Dok AI agenti sve češće traže način da neometano koriste vanjske alate i podatke iz stvarnog svijeta, integracija ostaje izazovna i složena. Na jednom mjestu, AI Umjetna Inteligencija – Novosti, alati, tutoriali, savjeti prati razvoj događaja i analizira kako industrija uvodi standarde koji olakšavaju taj prijelaz. Novi korak koji izaziva pažnju je Googleov napor da poveća pouzdanost i jednostavnost povezivanja AI agenata s Googleovim i Cloud uslugama putem upravljanih MCP poslužitelja. U ovom članku razmotrit ćemo što MCP znači, kako Google planira proširiti pristup i koje su implikacije za tvrtke, developere i sam ekosustav umjetne inteligencije.
Što su MCP poslužitelji i zašto su važni
Što je Model Context Protocol (MCP) i zašto je razvijen?
Model Context Protocol (MCP) je standardizirani okvir za povezivanje AI sustava s podacima i alatima kroz usklađene kontekstne modele. Razvio ga je Anthropic prije nešto više od godinu dana i ubrzo je postao široko usvojen u svijetu alata i agenata. Ideja je jasna: umjesto da svaki AI agent sam „peče“ vlastiti most do podataka i usluga, MCP pruža jedinstvenu komunikacijsku normu koja omogućava agentima da bez problema otkrivaju, pozivaju i koriste alate koji su izloženi kroz različite platforme. U praksi to znači manje složenog koda, bolju interoperabilnost i zajedničke sigurnosne i governance mjere.
Kako Google implementira MCP poslužitelje?
Google najavljuje svoje potpuno upravljane, udaljene MCP poslužitelje koji služe kao „most“ između AI agenata i Googleovih servisa. Ideja je premostiti problem gdje se alati i podaci nalaze izvan chat sučelja: agenata bi se osposobilo da jednostavno „okače“ na upravljani endpoint, umjesto da developerima treba tjednima raditi na različitim konektorima. Prema riječima Sterena Gianninija, voditelja upravljanja proizvodom u Google Cloudu, riječ je o dizajnerskom pristupu koji čini agenty spremnim za Google okruženje. Umjesto da se tjednima ili mjesečima postavljaju konektori, programeri sada mogu „izravno zalijepiti URL do upravljanog krajnjeg točke“.
Koje alate pokriva MCP pri lansiranju?
Početno izdanje MCP poslužitelja Google pokriva Maps, BigQuery, Compute Engine i Kubernetes Engine. U praksi to znači da bi, primjerice, analitički pomoćnik mogao izravno query-ati BigQuery bez da mora ručno slušati kroz različite API-je ili održavati vlastite konektore. U kontekstu Mapsa, Giannini naglašava da bez MCP-a agenti koriste „unutarnu“ ili „ugrađenu“ bazu znanja, dok s MCP poslužiteljem agent dobiva temeljenje na aktualnim podatcima o lokacijama i putovanjima, koji su uvijek ažurni.
Prednosti za developere i poslovne korisnike
Brža integracija i manje održavanja
- Trenutačno postavljanje i održavanje konektora često traje tjednima, pa i dulje, s naglaskom na sigurnosne kontrole i povremene prekide. MCP poslužitelji kwamaju rješiti taj problem time što omogućavaju jednostavno „kopiranje i lijepljenje“ URL-a do upravljanog endpointa, što značajno smanjuje vrijeme potrebno za inicijalnu integraciju.
- Konsekventno iskustvo za različite AI klijente: nema potrebe za različitim prilagodbama za Claude, ChatGPT ili Gemini klijente – standardizira se komunikacijski protokol i pristup alatima.
Bolja usklađenost s governanceom i sigurnošću
- Učinkovita sigurnost i pristup zasnivaju se na mehanizmima poput Google Cloud IAM (Identity and Access Management) koji precizno definiraju što agent može učiniti na svakom poslužitelju.
- Model Armor, Googleov firewall posvećen agentnim radnim opterećenjima, pruža dodatnu zaštitu od napada poput prompt injectiona i izlaska podataka. Administratori imaju vidljivost kroz audit logove i mogućnosti nadzora.
