Google ha anunciado el lanzamiento en vista previa pública de sus propios servidores MCP (Model Context Protocol) totalmente gestionados, pensados para que los agentes de IA se conecten de forma directa y segura a servicios como Google Maps, BigQuery, Compute Engine y Kubernetes Engine. El objetivo es simplificar el trabajo de los desarrolladores, que hoy deben montar conectores frágiles y difíciles de escalar para que los agentes puedan usar datos y herramientas del mundo real.
Con estos nuevos servidores remotos, un desarrollador puede vincular su agente a un endpoint MCP de Google casi pegando una simple URL, lo que permite casos como asistentes de analítica que consultan BigQuery en tiempo real u operadores automatizados que gestionan infraestructura en la nube. En el caso de Maps, por ejemplo, un agente dejaría de depender solo del conocimiento interno del modelo para usar información geográfica actualizada directamente desde la API de Google Maps.
Los servidores MCP estarán inicialmente disponibles para clientes empresariales de Google Cloud sin coste adicional, aunque todavía no están cubiertos por los términos completos de servicio al estar en fase de vista previa. Google prevé generalizar el soporte a más servicios de la compañía en los próximos meses, incluyendo almacenamiento, bases de datos, monitorización, registro y seguridad.
MCP es un estándar abierto desarrollado por Anthropic para conectar sistemas de IA con datos y herramientas, recientemente donado a un fondo de la Linux Foundation para impulsar su adopción y estandarización. Al tratarse de un protocolo estándar, los servidores MCP de Google pueden ser usados por distintos clientes, desde las propias herramientas de Google como Gemini CLI y AI Studio, hasta modelos de terceros como Claude o ChatGPT, que según la compañía “simplemente funcionan” con estos endpoints.
La jugada estratégica de Google también pasa por Apigee, su plataforma de gestión de APIs, que puede convertir APIs corporativas existentes —como un catálogo de productos— en servidores MCP listos para ser consumidos por agentes, reutilizando las políticas de seguridad, cuotas y gobierno ya implantadas. Además, los nuevos servidores se protegen con Google Cloud IAM para controlar qué puede hacer cada agente, Model Armor para defenderse de ataques como prompt injection o filtrado de datos, y auditoría de logs para mejorar la trazabilidad. Google resume su propuesta como “poner la fontanería” para que los desarrolladores no tengan que hacerlo, apostando por una infraestructura estándar y gobernable para la próxima generación de agentes de IA.
