Les agents IA sont vendus comme la solution pour planifier des voyages, répondre à des questions commerciales et résoudre des problèmes de toutes sortes, mais les amener à travailler avec des outils et des données en dehors de leurs interfaces de chat s’est avéré délicat. Les développeurs doivent assembler divers connecteurs et les faire fonctionner, mais il s’agit d’une approche fragile, difficile à mettre à l’échelle et qui crée des problèmes de gouvernance.
Google prétend essayer de résoudre ce problème en lançant ses propres serveurs MCP distants entièrement gérés qui faciliteraient la connexion de ses services Google et Cloud, comme Maps et BigQuery, pour les agents.
Cette décision fait suite au lancement du dernier modèle Gemini 3 de Google, et la société cherche à associer un raisonnement plus solide à des connexions plus fiables aux outils et données du monde réel.
« Nous préparons les agents Google dès leur conception », a déclaré à TechCrunch Steren Giannini, directeur de la gestion des produits chez Google Cloud.
Au lieu de passer une semaine ou deux à configurer des connecteurs, les développeurs peuvent désormais essentiellement coller une URL vers un point de terminaison géré, a déclaré Giannini.
Au lancement, Google démarre avec des serveurs MCP pour Maps, BigQuery, Compute Engine et Kubernetes Engine. En pratique, cela peut ressembler à un assistant analytique interrogeant directement BigQuery ou à un agent opérationnel interagissant avec les services d’infrastructure.
Dans le cas de Maps, a déclaré Giannini, sans le MCP, les développeurs s’appuieraient sur les connaissances intégrées du modèle. « Mais en donnant à votre agent (…) un outil comme le serveur Google Maps MCP, il s’appuie alors sur des informations de localisation réelles et à jour pour la planification de lieux ou de voyages », a-t-il ajouté.
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Bien que les serveurs MCP soient finalement proposés dans tous les outils de Google, ils sont initialement lancés en version préliminaire publique, ce qui signifie qu’ils ne sont pas encore entièrement couverts par les conditions de service de Google Cloud. Ils sont toutefois proposés sans frais supplémentaires aux entreprises clientes qui paient déjà pour les services Google.
« Nous prévoyons de les mettre en disponibilité générale très bientôt au cours de la nouvelle année », a déclaré Giannini, ajoutant qu’il s’attend à ce que davantage de serveurs MCP arrivent chaque semaine.
MCP, qui signifie Model Context Protocol, a été développé par Anthropic il y a environ un an en tant que standard open source pour connecter les systèmes d’IA aux données et aux outils. Le protocole a été largement adopté dans le monde des outils d’agents, et Anthropic a fait don plus tôt cette semaine de MCP à un nouveau fonds de la Linux Foundation dédié à l’open source et à la normalisation de l’infrastructure des agents d’IA.
« La beauté de MCP est que, parce qu’il s’agit d’un standard, si Google fournit un serveur, il peut se connecter à n’importe quel client », a déclaré Giannini. «J’ai hâte de voir combien d’autres clients vont émerger.»
On peut considérer les clients MCP comme les applications d’IA à l’autre bout du fil qui communiquent avec les serveurs MCP et appellent les outils qu’ils proposent. Pour Google, cela inclut Gemini CLI et AI Studio. Giannini a déclaré qu’il l’avait également essayé avec Claude d’Anthropic et ChatGPT d’OpenAI comme clients, et « ils fonctionnent tout simplement ».
Google affirme qu’il ne s’agit pas seulement de connecter les agents à ses services. Le plus grand jeu d’entreprise est Apigee, son produit de gestion d’API, que de nombreuses entreprises utilisent déjà pour émettre des clés API, définir des quotas et surveiller le trafic.
Giannini a déclaré qu’Apigee peut essentiellement « traduire » une API standard en un serveur MCP, transformant des points de terminaison comme une API de catalogue de produits en outils qu’un agent peut découvrir et utiliser, avec des contrôles de sécurité et de gouvernance existants superposés.
En d’autres termes, les mêmes garde-fous API que les entreprises utilisent pour les applications créées par l’homme pourraient désormais également s’appliquer aux agents IA.
Les nouveaux serveurs MCP de Google sont protégés par un mécanisme d’autorisation appelé Google Cloud IAM, qui protège explicitement ce qu’un agent peut faire avec ce serveur. Ils sont également protégés par Google Cloud Model Armor, que Giannini décrit comme un pare-feu dédié aux charges de travail agentiques qui protège contre les menaces agents avancées telles que l’injection rapide et l’exfiltration de données. Les administrateurs peuvent également s’appuyer sur la journalisation d’audit pour une observabilité supplémentaire.
Google prévoit d’étendre la prise en charge de MCP au-delà de l’ensemble initial de serveurs. Au cours des prochains mois, la société déploiera la prise en charge de services dans des domaines tels que le stockage, les bases de données, la journalisation et la surveillance, ainsi que la sécurité.
« Nous avons construit la plomberie pour que les promoteurs n’aient pas à le faire », a déclaré Giannini.