Bolje skaliranje i pouzdanost
Arhitektura upravljanih MCP poslužitelja olakšava skaliranje, jer se resursi centralizirano upravljaju, smanjujući rizik od kvarova uzrokovanih fragmentiranim konektorima i lokalnim konfiguracijama. Tvrtke dobivaju dosljedno ponašanje AI agenata u odnosu na promjenjive API-je i alate bez potrebe za enormnim infrastrukturnim prilagodbama.
Kako MCP mijenja dinamiku ekosustava AI agenata
Što to znači za agente i njihove klijente
Ne radi se samo o povezanosti s Googleovim servisima. MCP klijenti – AI aplikacije s druge strane veze – mogu biti Gemini CLI, AI Studio, Claude ili OpenAI-jev ChatGPT. Giannini naglašava da su ti klijenti sposobni komunicirati s MCP poslužiteljem bez dodatnih prilagodbi, što otvara mogućnost za značajno širu interakciju između AI agenata i raznih alata. Takav scenarij omogućava agentima da se „uhvate“ u realnom svijetu – npr. koristiti kartografske podatke iz Mapsa ili upite u BigQuery za operativne odluke i analitiku.
Integracija kroz Apigee i sigurnosni slojevi
Vrijednost ekonomije i sigurnosti dodatno se ostvaruje kroz Apigee, Googleov alat za API management. Umjesto da API-e posmatramo kao izolirane točke pristupa, Apigee može „prevesti“ standardni API u MCP poslužitelj, pretvarajući razne krajnje točke – poput API-ja s katalogom proizvoda – u alate koje agent može otkriti i koristiti. Time se primjenjuju postojeća sigurnosna i governance pravila na AI agente, što omogućava provjeru identiteta, ograničenja i praćenje korištenja na razini tvrtke.
Vidljivost i nadzor kroz audit logove
Uz sigurnosne mehanizme, MCP poslužitelji su podržani audit logovima koji omogućavaju dublju vidljivost nad aktivnostima agenata. To pomaže IT odjelima i timovima za sigurnost da razumiju koje su akcije izvedene, s kojim datumima i od kojih klijenata, što je ključno za usklađenost s interna pravilima i vanjskim standardima.
Što to znači za korisnike i poslovne slučajeve
Primjeri praktične primjene
- Analitika i operacije: agent može upitima BigQuery s kompletnom poviješću i ažurnim podacima, čime se omogućuje brza i točna analitika bez ručnog povezivanja API-ja.
- Putovanja i logistika: korištenje Maps MCP poslužitelja omogućava planiranje ruta i rezervacija uz stvarne podatke o prometu i lokacijama, što pomaže u donošenju odluka u realnom vremenu.
- Infrastruktura i DevOps: agent može komunicirati s Compute Engine i Kubernetes Engine kako bi provodio operacije, skale ili provjere statusa bez potrebe za svakom integracijom pojedinačno.
Prednosti za planiranje i donošenje odluka
- Brže poredbe različitih alata i podataka, što skraćuje vrijeme do vrijednosti (time-to-value).
- Veća pouzdanost zahvaljujući centraliziranom sigurnosnom okviru i standardiziranim protokolima.
- Bolja kontrola troškova i resursa kroz centralizirano praćenje potrošnje i kvota (quo tas).
Izazovi i razmatranja koje treba imati na umu
Temporalni kontekst i put prema širokoj dostupnosti
Trenutno su MCP poslužitelji u public preview fazi, što znači da nisu potpuno obuhvaćeni Google Cloud uvjetima usluge. Ipak, prema izjavama Gianninija, plan je da postanu dostupni široj javnosti uskoro, vjerojatno u kratkom roku unutar sljedeće godine. Očekuje se da broj podržanih servisa bude proširen u narednim tjednima i mjesecima, što zainteresiranim tvrtkama pruža perspektivu bržeg i šireg korištenja.
Pro, kontra i troškovni aspekti
- Pros: brža integracija, bolja sigurnost, konzistentnost u ponašanju agenata, lakši nadzor i governance, lakše proširenje na nove alate.
