Introduzione: Il salto evolutivo degli Agenti AI
Con il recente debutto di Gemini 3, le capacità di ragionamento dell'intelligenza artificiale hanno raggiunto nuovi vertici. Tuttavia, affinché un'AI possa definirsi veramente un "agente" — capace di perseguire obiettivi e risolvere problemi concreti per conto degli utenti — l'intelligenza pura non basta. È fondamentale che essa possa interagire in modo affidabile con strumenti e dati esterni. Qui entra in gioco il Model Context Protocol (MCP).
Spesso definito come l'"USB-C per l'AI", il Model Context Protocol sviluppato da Anthropic è diventato rapidamente uno standard per connettere i modelli linguistici ai dati aziendali. Google ha annunciato un supporto rivoluzionario per questo protocollo, introducendo server MCP remoti e completamente gestiti, eliminando la complessità delle implementazioni locali.
Il Problema: La frammentazione dell'infrastruttura locale
Fino ad oggi, l'implementazione di server MCP creati dalla community richiedeva agli sviluppatori un notevole sforzo manuale. Bisognava identificare, installare e manutenere server locali individuali o soluzioni open source. Questo approccio caricava gli sviluppatori di oneri eccessivi e portava spesso a implementazioni fragili, poco adatte a contesti aziendali critici.
La Soluzione Google: Un livello unificato e gestito
Google ha potenziato la sua infrastruttura API esistente per supportare nativamente il Model Context Protocol. Questo crea un livello unificato attraverso tutti i servizi Google e Google Cloud. Gli sviluppatori possono ora indirizzare i propri agenti AI o client MCP standard (come Gemini CLI) verso un endpoint coerente a livello globale e pronto per l'impresa.
Inoltre, grazie all'integrazione con Apigee, questa capacità si estende all'intero stack aziendale. Le organizzazioni possono esporre e governare le proprie API e quelle di terze parti come strumenti accessibili agli agenti.
I primi servizi supportati
Il rilascio incrementale del supporto MCP inizia con quattro servizi chiave:
- Google Maps (Grounding Lite): Collega gli agenti a dati geospaziali affidabili. Un assistente può rispondere a domande come "Quanto dista il parco più vicino?" o "Cosa mettere in valigia per il meteo di Los Angeles?" senza allucinazioni, basandosi su informazioni fresche su luoghi e percorsi.
- BigQuery: Permette agli agenti di interpretare schemi ed eseguire query sui dati aziendali direttamente dove risiedono, mantenendo la governance ed evitando i rischi di sicurezza legati allo spostamento dei dati nelle finestre di contesto.
- Google Compute Engine (GCE): Abilita la gestione autonoma dell'infrastruttura. Gli agenti possono gestire flussi di lavoro, dal provisioning iniziale al ridimensionamento dinamico in base al carico.
- Google Kubernetes Engine (GKE): Offre un'interfaccia strutturata per interagire con le API di Kubernetes. Gli agenti possono diagnosticare problemi, rimediare a guasti e ottimizzare i costi senza dover analizzare output di testo complessi.
Sicurezza e Collaborazione
Google introduce ordine nell'ecosistema con il nuovo Cloud API Registry e l'Apigee API Hub, facilitando la scoperta di strumenti MCP fidati. La sicurezza è garantita da controlli rigorosi tramite Google Cloud IAM e audit logging, oltre alla protezione di Google Cloud Model Armor contro minacce come l'indirect prompt injection.
"Il supporto di Google per l'MCP su una gamma così diversificata di prodotti, combinato con la loro stretta collaborazione sulle specifiche, aiuterà più sviluppatori a costruire applicazioni di AI agentica. Man mano che l'adozione cresce tra le piattaforme leader, ci avviciniamo a un'AI agentica che funziona senza problemi attraverso gli strumenti e i servizi che le persone usano già."
David Soria Parra, Co-creator of MCP & Membro dello Staff Tecnico, Anthropic
Prossimi passi e Link Ufficiale
Nei prossimi mesi, il supporto al Model Context Protocol verrà esteso ad altri servizi, inclusi Cloud Run, Cloud SQL, Spanner e Google Security Operations. Google, come membro fondatore della Agentic AI Foundation, si impegna a guidare l'evoluzione di questo standard open source.
Per tutti i dettagli tecnici, è possibile consultare il post ufficiale dell'annuncio: Announcing official MCP support for Google services.
FAQ sul Model Context Protocol e Google
Cos'è il Model Context Protocol (MCP) e perché è importante?
Il Model Context Protocol è uno standard open source che funge da connettore universale tra i modelli di AI e i dati o strumenti esterni. È fondamentale perché permette agli agenti AI di eseguire compiti complessi interagendo con il mondo reale e i dati aziendali in modo sicuro.
Quali servizi Google supportano attualmente il Model Context Protocol?
Al lancio, il supporto include Google Maps per dati geospaziali, BigQuery per l'analisi dati, Google Compute Engine per la gestione dell'infrastruttura e Google Kubernetes Engine per le operazioni sui container.
Come migliora la sicurezza l'approccio gestito di Google all'MCP?
Google offre endpoint centralizzati e gestiti che integrano nativamente controlli di sicurezza come Google Cloud IAM, audit logging e Model Armor, riducendo i rischi associati alla gestione di server MCP locali non controllati.
Posso usare le mie API aziendali con il supporto MCP di Google?
Sì, grazie all'integrazione con Apigee, le aziende possono esporre le proprie API interne e logiche di business come strumenti scopribili e governati per gli agenti AI che utilizzano il protocollo.