谷歌CEO劈柴哥火速行动，MCP协议成为AI巨头新宠。
核心要点：
1. 谷歌CEO劈柴哥提出MCP问题，引发行业热议
2. 谷歌快速响应，4天内完成Gemini与MCP的集成
3. MCP协议优势及在谷歌Gemini中的实际应用示例
3月31日，谷歌CEO Sundar Pichai（劈柴哥）发出关键一问：
To MCP or not to MCP, that's the question. （MCP还是不MCP，这是个问题。）
MCP协议的持续火热，加上OpenAI在27日正式宣布支持MCP，最终还是让谷歌按捺不住。劈柴哥索性将难题抛给了网友——请大伙儿帮忙定夺。
OpenAI的工程师Steven Heidel迅速回复道：「我们已经做了，现在到你们了。」
结果如何？劈柴在线征求意见不到4天，谷歌DeepMind的高级AI关系工程师Philipp Schmid就在X上宣布，Gemini API文档中已新增MCP使用示例。现在，开发者可以直接将MCP服务器与Gemini模型结合使用。
谷歌官宣支持MCP
模型上下文协议（MCP）是一种开放标准，用于连接AI应用与外部工具、数据源和系统。它为AI模型提供了一个通用协议，使其能够访问上下文——例如函数（工具）、数据源（资源）或预定义的提示。简而言之，您可以通过工具调用功能，将模型与MCP服务器搭配使用。
以下代码示例展示了如何使用本地MCP服务器与Gemini、Python SDK和mcp SDK进行集成：
import asyncio
import os
from datetime import datetime
from google import genai
from google.genai import types
from mcp import ClientSession, StdioServerParameters
from mcp.client.stdio import stdio_client
client = genai.Client(api_key=os.getenv("GEMINI_API_KEY"))
# Create server parameters for stdio connection
server_params = StdioServerParameters(
command="npx", # Executable
args=["-y", "@philschmid/weather-mcp"], # Weather MCP Server
env=None, # Optional environment variables
)
async def run():
async with stdio_client(server_params) as (read, write):
async with ClientSession(read, write) as session:
# Prompt to get the weather for the current day in London.
prompt = f"What is the weather in London in {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')}?"
# Initialize the connection between client and server
await session.initialize()
# Get tools from MCP session and convert to Gemini Tool objects
mcp_tools = await session.list_tools()
tools = [
types.Tool(
function_declarations=[
{
"name": tool.name,
"description": tool.description,
"parameters": {
k: v
for k, v in tool.inputSchema.items()
if k not in ["additionalProperties", "$schema"]
},
}
]
)
for tool in mcp_tools.tools
]
# Send request to the model with MCP function declarations
response = client.models.generate_content(
model="gemini-2.0-flash",
contents=prompt,
config=types.GenerateContentConfig(
temperature=0,
tools=tools,
),
)
# Check for a function call
if response.candidates[0].content.parts[0].function_call:
function_call = response.candidates[0].content.parts[0].function_call
print(function_call)
# Call the MCP server with the predicted tool
result = await session.call_tool(
function_call.name, arguments=function_call.args
)
print(result.content[0].text)
# Continue as shown in step 4 of "How Function Calling Works"
# and create a user friendly response
else:
print("No function call found in the response.")
print(response.text)
# Start the asyncio event loop and run the main function
asyncio.run(run())
不过话说回来，像谷歌这样的科技巨头，做出任何决策都并非易事。
就在几天前，Steven曾用当下火爆的「吉卜力」风格图片解释了MCP的概念。图片展示了一个基于MCP的分布式系统架构。简而言之，MCP协议允许AI根据需要，从不同的软件或网页获取数据或服务。善于整活的网友也将劈柴哥的帖子改成了「吉卜力」风格，紧跟潮流。
同样紧跟潮流的还有网友Adam Holt，他用漫画回复了劈柴哥：画面中，劈柴哥与Anthropic（MCP协议的推出者）CEO Dario Amodei微笑握手，而奥特曼则站在中间望着劈柴哥。「为开发者而做。」Adam写道。
网友Jeffrey Emanuel还帮劈柴哥分析了行业形势：考虑到Anthropic、OpenAI以及DeepSeek都已支持MCP协议，如果谷歌不采纳，将会错失应用开发的热潮。「而且所有的Gemini模型都将变得不再那么有用。」他写道。
网友Kris Hansen进一步表示，现在的MCP就相当于1993年的HTTP。「更多产品采用这个标准协议将有益于所有人。」综合来看，这个类比确实非常合理——两者都是各自领域的基础协议，处于早期发展阶段，且都具有改变技术格局的潜力。
| 方面 | HTTP 0.9 (1993) | MCP (2025) |
| 版本 | 0.9，早期版本 | 最新版本（2024年推出） |
| 主要功能 | 传输超文本文档，支持GET方法 | 为AI模型提供上下文，连接数据源和工具 |
| 架构 | 客户端-服务器，基于TCP/IP | 客户端-服务器，标准化接口 |
| 复杂性 | 非常简单，无头部信息 | 更复杂，支持实时双向通信 |
| 采用阶段 | 早期，刚刚开始推广 | 早期，工具如Zed和Replit开始集成 |
| 潜在影响 | 成为万维网基础，促成了网络革命 | 可能改变AI数据集成方式，增强AI应用能力 |
当然，在一片支持的评论中也不乏反对的声音。网友Han希望谷歌自己推出一款「更强大、更轻量级的MCP进化版本」。
To MCP or not to MCP
标准化协议对整个AI生态的构建至关重要——正如互联网需要HTTP协议奠定基础一样，AI时代同样需要像MCP这样的标准来促进互操作性和创新。如果谷歌宣布支持MCP，那么Gemini可以作为MCP客户端，轻松连接到各种数据源和工具；同时，谷歌也可以提供MCP服务器，让其他AI模型访问其服务，如Gmail、Google Calendar和Google Drive。
但是，像谷歌这样的大型科技巨头，做出任何决策都不容易。其中关键的一点是，依赖外部标准可能带来的风险。毕竟MCP协议是由谷歌在AI领域的竞争对手Anthropic推出和主导的，谷歌很难影响其长期发展方向。虽说MCP协议目前是开源的，但未来怎样谁也无法保证——毕竟谷歌自己刚把开源的安卓变得封闭起来。