O Google torna os dados do mundo real mais acessíveis com a IA.

Com a estréia do servidor Data Commons Model Context Protocol (MCP), o Google transformou seu vasto lob de dados públicos em AI Goldmine. Torne seus sistemas de IA acessíveis a desenvolvedores, cientistas de dados e agentes de IA usando linguagem natural para usar melhor treinamento para acessar estatísticas reais.

Data Commons do Google, lançado em 2018, é Intervalo de origemincluindo pesquisas governamentais, dados administrativos locais e estatísticas de organizações globais como as Nações Unidas. Com o lançamento do servidor MCP, esses dados agora podem ser acessados ​​via linguagem natural e podem ser integrados pelos desenvolvedores em agentes ou aplicativos de IA.

Os sistemas de IA são frequentemente treinados com dados da Web barulhentos e não verificados. Combinado com eles “Preenchendo em branco” tendência Se a fonte estiver faltando, este Leva a alucinações. Como resultado, as empresas que procuram ajustar os sistemas de IA para casos de uso específicos geralmente precisam de acesso a conjuntos de dados grandes e de alta qualidade. Ao publicar o servidor MCP do Data Commons, o Google pretende enfrentar os dois desafios.

O novo conjunto de dados público do MCP Server Bridge do Data Commons (de figuras do censo às estatísticas climáticas) usa sistemas de IA que dependem cada vez mais de contextos precisos e estruturados. Ao tornar esses dados acessíveis por meio de avisos de linguagem natural, a versão visa fundamentar a IA com informações verificáveis ​​no mundo real.

“O protocolo de contexto do modelo permite que a inteligência de modelo de linguagem em larga escala seja usada para selecionar os dados certos no momento certo, sem entender como os dados são modelados ou como as APIs funcionam”.

começo Foi introduzido pela humanidade em novembro passadoO MCP é um padrão aberto do setor que permite que os sistemas de IA acessem dados de uma variedade de fontes, como ferramentas de negócios, repositório de conteúdo, ambientes de desenvolvimento de aplicativos e muito mais, e fornece uma estrutura geral para entender os avisos de contexto. Desde o seu lançamento, empresas como OpenaiAssim, Microsofte Google Ele adota padrões para integrar modelos de IA com uma variedade de fontes de dados.

Enquanto outras empresas de tecnologia tenham explorado maneiras de aplicar padrões aos modelos de IA, sua equipe em Ramaswami e Google começaram a pesquisar como usar a estrutura para tornar a plataforma Data Commons mais acessível no início deste ano.

O Google também está em parceria com uma campanha, uma organização sem fins lucrativos com foco em melhorar as oportunidades econômicas e a saúde pública na África para lançar um agente de dados. Essa ferramenta de IA utiliza servidores MCP para superfície de dezenas de milhões de pontos de dados financeiros e de saúde em linguagem simples.

Uma campanha abordou a equipe do Google Data Commons com seu próprio protótipo de servidor personalizado, implementação do MCP. A interação foi um ponto de virada que disse ao TechCrunch que em maio a equipe começou a criar servidores MCP dedicados.

No entanto, a experiência não se limita a uma campanha. A natureza aberta do Data Commons MCP Server o torna compatível com qualquer LLM, e o Google oferece várias maneiras de começar pelos desenvolvedores. Os agentes da amostra estão disponíveis no Kit de Desenvolvimento de Agentes (ADK). Cados de Colovee o servidor, CLI GEMINI Ou você está usando um cliente compatível com MCP Pacote Pypi. O código de amostra também é fornecido em um Repositório do GitHub.