谷歌为其数据共享平台发布了模型上下文协议(MCP)服务器。MCP服务器允许开发者和人工智能系统使用自然语言访问公开数据集。.
数据共享平台汇集了人口普查数据、气候数据集以及来自联合国等机构的统计数据。该工具旨在简化将高质量数据集成到人工智能训练流程和应用程序中的过程。.
谷歌的MCP服务器旨在减少人工智能产生的幻觉
数据共享平台(Data Commons)于2018年推出,旨在整合来自国际组织、政府机构和地方行政部门的公共数据集。访问这些数据集一直以来都是一项挑战,需要额外的技术专长。然而, 发布 使得开发人员和人工智能代理能够更轻松地使用自然语言查询这些数据集,从而扩大了人工智能系统和用户的访问范围。
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— Google Analytics (@googleanalytics) 2025年9月19日
迄今为止,人工智能系统一直使用未经核实的网络内容进行训练,这增加了产生幻觉的风险,因为人工智能系统倾向于填补空白以生成输出。 研究 康奈尔大学的
谷歌已确认,MCP Server 的发布旨在提供可靠且可验证的数据集,以便为人工智能系统提供真实世界的信息。训练流程和其他实际应用现在能够以更便捷、更可验证的方式使用公开数据,例如人口普查数据和气候统计数据。.
“模型上下文协议使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,而无需了解我们如何对数据进行建模以及我们的 API 是如何工作的。”
-谷歌数据共享中心负责人普雷姆·拉马斯瓦米
模型上下文协议 (MCP) 工具由 Anthropic 公司于 2024 年 11 月推出,是一个开源平台,旨在为人工智能系统提供一个框架,使其能够访问来自多个来源的结构化数据,包括内容存储库、业务工具和应用程序环境。自推出以来,包括 OpenAI、 微软和谷歌在内的多家大型人工智能初创公司都已采用该工具将人工智能模型连接到外部数据源。
与其他直接使用自身模型测试 MCP 工具的公司不同,谷歌的数据共享团队将该标准直接集成到其平台中,从而形成了一个专用的 MCP 服务器,现在开发者可以使用该服务器。.
MCP 服务器现已面向开发人员开放。
谷歌还 合作 与专注于非洲公共卫生和经济机会的非营利组织 ONE Campaign
该工具利用数据共享平台 MCP 服务器,以通俗易懂的语言呈现来自健康和金融领域的多个数据集。拉马斯瓦米透露,由于这家非营利组织在与谷歌合作之前就已经在自己的服务器上试用过 MCP,因此此次合作加速了开发进程。.
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 代理开发工具包 (ADK) 中的示例代理进行实验,该工具包可在 Colab Notebook 上获取。该公司补充说,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 MCP 服务器。.
谷歌最新推出的这项服务将有助于减少对未经核实的在线数据的依赖,提高人工智能系统的可靠性,并使研究人员和机构能够更轻松地整合可信数据。MCP 服务器已 开放 试用。
OpenAI 还 发布了 关于构建 ChatGPT 的 MCP 服务器和 API 集成的指南,使开发人员能够使用新的数据源扩展 AI 模型。
该指南演示了如何使用 Python 和 FastMCP 创建远程 MCP 服务器,并提供了与 OpenAI 聊天机器人集成的示例。OpenAI 还强调了使用自定义 MCP 服务器的风险,包括恶意服务器可能触发注入攻击以窃取敏感信息,并敦促开发者格外谨慎,或仅连接到可信或官方服务器。.
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