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谷歌紧随OpenAI强势入局 皮查伊4天部署Gemini+MCP

AI热点日报
AI热点日报时间:2026-07-06
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谷歌CEO劈柴哥火速行动,MCP协议成为AI巨头新宠。 核心要点: 1 谷歌CEO劈柴哥提出MCP问题,引发行业热议 2 谷歌快速响应,4天内完成Gemini与MCP的集成 3 MCP协议优势及在谷歌Gemini中的实际应用示例 3月31日,谷歌CEO Sundar Pichai(劈柴哥)发出

谷歌CEO劈柴哥火速行动,MCP协议成为AI巨头新宠。

核心要点:
1. 谷歌CEO劈柴哥提出MCP问题,引发行业热议
2. 谷歌快速响应,4天内完成Gemini与MCP的集成
3. MCP协议优势及在谷歌Gemini中的实际应用示例

谷歌随OpenAI强势入局,劈柴4天闪电部署Gemini+MCP!

3月31日,谷歌CEO Sundar Pichai(劈柴哥)发出关键一问:

To MCP or not to MCP, that's the question. (MCP还是不MCP,这是个问题。)

MCP协议的持续火热,加上OpenAI在27日正式宣布支持MCP,最终还是让谷歌按捺不住。劈柴哥索性将难题抛给了网友——请大伙儿帮忙定夺。

OpenAI的工程师Steven Heidel迅速回复道:「我们已经做了,现在到你们了。」

结果如何?劈柴在线征求意见不到4天,谷歌DeepMind的高级AI关系工程师Philipp Schmid就在X上宣布,Gemini API文档中已新增MCP使用示例。现在,开发者可以直接将MCP服务器与Gemini模型结合使用。

谷歌官宣支持MCP

模型上下文协议(MCP)是一种开放标准,用于连接AI应用与外部工具、数据源和系统。它为AI模型提供了一个通用协议,使其能够访问上下文——例如函数(工具)、数据源(资源)或预定义的提示。简而言之,您可以通过工具调用功能,将模型与MCP服务器搭配使用。

以下代码示例展示了如何使用本地MCP服务器与Gemini、Python SDK和mcp SDK进行集成:

    import asyncio
    import os
    from datetime import datetime
    from google import genai
    from google.genai import types
    from mcp import ClientSession, StdioServerParameters
    from mcp.client.stdio import stdio_client
    
    client = genai.Client(api_key=os.getenv("GEMINI_API_KEY"))
    
    # Create server parameters for stdio connection
    server_params = StdioServerParameters(
        command="npx",  # Executable
        args=["-y", "@philschmid/weather-mcp"],  # Weather MCP Server
        env=None,  # Optional environment variables
    )
    
    async def run():
        async with stdio_client(server_params) as (read, write):
            async with ClientSession(read, write) as session:
                # Prompt to get the weather for the current day in London.
                prompt = f"What is the weather in London in {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')}?"
                # Initialize the connection between client and server
                await session.initialize()
                # Get tools from MCP session and convert to Gemini Tool objects
                mcp_tools = await session.list_tools()
                tools = [
                    types.Tool(
                        function_declarations=[
                            {
                                "name": tool.name,
                                "description": tool.description,
                                "parameters": {
                                    k: v
                                    for k, v in tool.inputSchema.items()
                                    if k not in ["additionalProperties", "$schema"]
                                },
                            }
                        ]
                    )
                    for tool in mcp_tools.tools
                ]
                # Send request to the model with MCP function declarations
                response = client.models.generate_content(
                    model="gemini-2.0-flash",
                    contents=prompt,
                    config=types.GenerateContentConfig(
                        temperature=0,
                        tools=tools,
                    ),
                )
                # Check for a function call
                if response.candidates[0].content.parts[0].function_call:
                    function_call = response.candidates[0].content.parts[0].function_call
                    print(function_call)
                    # Call the MCP server with the predicted tool
                    result = await session.call_tool(
                        function_call.name, arguments=function_call.args
                    )
                    print(result.content[0].text)
                    # Continue as shown in step 4 of "How Function Calling Works"
                    # and create a user friendly response
                else:
                    print("No function call found in the response.")
                    print(response.text)
    
    # Start the asyncio event loop and run the main function
    asyncio.run(run())
    

    不过话说回来,像谷歌这样的科技巨头,做出任何决策都并非易事。

    就在几天前,Steven曾用当下火爆的「吉卜力」风格图片解释了MCP的概念。图片展示了一个基于MCP的分布式系统架构。简而言之,MCP协议允许AI根据需要,从不同的软件或网页获取数据或服务。善于整活的网友也将劈柴哥的帖子改成了「吉卜力」风格,紧跟潮流。

    同样紧跟潮流的还有网友Adam Holt,他用漫画回复了劈柴哥:画面中,劈柴哥与Anthropic(MCP协议的推出者)CEO Dario Amodei微笑握手,而奥特曼则站在中间望着劈柴哥。「为开发者而做。」Adam写道。

    网友Jeffrey Emanuel还帮劈柴哥分析了行业形势:考虑到Anthropic、OpenAI以及DeepSeek都已支持MCP协议,如果谷歌不采纳,将会错失应用开发的热潮。「而且所有的Gemini模型都将变得不再那么有用。」他写道。

    网友Kris Hansen进一步表示,现在的MCP就相当于1993年的HTTP。「更多产品采用这个标准协议将有益于所有人。」综合来看,这个类比确实非常合理——两者都是各自领域的基础协议,处于早期发展阶段,且都具有改变技术格局的潜力。

    方面 HTTP 0.9 (1993) MCP (2025)
    版本 0.9,早期版本 最新版本(2024年推出)
    主要功能 传输超文本文档,支持GET方法 为AI模型提供上下文,连接数据源和工具
    架构 客户端-服务器,基于TCP/IP 客户端-服务器,标准化接口
    复杂性 非常简单,无头部信息 更复杂,支持实时双向通信
    采用阶段 早期,刚刚开始推广 早期,工具如Zed和Replit开始集成
    潜在影响 成为万维网基础,促成了网络革命 可能改变AI数据集成方式,增强AI应用能力

    当然,在一片支持的评论中也不乏反对的声音。网友Han希望谷歌自己推出一款「更强大、更轻量级的MCP进化版本」。

    To MCP or not to MCP

    标准化协议对整个AI生态的构建至关重要——正如互联网需要HTTP协议奠定基础一样,AI时代同样需要像MCP这样的标准来促进互操作性和创新。如果谷歌宣布支持MCP,那么Gemini可以作为MCP客户端,轻松连接到各种数据源和工具;同时,谷歌也可以提供MCP服务器,让其他AI模型访问其服务,如Gmail、Google Calendar和Google Drive。

    但是,像谷歌这样的大型科技巨头,做出任何决策都不容易。其中关键的一点是,依赖外部标准可能带来的风险。毕竟MCP协议是由谷歌在AI领域的竞争对手Anthropic推出和主导的,谷歌很难影响其长期发展方向。虽说MCP协议目前是开源的,但未来怎样谁也无法保证——毕竟谷歌自己刚把开源的安卓变得封闭起来。

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