随着AI+Agent生态系统的快速发展,Google的这一举措为开发者提供了一种更简单、更安全的方式来连接AI+Agent与Google Cloud服务。通过标准化的MCP协议和完全托管的服务器,Google正在降低AI+Agent集成的门槛,同时确保企业级的安全和治理要求得到满足。
AI+Agent被宣传为能够规划旅行、回答商业问题、解决各种问题的解决方案,但让它们与聊天界面之外的工具和数据协同工作一直是个难题。

开发者需要拼凑各种连接器并保持其运行,这种方法既脆弱又难以扩展,还会带来治理上的麻烦。
Google声称正在通过推出自己的完全托管、远程的MCP服务器来解决这个问题,这将使AI+Agent更容易接入Google和Cloud服务,比如Maps和BigQuery。
与Gemini 3同步发布
这一举措紧随Google最新Gemini 3模型的发布,该公司希望将更强的推理能力与更可靠的现实世界工具和数据连接相结合。
“我们正在让Google从设计上就支持Agent,”Google Cloud产品管理总监Steren Giannini告诉TechCrunch。
Giannini表示,开发者现在基本上只需要粘贴一个托管端点的URL,而不需要花费一到两周的时间来设置连接器。
首批支持四大服务
在发布时,Google首先推出了针对Maps、BigQuery、Compute Engine和Kubernetes Engine的MCP服务器。在实际应用中,这可能表现为分析助手直接查询BigQuery,或者运维Agent与基础设施服务交互。
以Maps为例,Giannini说,如果没有MCP,开发者将依赖模型的内置知识。“但通过给你的Agent提供像Google Maps MCP服务器这样的工具,它就能基于实际、最新的位置信息来规划地点或行程,”他补充道。
公共预览阶段,企业客户免费
虽然MCP服务器最终将在Google的所有工具中提供,但它们最初以公共预览形式发布,这意味着它们尚未完全被Google Cloud服务条款覆盖。
不过,对于已经为Google服务付费的企业客户,这些服务器不收取额外费用。
“我们预计在新年很快将它们推向正式可用状态,”Giannini说,并补充说他预计每周都会有更多MCP服务器陆续推出。
MCP:连接AI与工具的开放标准
MCP(Model Context Protocol,模型上下文协议)由Anthropic大约一年前开发,作为连接AI系统与数据和工具的开源标准。
该协议已在Agent工具领域得到广泛采用,Anthropic在本周早些时候将MCP捐赠给了一个新的Linux基金会基金,该基金致力于开源和标准化AI+Agent基础设施。
“MCP的美妙之处在于,因为它是一个标准,如果Google提供一个服务器,它可以连接到任何客户端,”Giannini说。“我期待看到有多少更多的客户端出现。”
可以将MCP客户端视为线路另一端的AI应用,它们与MCP服务器通信并调用它们提供的工具。对于Google来说,这包括Gemini CLI和AI Studio。Giannini说他也在Anthropic的Claude和OpenAI的ChatGPT上尝试过作为客户端,它们“都能正常工作”。
Apigee:企业级API管理的关键
Google认为这不仅仅是连接Agent到其服务。更大的企业级玩法是Apigee,这是其API管理产品,许多公司已经使用它来发放API密钥、设置配额和监控流量。
Giannini说,Apigee基本上可以将标准API“翻译”成MCP服务器,将像产品目录API这样的端点转换为Agent可以发现和使用的工具,并在其上叠加现有的安全和控制治理。
换句话说,公司用于人类构建应用的相同API护栏现在也可以应用于AI+Agent。
多层安全保护
Google的新MCP服务器受到名为Google Cloud IAM的权限机制保护,该机制明确保护Agent可以使用该服务器执行的操作。
它们还受到Google Cloud Model Armor的保护,Giannini将其描述为专门用于Agent工作负载的防火墙,可防御高级Agent威胁,如提示注入和数据泄露。管理员还可以依赖审计日志来获得额外的可观测性。
未来扩展计划
Google计划将MCP支持扩展到初始服务器集之外。在未来几个月,该公司将在存储、数据库、日志和监控以及安全等领域推出服务支持。
“我们构建了基础设施,这样开发者就不需要自己做了,”Giannini说。
随着AI+Agent生态系统的快速发展,Google的这一举措为开发者提供了一种更简单、更安全的方式来连接AI+Agent与Google Cloud服务。通过标准化的MCP协议和完全托管的服务器,Google正在降低AI+Agent集成的门槛,同时确保企业级的安全和治理要求得到满足。
