人工智能（AI）智能體被視為解決旅行規劃、商業咨詢等復雜任務的重要工具，但如何讓它們與外部工具和數據無縫協作，一直是開發者面臨的難題。此前，開發者需自行搭建連接器以整合不同服務，這一過程不僅耗時費力，還存在穩定性差、擴展困難等問題，同時引發了數據治理方面的挑戰。

為解決這一問題，谷歌宣布推出完全托管的遠程MCP（Model Context Protocol，模型上下文協議）服務器。該服務旨在簡化AI智能體與谷歌旗下工具及云服務的連接，例如地圖（Maps）和大數據分析平臺BigQuery。這一舉措緊隨其最新Gemini 3模型發布，旨在將更強的推理能力與更可靠的現實世界數據接入相結合。

谷歌云產品管理總監Steren Giannini表示，公司正從設計層面推動谷歌平臺“智能體就緒”。他舉例稱，過去開發者可能需要一到兩周時間搭建連接器，而現在只需粘貼托管端點的URL即可完成集成。這一變化顯著降低了技術門檻，加速了開發流程。

在首發階段，谷歌推出了面向Maps、BigQuery、計算引擎（Compute Engine）和容器引擎（Kubernetes Engine）的MCP服務器。具體應用場景包括：分析助手直接查詢BigQuery數據庫，或運維智能體與基礎設施服務交互。以Maps為例，Giannini解釋稱，傳統模式下開發者只能依賴模型內置的靜態知識，而通過Google Maps MCP服務器，智能體可基于實時地點和行程信息做出決策。

盡管谷歌計劃最終覆蓋全部工具，但目前MCP服務器僅以公開預覽形式推出，尚未完全納入谷歌云服務條款保障范圍。不過，已付費使用谷歌服務的企業客戶可免費使用這些服務器。Giannini透露，預計明年年初將全面發布，并每周上線更多服務器。

MCP協議由Anthropic約一年前開發，是一種連接AI系統與外部數據的開源標準，已被廣泛采用。本周早些時候，Anthropic將其捐贈給新成立的Linux基金會專項基金，以推動AI智能體基礎設施的開源與標準化。Giannini強調，MCP的標準化特性意味著任何客戶端均可與谷歌服務器連接，包括Gemini CLI、AI Studio，甚至Anthropic的Claude和OpenAI的ChatGPT。

谷歌的布局不僅限于服務連接，其API管理產品Apigee也扮演關鍵角色。許多企業已使用Apigee分發API密鑰、設置配額并監控流量。Giannini指出，Apigee可將標準API“轉換”為MCP服務器，使商品目錄等端點成為智能體可自動發現和使用的工具，同時保留現有的安全與治理控制。這意味著，企業針對人工開發應用的API策略，如今同樣適用于AI智能體。

在安全方面，谷歌新服務器受Google Cloud IAM權限機制保護，明確限定智能體的操作范圍。Google Cloud Model Armor提供防火墻功能，可防御提示詞注入、數據泄露等威脅，管理員還可通過審計日志實現全面監控。Giannini形容這一體系為“專為智能體工作負載設計的安全防護網”。

未來幾個月，谷歌計劃將MCP支持擴展至存儲、數據庫、日志監控、安全等領域。Giannini總結稱：“底層管道已搭建完畢，開發者無需重復造輪子。”這一舉措或將重新定義AI智能體與外部工具的協作方式，為企業級應用開辟新路徑。