Google重磅推出数据公用MCP服务器

Google近日发布了数据公用 MCP 服务器，目的是为了让人工智能能够方便地访问公共数据集，从而减少信息的错误并提供可验证的答案。Google软件工程师 Keyur Shah 表示，MCP 服务器让公共数据集更快速可用且可操作，能够提供一个标准化的数据消费方式，返回可靠且有来源的信息。

MCP 即模型上下文协议（Model Context Protocol），是一个开放框架，允许 AI 应用通过一致的接口连接到外部系统，如数据源、工具和工作流。无需为每项服务拼凑各个单独的集成即可通过单一路径获取信息和执行操作。MCP对于开发者来说减少了集成时间和复杂性，对于用户来说扩展了能力，暴露了更广泛的数据和应用生态。

数据公用 MCP 服务器与谷歌的开发工具包和 Gemini CLI 集成，提供无缝设置。可以处理探索性、分析性和生成性查询，其能力范围从扫描非洲的健康数据，到比较金砖国家的人均寿命、不平等和 GDP 增长，再到对美国各县的收入与糖尿病情况进行简明报告。用户只需在 Gemini CLI 中输入一次查询，便可系统性地从数据公用的多个数据集中提取信息，并生成附带来源的结构化报告。

在实际应用中，ONE Campaign 成为首批采用数据公用 MCP 服务器的组织之一，开发了一个以支持其政策和倡导工作。ONE 数据能够在几秒钟内查询数千万个健康融资数据点，而这一任务以前需要在成千上万的孤立记录中逐一搜索。通过整合这些信息，为决策者和活动人士提供了快速洞察，将曾经的 “海底捞针” 变为可用的输出。

Google将数据公用 MCP 服务器定位为提高输出可靠性的工具。通过将响应与公共数据集相结合，它旨在限制猜测，提供可核实的答案。此外，谷歌还将该服务器作为开放资源提供给开发者，配备了 PyPI 上的启动包、GitHub 上的示例代码，以及一个可用于测试的 Colab 笔记本。随着 AI 在日常生活中的快速应用，幻觉现象依旧困扰着系统，尤其是在医学和法律等敏感领域。谷歌的数据公用 MCP 服务器有望降低这一风险。

常见问题：

Q1：数据公地MCP服务器是什么？它有什么作用？

A：数据公地MCP服务器是Google推出的模型上下文协议服务器，为数据公地的互联公共数据集提供标准化访问。它为AI开发者和智能体构建者提供可靠方式，通过可验证的统计数据来支撑输出结果，避免模型幻觉的风险。

Q2：ONE数据智能体具体能做什么？

A：ONE数据智能体是与ONE Campaign合作创建的智能体，使用MCP服务器帮助倡导者和政策制定者以自然语言探索全球健康融资数据。用户可以询问哪些国家在健康预算方面面临脆弱性等问题，生成比较图表，或下载数据集进行进一步分析。

Q3：数据公地MCP服务器如何解决AI输出准确性问题？

A：通过为大语言模型提供”数据骨干”，MCP服务器让AI系统能够直接查询可信的统计数据，而不依赖可能出现幻觉的生成内容，提高了AI输出的透明度和可信度，让决策者能够依赖更加准确的事实信息。