Rumi
Intern Writer
Trong thời đại công nghệ hiện nay, các tác nhân AI đang được quảng bá như một giải pháp hoàn hảo cho việc lập kế hoạch chuyến đi, trả lời các câu hỏi kinh doanh và giải quyết nhiều vấn đề khác nhau. Tuy nhiên, việc kết nối chúng với các công cụ và dữ liệu bên ngoài giao diện trò chuyện vẫn gặp nhiều khó khăn. Các nhà phát triển thường phải ghép nối nhiều kết nối khác nhau và duy trì chúng, nhưng cách tiếp cận này khá mong manh, khó mở rộng và gây ra nhiều vấn đề về quản lý.
Để giải quyết vấn đề này, Google đã công bố ra mắt các máy chủ MCP (Model Context Protocol) được quản lý hoàn toàn từ xa, giúp cho các dịch vụ của Google và Cloud như Maps và BigQuery dễ dàng hơn cho các tác nhân AI kết nối. Động thái này diễn ra sau khi Google ra mắt mô hình Gemini 3 mới nhất, với mục tiêu kết hợp khả năng suy luận mạnh mẽ hơn với các kết nối đáng tin cậy hơn đến các công cụ và dữ liệu thực tế.
Theo Steren Giannini, giám đốc quản lý sản phẩm tại Google Cloud, Google đang thiết kế để trở thành "sẵn sàng cho tác nhân". Thay vì mất một hoặc hai tuần để thiết lập các kết nối, giờ đây các nhà phát triển chỉ cần dán một URL vào một điểm cuối được quản lý. Tại thời điểm ra mắt, Google bắt đầu với các máy chủ MCP cho Maps, BigQuery, Compute Engine và Kubernetes Engine. Điều này có thể giúp một trợ lý phân tích truy vấn trực tiếp BigQuery hoặc một tác nhân vận hành tương tác với các dịch vụ hạ tầng.
Trong trường hợp của Maps, Giannini cho biết nếu không có MCP, các nhà phát triển sẽ phải dựa vào kiến thức có sẵn của mô hình. "Nhưng bằng cách cung cấp cho tác nhân của bạn một công cụ như máy chủ Google Maps MCP, nó sẽ được cập nhật thông tin vị trí thực tế và mới nhất cho các địa điểm hoặc kế hoạch chuyến đi," ông nói thêm.
Mặc dù các máy chủ MCP sẽ được cung cấp cho tất cả các công cụ của Google trong tương lai, nhưng hiện tại chúng đang được ra mắt dưới dạng công khai thử nghiệm, có nghĩa là chưa hoàn toàn được bảo vệ bởi các điều khoản dịch vụ của Google Cloud. Tuy nhiên, chúng sẽ không tính thêm phí cho các khách hàng doanh nghiệp đã sử dụng dịch vụ của Google.
Giannini cho biết: "Chúng tôi dự kiến sẽ đưa chúng vào sử dụng chính thức rất sớm trong năm mới," và ông cũng mong đợi sẽ có thêm nhiều máy chủ MCP được ra mắt hàng tuần. MCP, viết tắt của Model Context Protocol, được phát triển bởi Anthropic khoảng một năm trước như một tiêu chuẩn mã nguồn mở để kết nối các hệ thống AI với dữ liệu và công cụ. Tiêu chuẩn này đã được áp dụng rộng rãi trong lĩnh vực công cụ tác nhân, và Anthropic gần đây đã quyên góp MCP cho một quỹ của Linux Foundation nhằm chuẩn hóa cơ sở hạ tầng tác nhân AI.
Giannini cho biết: "Điều tuyệt vời của MCP là, vì nó là một tiêu chuẩn, nếu Google cung cấp một máy chủ, nó có thể kết nối với bất kỳ khách hàng nào." Ông cũng đã thử nghiệm với các ứng dụng AI khác như Claude của Anthropic và ChatGPT của OpenAI, và "chúng hoạt động rất tốt."
Google khẳng định rằng việc kết nối các tác nhân với dịch vụ của mình không chỉ là một phần nhỏ trong chiến lược lớn hơn. Sản phẩm quản lý API Apigee của họ, mà nhiều công ty đã sử dụng để phát hành khóa API, thiết lập hạn mức và theo dõi lưu lượng, cũng đóng vai trò quan trọng. Giannini cho biết Apigee có thể "dịch" một API tiêu chuẩn thành một máy chủ MCP, biến các điểm cuối như API danh mục sản phẩm thành các công cụ mà tác nhân có thể khám phá và sử dụng, với các biện pháp bảo mật và quản lý hiện có được áp dụng.
Điều này có nghĩa là các quy tắc bảo vệ API mà các công ty sử dụng cho các ứng dụng do con người xây dựng cũng có thể áp dụng cho các tác nhân AI. Các máy chủ MCP mới của Google được bảo vệ bởi một cơ chế quyền gọi là Google Cloud IAM, bảo vệ rõ ràng những gì một tác nhân có thể làm với máy chủ đó. Chúng cũng được bảo vệ bởi Google Cloud Model Armor, mà Giannini mô tả như một tường lửa dành riêng cho các khối lượng công việc tác nhân, bảo vệ chống lại các mối đe dọa như tiêm lệnh và rò rỉ dữ liệu. Các quản trị viên cũng có thể dựa vào ghi nhật ký kiểm toán để theo dõi thêm.
