Le marché de l’intelligence artificielle connaît une évolution majeure avec le lancement par Google de ses nouveaux serveurs MCP (Model Context Protocol) entièrement gérés. Ces serveurs, conçus pour faciliter l’intégration des agents IA aux services et données de Google, représentent une étape clé pour surmonter les défis liés à l’interconnexion entre IA et outils extérieurs. Après avoir lancé son dernier modèle Gemini 3, Google souhaite renforcer la capacité de ses agents à raisonner tout en assurant une connexion fiable à des sources de données en temps réel.
Jusqu’à présent, développer des agents capables d’interagir efficacement avec des services comme Maps ou BigQuery nécessitait une configuration complexe de connecteurs, souvent fragile et difficile à mettre à l’échelle, ce qui posait également des problèmes de gouvernance. Avec ces nouveaux MCP, Google propose une solution clé en main : il suffit aux développeurs de coller une URL vers un point de terminaison géré pour que leur agent puisse accéder instantanément à ces outils, réduisant ainsi considérablement le temps d’implémentation. Dès le lancement, Google propose les serveurs MCP pour Maps, BigQuery, Compute Engine et Kubernetes Engine, une gamme qui couvre déjà un large éventail d’applications pour l’analyse de données et l’administration d’infrastructure.
Cette innovation simplifie l’intégration entre IA et outils, tout en assurant sécurité et gouvernance via des mécanismes de contrôle avancés.
Concrètement, une assistant analytique pourrait interroger directement BigQuery, ou un agent opérationnel pourrait gérer des services d’infrastructure en toute autonomie. Pour Maps, par exemple, l’agent ne se limitera pas à ses connaissances intégrées, mais pourra accéder à des données géographiques actualisées, améliorant significativement la précision de ses réponses. Cette évolution marque une nouvelle étape dans la standardisation des interactions entre IA et outils métiers, avec MCP comme norme ouverte adoptée par plusieurs acteurs du secteur, notamment Anthropic, qui a récemment transféré cette norme à la Linux Foundation pour encourager sa diffusion.
Les serveurs MCP de Google sont actuellement en préversion publique, ce qui signifie qu’ils ne bénéficient pas encore d’une couverture totale par les termes du service Google Cloud. Néanmoins, ils sont déjà accessibles gratuitement aux clients d’entreprise payant pour d’autres services Google, avec une disponibilité générale prévue dès le début de l’année prochaine. Google prévoit également d’étendre rapidement leur support à d’autres services, notamment ceux liés au stockage, à la gestion des bases de données, à la sécurité et à la surveillance, afin d’offrir une infrastructure robuste et standardisée pour l’écosystème de l’IA.
En résumé, Google met en place une infrastructure facilitant la connexion fiable et sécurisée des agents IA aux outils et données, tout en permettant une gouvernance stricte via ses mécanismes d’identity and access management (IAM) et de protection par Google Cloud Model Armor, une véritable forteresse contre les menaces avancées telles que les injections de prompts ou la fuite de données.
