большим языковым моделям (LLM), таким как Gemini, делая это возможным.

Всего за 8 минут @matt_landers проводит вас через настройку сервера MCP:… pic.twitter.com/sw9vDM5Vbs

— Google Analytics (@googleanalytics) 19 сентября 2025 г.

До сегодняшнего дня системы ИИ обучались на непроверенном веб-контенте, что увеличивает риск, описываемый как галлюцинация, в сочетании со склонностью заполнять пробелы для генерации выводов, согласно исследовании Корнеллского университета.

Google подтвердил, что выпуск сервера MCP был разработан для предоставления надежных и проверяемых наборов данных, которые могут питать системы ИИ реальной информацией. Конвейеры обучения и другие практические приложения теперь смогут использовать общедоступные данные, такие как данные переписи населения и климатическая статистика, более простым и проверяемым образом. 

«Протокол контекста модели позволяет нам использовать интеллект большой языковой модели для выбора правильных данных в нужное время, не понимая, как мы моделируем данные и как работает наш API».

— Прем Рамасвами, руководитель Google Data Commons

Инструмент протокола контекста модели (MCP) дебютировал в ноябре 2024 года в Anthropic как платформа с открытым исходным кодом для предоставления фреймворка для систем ИИ для доступа к структурированным данным из нескольких источников, включая репозитории контента, бизнес-инструменты и среды приложений. С момента запуска крупные стартапы в области ИИ, включая OpenAI, Microsoft, и Google, приняли этот инструмент для подключения моделей ИИ к внешним источникам данных. 

В отличие от других компаний, которые тестировали инструмент MCP непосредственно со своими моделями, команда Google Data Commons интегрировала стандарт непосредственно в свою платформу, в результате чего появился выделенный сервер MCP, теперь открытый для разработчиков. 

Сервер MCP теперь доступен разработчикам

Google также партнёры с организацией ONE Campaign, некоммерческой организацией, фокусирующейся на общественном здоровье и экономических возможностях в Африке, для создания инструмента One Data Agent.

Используя сервер MCP Data Commons, инструмент использует несколько наборов данных из здравоохранения и финансов на простом языке. Рамасвами раскрыл, что сотрудничество помогло ускорить процесс разработки, поскольку некоммерческая организация экспериментировала с MCP на своем собственном сервере перед обращением к Google. 

Поисковая компания подтвердила, что сервер MCP совместим с любой большой языковой моделью (LLM) и дала разработчикам разрешение на эксперименты с использованием образца агента в пакете разработки агентов Google (ADK), доступном в Colab Notebook. Компания добавила, что сервер MCP можно получить через интерфейс командной строки Gemini или любой клиент, совместимый с MCP, используя пакет PyPl.

Последний запуск Google поможет снизить зависимость от непроверенных онлайн-данных, повысить надежность систем ИИ и позволить исследователям и организациям легче интегрировать доверенные данные. Сервер MCP был доступна для разработчиков по всему миру с открытым исходным кодом для испытаний.

OpenAI также опубликованном собственное руководство по созданию серверов MCP для интеграций ChatGPT и API, позволяющее разработчикам расширять модели ИИ новыми источниками данных.

В руководстве продемонстрированы способы создания удаленного сервера MCP с использованием Python и FastMCP, с примерами интеграции в чат-бот OpenAI. OpenAI также выделила риски использования пользовательских серверов MCP, включая вредоносные серверы, инициирующие инъекции для кражи конфиденциальной информации, и призвала разработчиков проявлять особую осторожность или подключаться только к доверенным или официальным серверам.