Google开放Data Commons MCP服务器，将现实世界数据引入AI

Google为其Data Commons平台发布了一个模型上下文协议（MCP）服务器。MCP服务器允许开发者和AI系统使用自然语言访问公开可用的数据集。 

Data Commons平台包含人口普查数据、气候数据集以及来自联合国等机构的统计数据。该工具旨在使将高质量数据集成到AI训练管道和应用程序中变得更加容易。

Google的MCP服务器旨在减少AI幻觉

Data Commons平台于2018年推出，旨在整合来自国际组织、政府机构和地方行政机构的公共数据集。访问这些数据集一直是一个挑战，需要额外的技术专业知识。然而， 发布 MCP服务器的推出使得开发者和AI代理能够使用自然语言查询这些数据集，扩大了其对AI系统和用户的可访问性。  

希望轻松找到最复杂数据问题的答案，或从数据中生成营销计划？我们的新MCP服务器将您的GA数据直接连接到LLM（如Gemini），使其成为可能。

在短短8分钟内，@matt_landers 引导你完成MCP服务器设置：… pic.twitter.com/sw9vDM5Vbs

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

直到今天，AI系统一直在未经验证的网页内容上进行训练，这增加了被称为幻觉的风险，当与填补空白以生成输出的倾向相结合时，根据 研究 康奈尔大学的一项研究。

Google确认，MCP服务器的发布旨在提供可靠且可验证的数据集，为AI系统提供现实世界信息。训练管道和其他实际应用现在可以更轻松、可验证地使用公开可用的数据，如人口普查数据和气候统计数据。 

“模型上下文协议让我们能够利用大型语言模型的智能，在正确的时间选择正确的数据，而不必了解我们如何建模数据以及我们的API如何工作。”

-Prem Ramaswami，Google Data Commons负责人

模型上下文协议（MCP）工具于2024年11月由Anthropic首次推出，作为一个开源平台，为AI系统提供从多个来源（包括内容存储库、业务工具和应用环境）访问结构化数据的框架。自推出以来，包括OpenAI、 微软和Google在内的主要AI初创公司均已采用该工具，将AI模型连接到外部数据源。 

与其他公司直接在其模型上测试MCP工具不同，Google的Data Commons团队将该标准直接集成到其平台中， resulting in a dedicated MCP Server now open to developers. 

MCP服务器现已向开发者开放

Google还 合作 与ONE Campaign合作，这是一个专注于非洲公共卫生和经济机会的非营利组织，以构建One Data Agent工具。

使用Data Commons MCP服务器，该工具利用健康和金融领域的多个数据集，使用自然语言。Ramaswami透露，合作加速了开发过程，因为该非营利组织在联系Google之前已经在自己的服务器上实验过MCP。 

这家搜索引擎公司确认MCP服务器与任何大型语言模型（LLM）兼容，并允许开发者使用Google Agent Development Kit (ADK)中的示例代理进行实验，该代理可在Colab Notebook上获得。该公司补充说，MCP Serve可以通过Gemini命令行界面或任何使用PyPl包的MCP兼容客户端访问。

Google的最新发布将有助于减少对未验证在线数据的依赖，提高AI系统的可靠性，并允许研究人员和组织更轻松地整合受信任的数据。MCP服务器已 可用 面向全球开发者作为开源供试用。

OpenAI还 发布 其关于为ChatGPT和API集成构建MCP服务器的指南，使开发者能够使用新数据源扩展AI模型。

该指南演示了如何使用Python和FastMCP创建远程MCP服务器，并提供了集成到OpenAI聊天机器人的示例。OpenAI还强调了使用自定义MCP服务器的风险，包括恶意服务器提示注入以窃取敏感信息，并敦促开发者格外小心或仅连接受信任或官方服务器。