Google Lança Servidor de MCP do Data Commons para Levar Dados do Mundo Real para a IA
Pontos principais
- A Google lança o Servidor de MCP do Data Commons para fornecer acesso em linguagem natural a conjuntos de dados públicos.
- O Servidor de MCP se baseia no Data Commons, que agrega dados de pesquisas governamentais, administrações locais e organismos internacionais.
- O Protocolo de Contexto de Modelo, originalmente introduzido pela Anthropic, permite que os modelos de IA solicitem dados contextuais sem conhecimento detalhado de APIs.
- Ferramentas como o Kit de Desenvolvimento de Agente, a interface de linha de comando Gemini e um pacote PyPI tornam a integração direta para os desenvolvedores.
- Parceria com a Campanha ONE produz o Agente de Dados ONE, surfaceando milhões de pontos de dados financeiros e de saúde em linguagem simples.
- O serviço visa reduzir as alucinações de IA fundamentando as saídas do modelo em dados verificáveis e de alta qualidade.
- A adoção de indústria aberta por empresas como OpenAI e Microsoft sinaliza uma aceitação mais ampla do padrão de MCP.
A Google introduziu o Servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) do Data Commons, um novo serviço que permite que desenvolvedores, cientistas de dados e agentes de IA recuperem estatísticas do mundo real por meio de consultas em linguagem natural.
Google Amplia Acesso a Dados Públicos para Aplicações de IA
A Google está transformando seu amplo repositório de dados públicos em um recurso prático para sistemas de inteligência artificial com o lançamento do Servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) do Data Commons. O serviço permite que desenvolvedores, cientistas de dados e agentes de IA façam perguntas em linguagem natural e recebam estatísticas do mundo real extraídas de uma coleção curada de conjuntos de dados públicos.
O Data Commons, originalmente lançado em 2018, agrega informações de pesquisas governamentais, registros administrativos locais e instituições globais, como as Nações Unidas, organizando-as em um formato unificado e estruturado.
Conectando Dados com Modelos de Linguagem Grande
O Servidor de MCP conecta esse tesouro de dados com modelos de linguagem grande (LLM) modernos aplicando o Protocolo de Contexto de Modelo, um padrão de indústria aberto introduzido pela Anthropic em novembro do ano passado. O protocolo permite que os sistemas de IA solicitem dados contextuais sem precisar de conhecimento detalhado dos modelos de dados subjacentes ou APIs, permitindo que o modelo "escolha os dados certos no momento certo". Empresas como a própria Gemini da Google, OpenAI e Microsoft já incorporaram o padrão de MCP em seus produtos.
Combate às Alucinações e Lacunas de Modelos de IA
Uma das principais motivações por trás do servidor é combater a tendência dos LLM de gerar informações imprecisas ou fabricadas - comumente conhecidas como alucinações - quando eles carecem de material de fonte confiável. Ao fornecer dados de alta qualidade e verificáveis diretamente de fontes públicas confiáveis, o Servidor de MCP ajuda a fundamentar as saídas de IA na realidade factual, reduzindo a necessidade de os desenvolvedores manualmente curarem grandes conjuntos de dados limpos para ajuste fino.
Ferramentas para Desenvolvedores e Adoção Inicial
A Google está fornecendo várias vias para que os desenvolvedores trabalhem com o Servidor de MCP. Um Kit de Desenvolvimento de Agente (ADK) está disponível como um notebook Colab, oferecendo um exemplo prático de como construir um agente de IA que consulta o servidor. O servidor também pode ser acessado por meio da interface de linha de comando Gemini, qualquer cliente compatível com MCP usando o pacote PyPI ou diretamente por meio de amostras de código hospedadas em um repositório GitHub público.
Parceria com a Campanha ONE
O lançamento inclui uma demonstração prática por meio de uma parceria com a Campanha ONE, uma organização sem fins lucrativos focada em oportunidades econômicas e saúde pública na África. Juntos, criaram o Agente de Dados ONE, uma ferramenta de IA que aproveita o Servidor de MCP para surfacear dezenas de milhões de pontos de dados financeiros e de saúde em linguagem simples.
Implicações para o Ecossistema de IA
Ao tornar conjuntos de dados públicos facilmente consultáveis por meio de linguagem natural, o Servidor de MCP da Google pode redefinir como os modelos de IA são treinados e avaliados. O serviço oferece uma alternativa escalável e de baixo custo aos dados tradicionalmente barulhentos coletados da web que muitos modelos dependem, potencialmente levando a aplicações de IA mais precisas e confiáveis em setores como finanças, saúde, pesquisa climática e política pública.