Google oznámil rozšíření podpory Model Context Protocolu napříč svými službami i Google Cloudem. Jde o krok, který může výrazně urychlit vývoj AI agentů schopných pracovat s reálnými nástroji a firemními daty. Dosud vývojáři museli ručně vytvářet konektory ke každému API, což bylo náročné a obtížně udržovatelné. MCP má tuto práci sjednotit a zjednodušit.

První podpora míří do Maps, BigQuery a dalších služeb

V úvodní fázi dostávají podporu čtyři klíčové služby. BigQuery, Google Maps, Compute Engine a Kubernetes Engine. Poprvé tak mohou AI agenti přistupovat přímo ke schématům tabulek, spouštět dotazy, získávat aktuální geografická data nebo pracovat s cloudovou infrastrukturou. A to vše pouze s oprávněními, která jim udělí administrátor.

Praktický příklad ukazuje BigQuery. Agent dokáže porozumět datovým strukturám a vytáhnout z nich informace bez toho, aby bylo nutné přesouvat interní data do paměti modelu. U Map zase získá přístup k trasám, počasí nebo bodům zájmu, což zásadně zvyšuje kvalitu odpovědí při plánování cest nebo logistice. Je to poprvé, kdy Google poskytuje takhle přímočaré propojení mezi svými službami a AI systémy od vývojářů.

Zdroj: Shutterstock

Podniková data se otevírají přes Apigee

Podpora nekončí u služeb Googlu. MCP se dostává také na Apigee, platformu, která spravuje firemní API. Díky tomu mohou společnosti proměnit své existující rozhraní na nástroje kompatibilní s MCP bez nutnosti velkých zásahů do architektury. AI agenti tak mohou pracovat s procesy a interními daty jako se standardizovaným nástrojem, a přitom zůstávají pod dohledem podnikových pravidel a bezpečnostních politik.

Pro mnoho firem jde o zásadní změnu. Mohou totiž využít svoje vlastní systémy a workflow bez rizika, že by musely otevírat data neregulovaným způsobem. Agent například zvládne pracovat s databází zákazníků, objednávkovým systémem nebo firemní logikou a vše probíhá v kontrolovaném prostředí.

Google zároveň zdůrazňuje opatření proti zneužití. Přístup agentů lze řídit pomocí Identity and Access Managementu, interakce se dají auditovat a Model Armor má tlumit hrozby typu nepřímého prompt injection. To je pro podniky zásadní, protože právě bezpečnost je často hlavní překážkou při nasazování pokročilých AI nástrojů.

Co vlastně MCP znamená

Model Context Protocol vytvořila společnost Anthropic, aby sjednotila komunikaci mezi AI modely a externími systémy. Často se přirovnává k univerzálnímu konektoru. Pomáhá AI bezpečně objevovat, ověřovat a používat nástroje nebo data podle jednotného formátu. Vývojářům tím výrazně ubývá práce a celé prostředí se stává stabilnější.

Dříve bylo nutné spoléhat na komunitní projekty nebo vlastní instalace. Nové spravované servery od Googlu tuto zátěž přebírají a vývojářům poskytují připravené, škálovatelné a konzistentní prostředí.