Google lanceert beheerde MCP-servers die AI-agenten eenvoudig verbinden met zijn tools

AI-agenten worden gepresenteerd als de oplossing voor het plannen van reizen, het beantwoorden van zakelijke vragen en het oplossen van diverse problemen. Echter, het integreren van deze agenten met tools en data buiten hun chatinterfaces blijkt een uitdaging te zijn. Ontwikkelaars moeten verschillende connectoren aan elkaar koppelen en deze operationeel houden, wat een fragiele aanpak is die moeilijk op te schalen is en governance-problemen met zich meebrengt.

Google stelt nu een oplossing te bieden door zijn eigen volledig beheerde, externe MCP-servers (Model Context Protocol) te lanceren. Deze servers zouden het eenvoudiger maken voor agenten om verbinding te maken met Google- en Cloud-diensten zoals Maps en BigQuery.

Deze stap volgt op de lancering van het nieuwste Gemini 3-model van Google. Het bedrijf is erop gericht om sterkere redeneermogelijkheden te combineren met betrouwbaardere verbindingen naar tools en data uit de echte wereld. "We maken Google agent-ready by design," aldus Steren Giannini, productmanagementdirecteur bij Google Cloud, in een interview met TechCrunch.

Vereenvoudigde integratie voor ontwikkelaars

In plaats van een week of twee te besteden aan het opzetten van connectoren, kunnen ontwikkelaars nu eenvoudig een URL naar een beheerd eindpunt plakken, vertelde Giannini. Bij de lancering biedt Google MCP-servers voor Maps, BigQuery, Compute Engine en Kubernetes Engine aan. Dit betekent dat een analytics-assistent bijvoorbeeld direct BigQuery kan raadplegen of een operationele agent kan samenwerken met infrastructuurservices.

In het geval van Maps gaf Giannini aan dat ontwikkelaars zonder MCP op de ingebouwde kennis van het model moesten vertrouwen. "Maar door je agent een tool zoals de Google Maps MCP-server te geven, wordt deze voorzien van actuele locatie-informatie voor plaatsen of het plannen van reizen," voegde hij toe.

Voorlopige beschikbaarheid en toekomstplannen

Hoewel de MCP-servers uiteindelijk voor alle Google-tools beschikbaar zullen zijn, worden ze in eerste instantie onder publieke preview gelanceerd. Dit betekent dat ze nog niet volledig onder de voorwaarden van Google Cloud vallen. Ze worden echter zonder extra kosten aangeboden aan zakelijke klanten die al betalen voor Google-diensten.

"We verwachten ze binnenkort in het nieuwe jaar algemeen beschikbaar te maken," zei Giannini, en hij gaf aan dat hij verwacht dat er elke week meer MCP-servers zullen worden toegevoegd.

De rol van MCP in de AI-wereld

MCP, dat staat voor Model Context Protocol, werd ongeveer een jaar geleden ontwikkeld door Anthropic als een open standaard voor de verbinding tussen AI-systemen met data en tools. Dit protocol is breed geaccepteerd in de wereld van agent tooling, en eerder deze week heeft Anthropic MCP gedoneerd aan een nieuw fonds van de Linux Foundation dat zich richt op het open source maken en standaardiseren van AI-agentinfrastructuur.

"De schoonheid van MCP is dat, omdat het een standaard is, als Google een server biedt, deze kan verbinden met elke client," zei Giannini. "Ik kijk ernaar uit om te zien hoeveel meer clients er zullen opduiken."

Toekomstige ontwikkelingen en verwachtingen

De ontwikkeling van de MCP-servers door Google kan aanzienlijke implicaties hebben voor de toekomst van AI-agenten. Door het vereenvoudigen van de integratie met bestaande Google-diensten, kunnen ontwikkelaars sneller en efficiënter toepassingen ontwikkelen die gebruikmaken van geavanceerde AI-technologieën.

Daarnaast zal de adoptie van het Model Context Protocol door andere bedrijven en ontwikkelaars naar verwachting toenemen, vooral nu het als een open standaard wordt gepromoot. Dit kan leiden tot een bredere acceptatie van AI-agenten in verschillende sectoren, wat de innovatie en efficiëntie in tal van toepassingen kan bevorderen.

Conclusie: Een nieuwe stap in AI-integratie

Met de lancering van de beheerde MCP-servers zet Google een belangrijke stap in de integratie van AI-agenten met zijn tools. Deze ontwikkeling biedt ontwikkelaars meer mogelijkheden en vereenvoudigt het proces van het bouwen van AI-toepassingen. Het is een spannende tijd voor de technologie-industrie, waarin de mogelijkheden voor AI alleen maar blijven groeien.

Vertaald met ChatGPT gpt-4o-mini