Google adopte la norme MCP dans ses services de base de données, afin de connecter directement et en toute sécurité les agents d’IA aux sources de données appropriées.
Google Cloud étend sa prise en charge du Model Context Protocol (MCP) avec des serveurs gérés pour, entre autres, AlloyDB, Spanner, Cloud SQL, Firestore et Bigtable. En outre, l’entreprise introduit un nouveau serveur MCP Developer Knowledge qui relie les environnements de développement à la documentation de Google.
Avec cette extension, Google Cloud souhaite permettre aux développeurs de connecter directement et en toute sécurité des agents d’IA à des sources de données opérationnelles, écrit-il dans un blog. Les nouveaux serveurs MCP fonctionnent dans Google Cloud et offrent une interface uniforme pour Gemini et d’autres clients compatibles MCP.
Les développeurs n’ont pas besoin de déployer d’infrastructure eux-mêmes. Ils configurent simplement un point de terminaison MCP dans les paramètres de leur agent.
Accès aux bases de données
L’extension comprend la prise en charge d’AlloyDB, Spanner et Cloud SQL. Les agents peuvent ainsi, entre autres, créer des schémas, analyser des requêtes lentes et effectuer des recherches vectorielles. Via Spanner, ils peuvent combiner des données relationnelles, de graphe et sémantiques avec des requêtes SQL et GQL.
Pour les charges de travail NoSQL, Google Cloud ajoute également Bigtable et Firestore. Bigtable est souvent utilisé pour les données de séries chronologiques et les plateformes d’intégration à grande échelle. Firestore s’adresse aux applications mobiles et web. Les agents peuvent, par exemple, vérifier des statuts ou demander des informations sur des commandes via le langage naturel.
Selon Google Cloud, cette nouvelle approche permet de mettre à l’échelle des applications basées sur des agents sans surcharge opérationnelle supplémentaire. La sécurité passe par la gestion des identités : les agents n’ont accès qu’aux tables ou vues explicitement autorisées et toutes les interactions sont consignées dans des journaux.
Prise en charge de Gemini et d’autres agents
Cette annonce s’inscrit dans le cadre du lancement de Gemini 3, disponible via Vertex AI et Gemini Enterprise. Le modèle offre des capacités de raisonnement étendues, mais nécessite un accès à des systèmes externes pour fonctionner comme un agent à part entière.
Google Cloud démontre comment un agent migre une application locale vers une instance PostgreSQL gérée dans Cloud SQL via le langage naturel. Pour ce faire, l’agent utilise à la fois le serveur MCP Cloud SQL et le serveur MCP Developer Knowledge, qui fournit la documentation pertinente.
lire aussi
Qu’est-ce que le MCP et pourquoi est-il soudainement si populaire ?
Comme les serveurs suivent le protocole standard ouvert MCP, ils prennent également en charge des agents externes, tels que Claude d’Anthropic. Les utilisateurs peuvent établir une liaison avec leurs bases de données Google Cloud via un connecteur personnalisé. Google Cloud prévoit une prise en charge MCP supplémentaire dans les mois à venir pour des services tels que Looker, Database Migration Service et Pub/Sub.