Google Cloud: AI-агенты готовы к работе с инструментами

Google Cloud анонсировал новую инициативу, призванную упростить интеграцию AI-агентов с внешними инструментами и данными. Ранее разработчикам приходилось создавать и поддерживать сложные цепочки коннекторов, что было ненадежным и затрудняло масштабирование. Теперь Google предлагает полностью управляемые удаленные MCP-серверы (Model Context Protocol), которые облегчают подключение AI-агентов к сервисам Google, таким как Maps и BigQuery.

Это нововведение следует за выпуском последней модели Gemini 3, с которой Google стремится объединить мощные возможности анализа с надежными связями с реальными инструментами и данными. Как отметил Стерэн Джианнини, директор по управлению продуктами Google Cloud, компания делает Google «готовым к работе с агентами по дизайну».

Вместо недель, потраченных на настройку коннекторов, разработчики теперь могут просто указать URL управляемого конечного узла. На начальном этапе MCP-серверы будут доступны для Maps, BigQuery, Compute Engine и Kubernetes Engine. Это позволит, например, аналитическому помощнику напрямую обращаться к BigQuery или агенту по эксплуатации взаимодействовать с сервисами инфраструктуры.

Подключение к Google Maps MCP-серверу, например, предоставит агенту актуальную информацию о местоположении, что значительно улучшит планирование поездок и навигацию, в отличие от опоры только на встроенные знания модели. Хотя MCP-серверы будут расширены на все инструменты Google, они пока находятся в стадии публичного предварительного просмотра и не полностью охвачены условиями обслуживания Google Cloud. Однако они предлагаются без дополнительной платы для корпоративных клиентов, уже использующих сервисы Google.

«Мы ожидаем вывести их на общее доступное использование очень скоро в новом году», — добавил Джианнини, отметив, что еженедельно будут появляться новые MCP-серверы. Протокол MCP, разработанный Anthropic около года назад как открытый стандарт для соединения AI-систем с данными и инструментами, получил широкое распространение. Недавно Anthropic передала MCP новому фонду Linux Foundation, занимающемуся стандартизацией инфраструктуры AI-агентов.

«Красота MCP в том, что, будучи стандартом, любой клиент может подключиться к серверу, предоставленному Google», — пояснил Джианнини. Он ожидает появления множества новых клиентов — AI-приложений, взаимодействующих с MCP-серверами. Google протестировал работу с клиентами, такими как Gemini CLI, AI Studio, Claude от Anthropic и ChatGPT от OpenAI, и подтвердил их совместимость.

Google позиционирует эту разработку не только как способ подключения агентов к своим сервисам, но и как важный шаг в развитии корпоративного рынка с помощью Apigee — продукта для управления API. Apigee может «переводить» стандартные API в MCP-серверы, превращая конечные точки, такие как каталог продуктов, в инструменты, доступные для обнаружения и использования агентами. При этом сохраняются существующие механизмы безопасности и управления, применяемые к приложениям, разработанным людьми.

Новые MCP-серверы Google защищены механизмом разрешений Google Cloud IAM, контролирующим действия агентов, а также Google Cloud Model Armor — своего рода брандмауэром для AI-рабочих нагрузок, защищающим от таких угроз, как инъекции запросов и утечка данных. Дополнительную наблюдаемость обеспечивают журналы аудита. В ближайшие месяцы Google планирует расширить поддержку MCP, включив в нее сервисы хранения данных, базы данных, логирования, мониторинга и безопасности. «Мы построили инфраструктуру, чтобы разработчикам не пришлось этого делать», — заключил Джианнини.