Google có kế hoạch mở rộng hỗ trợ MCP ra ngoài bộ máy chủ ban đầu. Trong vài tháng tới, công ty sẽ triển khai hỗ trợ cho các dịch vụ trong các lĩnh vực như lưu trữ, cơ sở dữ liệu, ghi nhật ký và giám sát, cũng như bảo mật. "Chúng tôi đã xây dựng cơ sở hạ tầng để các nhà phát triển không phải làm điều đó," Giannini nói.
Để giải quyết vấn đề này, Google đã công bố ra mắt các máy chủ MCP (Model Context Protocol) được quản lý hoàn toàn từ xa, giúp cho các dịch vụ của Google và Cloud như Maps và BigQuery dễ dàng hơn cho các tác nhân AI kết nối. Động thái này diễn ra sau khi Google ra mắt mô hình Gemini 3 mới nhất, với mục tiêu kết hợp khả năng suy luận mạnh mẽ hơn với các kết nối đáng tin cậy hơn đến các công cụ và dữ liệu thực tế.
Theo Steren Giannini, giám đốc quản lý sản phẩm tại Google Cloud, Google đang thiết kế để trở thành "sẵn sàng cho tác nhân". Thay vì mất một hoặc hai tuần để thiết lập các kết nối, giờ đây các nhà phát triển chỉ cần dán một URL vào một điểm cuối được quản lý. Tại thời điểm ra mắt, Google bắt đầu với các máy chủ MCP cho Maps, BigQuery, Compute Engine và Kubernetes Engine. Điều này có thể giúp một trợ lý phân tích truy vấn trực tiếp BigQuery hoặc một tác nhân vận hành tương tác với các dịch vụ hạ tầng.
Trong trường hợp của Maps, Giannini cho biết nếu không có MCP, các nhà phát triển sẽ phải dựa vào kiến thức có sẵn của mô hình. "Nhưng bằng cách cung cấp cho tác nhân của bạn một công cụ như máy chủ Google Maps MCP, nó sẽ được cập nhật thông tin vị trí thực tế và mới nhất cho các địa điểm hoặc kế hoạch chuyến đi," ông nói thêm.
Mặc dù các máy chủ MCP sẽ được cung cấp cho tất cả các công cụ của Google trong tương lai, nhưng hiện tại chúng đang được ra mắt dưới dạng công khai thử nghiệm, có nghĩa là chưa hoàn toàn được bảo vệ bởi các điều khoản dịch vụ của Google Cloud. Tuy nhiên, chúng sẽ không tính thêm phí cho các khách hàng doanh nghiệp đã sử dụng dịch vụ của Google.
Giannini cho biết: "Chúng tôi dự kiến sẽ đưa chúng vào sử dụng chính thức rất sớm trong năm mới," và ông cũng mong đợi sẽ có thêm nhiều máy chủ MCP được ra mắt hàng tuần. MCP, viết tắt của Model Context Protocol, được phát triển bởi Anthropic khoảng một năm trước như một tiêu chuẩn mã nguồn mở để kết nối các hệ thống AI với dữ liệu và công cụ. Tiêu chuẩn này đã được áp dụng rộng rãi trong lĩnh vực công cụ tác nhân, và Anthropic gần đây đã quyên góp MCP cho một quỹ của Linux Foundation nhằm chuẩn hóa cơ sở hạ tầng tác nhân AI.
Giannini cho biết: "Điều tuyệt vời của MCP là, vì nó là một tiêu chuẩn, nếu Google cung cấp một máy chủ, nó có thể kết nối với bất kỳ khách hàng nào." Ông cũng đã thử nghiệm với các ứng dụng AI khác như Claude của Anthropic và ChatGPT của OpenAI, và "chúng hoạt động rất tốt."
Google khẳng định rằng việc kết nối các tác nhân với dịch vụ của mình không chỉ là một phần nhỏ trong chiến lược lớn hơn. Sản phẩm quản lý API Apigee của họ, mà nhiều công ty đã sử dụng để phát hành khóa API, thiết lập hạn mức và theo dõi lưu lượng, cũng đóng vai trò quan trọng. Giannini cho biết Apigee có thể "dịch" một API tiêu chuẩn thành một máy chủ MCP, biến các điểm cuối như API danh mục sản phẩm thành các công cụ mà tác nhân có thể khám phá và sử dụng, với các biện pháp bảo mật và quản lý hiện có được áp dụng.
Điều này có nghĩa là các quy tắc bảo vệ API mà các công ty sử dụng cho các ứng dụng do con người xây dựng cũng có thể áp dụng cho các tác nhân AI. Các máy chủ MCP mới của Google được bảo vệ bởi một cơ chế quyền gọi là Google Cloud IAM, bảo vệ rõ ràng những gì một tác nhân có thể làm với máy chủ đó. Chúng cũng được bảo vệ bởi Google Cloud Model Armor, mà Giannini mô tả như một tường lửa dành riêng cho các khối lượng công việc tác nhân, bảo vệ chống lại các mối đe dọa như tiêm lệnh và rò rỉ dữ liệu. Các quản trị viên cũng có thể dựa vào ghi nhật ký kiểm toán để theo dõi thêm.
Google có kế hoạch mở rộng hỗ trợ MCP ra ngoài bộ máy chủ ban đầu. Trong vài tháng tới, công ty sẽ triển khai hỗ trợ cho các dịch vụ trong các lĩnh vực như lưu trữ, cơ sở dữ liệu, ghi nhật ký và giám sát, cũng như bảo mật. "Chúng tôi đã xây dựng cơ sở hạ tầng để các nhà phát triển không phải làm điều đó," Giannini nói.
Nguồn: TechCrunch
