Google открывает сервер Data Commons MCP для интеграции реальных данных в искусственный интеллект

Компания Google представила сервер протокола контекста модели (MCP) для своей платформы Data Commons. Сервер MCP позволяет разработчикам и системам искусственного интеллекта получать доступ к общедоступным наборам данных, используя естественный язык. 

Платформа Data Commons содержит данные переписи населения, климатические наборы данных и статистику таких организаций, как ООН. Цель инструмента — упростить интеграцию высококачественных данных в конвейеры обучения и приложения искусственного интеллекта.

Сервер MCP от Google поможет уменьшить количество галлюцинаций, вызванных искусственным интеллектом

Платформа Data Commons была запущена в 2018 году для объединения общедоступных наборов данных из международных организаций, правительственных источников и местных администраций. Доступ к этим наборам данных всегда представлял собой сложную задачу, требующую дополнительных технических знаний. Однако выпуск сервера MCP упростил разработчикам и агентам ИИ возможность запрашивать эти наборы данных с помощью естественного языка, расширив их доступность для систем ИИ и пользователей.  

Хотите легко находить ответы на самые сложные вопросы, связанные с данными, или создавать маркетинговые планы на основе ваших данных? Наш новый сервер MCP напрямую подключает ваши данные Google Analytics к системам управления маркетингом, таким как Gemini, что делает это возможным.

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

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

До сегодняшнего дня системы искусственного интеллекта обучались на непроверенном веб-контенте, что, согласно исследованию Корнельского университета,

Компания Google подтвердила, что MCP Server разработан для предоставления надежных и проверяемых наборов данных, которые могут снабжать системы искусственного интеллекта информацией из реального мира. Теперь обучающие конвейеры и другие практические приложения смогут использовать общедоступные данные, такие как данные переписи населения и климатическая статистика, более простым и проверяемым способом. 

«Протокол контекста модели позволяет нам использовать интеллектуальные возможности больших языковых моделей для выбора нужных данных в нужное время, без необходимости разбираться в том, как мы моделируем данные и как работает наш API»

— Прем Рамасвами, руководитель Google Data Commons

Инструмент Model Context Protocol (MCP), разработанный компанией Anthropic в ноябре 2024 года, представляет собой платформу с открытым исходным кодом, предоставляющую системам искусственного интеллекта возможность доступа к структурированным данным из различных источников, включая хранилища контента, бизнес-инструменты и среды приложений. С момента запуска крупные стартапы в области ИИ, включая OpenAI, Microsoftи Google, внедрили 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. 

MCP Server теперь доступен разработчикам

Компания Google также сотрудничает с ONE Campaign, некоммерческой организацией, занимающейся вопросами общественного здравоохранения и экономических возможностей в Африке, для создания инструмента One Data Agent.

Используя сервер Data Commons MCP, этот инструмент обрабатывает множество наборов данных из сферы здравоохранения и финансов, представляя их в понятной форме. Рамасвами рассказал, что сотрудничество помогло ускорить процесс разработки, поскольку некоммерческая организация экспериментировала с MCP на собственном сервере, прежде чем обратиться в Google. 

Компания, занимающаяся поисковыми системами, подтвердила совместимость MCP Server с любой крупной языковой моделью (LLM) и разрешила разработчикам экспериментировать, используя пример агента из комплекта разработки агентов Google (ADK), доступного в Colab Notebook. Компания добавила, что доступ к MCP Server можно получить через интерфейс командной строки Gemini или любой MCP-совместимый клиент, использующий пакет PyPl.

Последняя разработка Google поможет снизить зависимость от непроверенных онлайн-данных, повысить надежность систем искусственного интеллекта и позволит исследователям и организациям проще использовать достоверные данные. Сервер MCP стал доступен разработчикам по всему миру в качестве открытого исходного кода для тестирования.

Компания OpenAI также опубликовала собственное руководство по созданию MCP-серверов для интеграции с ChatGPT и API, позволяющее разработчикам расширять возможности моделей ИИ за счет новых источников данных.

В руководстве были продемонстрированы способы создания удаленного MCP-сервера с использованием Python и FastMCP, а также приведены примеры интеграции в чат-бот OpenAI. OpenAI также подчеркнула риски использования пользовательских MCP-серверов, включая вредоносные серверы, провоцирующие внедрение вредоносного кода для кражи конфиденциальной информации, и призвала разработчиков проявлять особую осторожность или подключаться только к доверенным или официальным серверам.