AI 代理虽被寄予厚望，但在聊天界面之外与工具及数据交互仍面临挑战。传统拼接连接器的方法脆弱且难扩展，谷歌正通过推出全托管远程 MCP 服务器解决这一痛点，使 Maps、BigQuery 等 Google Cloud 服务更易被代理接入。
Gemini 3 加持，实现“代理就绪”
此举紧随 Gemini 3 模型发布之后，旨在结合更强推理能力与可靠的现实世界连接。Google Cloud 产品管理总监 Steren Giannini 表示：“我们正从设计层面让 Google 代理就绪。”开发者无需再耗时数周配置连接器，仅需粘贴托管端点 URL 即可使用。
首批上线的 MCP 服务器涵盖 Maps、BigQuery、Compute Engine 和 Kubernetes Engine。例如在 Maps 应用中，代理可基于实时位置信息规划行程，而非依赖模型内置知识。目前这些服务以公开预览形式推出，对现有付费用户免费，预计很快将推向通用可用性（GA），并每周持续新增服务器。
拥抱开源标准，兼容多平台客户端
MCP（模型上下文协议）由 Anthropic 开发并捐赠给 Linux 基金会，已成为连接 AI 系统与数据的开源标准。Giannini 指出，作为标准协议，Google 提供的服务器可无缝对接任何客户端。除 Gemini CLI 和 AI Studio 外，Anthropic Claude 和 OpenAI ChatGPT 也能正常调用。
Apigee 赋能企业级治理与安全
针对企业需求，谷歌利用 API 管理产品 Apigee 将标准 API “翻译”为 MCP 服务器，使原有安全策略和流量监控直接适用于 AI 代理。同时，新服务器受 Google Cloud IAM 权限机制及 Model Armor（专为智能体设计的防火墙）保护，有效防御提示注入和数据泄露，并提供审计日志支持。
未来数月，MCP 支持将扩展至存储、数据库、日志监控及安全等领域。“我们构建了底层基础设施，让开发者无需再为此操心，”Giannini 总结道。