- Cons: trenutna faza public preview može donijeti neizvjesnost u uvjetima korištenja i eventualne promjene u API-ima; potrebna je i evaluacija o troškovima pridruženim odlasku na upravljane poslužitelje u odnosu na tradicionalnu infrastrukturu.
Priprema vaše organizacije za budućnost MCP-a
Strategija integracije
Ako razmišljate o implementaciji MCP poslužitelja, krenite od definicije jasnog korištenja: koje alate i podatke planirate koristiti kroz agent-based scenarije, koje su zahtjeve za sigurnost i koje su ključne metričke točke uspjeha. Uspostavite jasnu mapu podataka i definicije konteksta kako bi se agenti mogli „povezati“ s podatcima koji su vam nužni za poslovanje.
Sigurnost i usklađenost
Iskoristite IAM politike kako biste precizno odredili tko može koristiti koji poslužitelj i s kojim ovlastima. Uključite načine auditiranja i praćenja, te razmislite o dodatnim slojevima sigurnosti (npr. mrežna segmentacija, registracija API poziva, rate limiting) kako biste spriječili zloupotrebe i neautorizirani pristup.
Procjena troškova i operativnog opterećenja
Procijenite cijenu koju donosi korištenje upravljanih MCP poslužitelja u odnosu na postojeće infrastrukture. Iako centralizacija često smanjuje operativno opterećenje, važno je razumjeti cijene po korištenju i troškove koji se mogu pojaviti prilikom skaliranja, posebice kada se uvede veći broj agenata i veće količine podataka.
Zaključak
Najnoviji korak Googlea u izgradnji upravljanih MCP poslužitelja predstavlja značajnu promjenu u načinu na koji AI agenti mogu imati pristup alatima i podacima u stvarnom svijetu. Ovakav pristup obećava bržu implementaciju, bolju sigurnost i dosljednost ponašanja agenata, a istodobno otvara nova pitanja o troškovima, glatkoći integracije i širenju podrške na još alata i servisa. Za tvrtke i developere to znači priliku da ubrzaju svoje AI projekte uz manje tehničke zapreke, ali i odgovornost da pravilno upravljaju novim sigurnosnim i governance okvirima. Kako se MCP razvija i kako ga tvrtke usklađuju s postojećim procesima za upravljanje podacima i rizicima, postaje jasna slika budućnosti u kojoj AI agenti imaju jednostavan, ali siguran pristup širem ekosustavu alata.
FAQ – često postavljana pitanja
-
Što je MCP i zašto ga Google uvodi?
MCP je Model Context Protocol, standard koji omogućava AI agentima da se povežu s podacima i alatima na način koji je konzistentan i siguran. Google uvodi upravljane MCP poslužitelje kako bi olakšao integraciju agenata s Maps, BigQuery, Compute Engine i Kubernetes Engine, smanjio složenost i poboljšao pouzdanost u stvarnom vremenu.
-
Koji su prvi podržani servisi i kada će širiti podršku?
Trenutačno, poslužitelji se uvode za Maps, BigQuery, Compute Engine i Kubernetes Engine. Prema najavama, podrška će se postupno širiti, a poslužitelji bi trebali postati dostupni široj javnosti uskoro, vjerojatno početkom sljedeće godine.
-
Kako razvojni timovi mogu započeti s MCP?
Umjesto izgradnje vlastitih konektora, developeri mogu jednostavno adresirati upravljani endpoint putem URL-a. Time se značajno smanjuje vrijeme potrebno za postavljanje i prilagodbu novih alata, a sigurnosni i governance aspekti ostaju centralizirani.
-
Koje sigurnosne mjere su prisutne uz MCP?
Security se zasniva na Google Cloud IAM i Model Armor-u, koji štite što agent može raditi s poslužiteljem i štite od sofisticiranih napada na AI sustave. Audit logovi omogućuju detaljnu vidljivost nad aktivnostima i primjenu governance pravila.
-
Kako ovo utječe na tvrtke i poslovne modele?
Tvrtke mogu brže implementirati AI rješenja uz manje tehničke rizike i veći fokus na poslovnu vrijednost. Međutim, moraju imati jasne politike i mehanizme za praćenje i usklađenost kako ne bi došlo do zloupotrebe ili problema s privatnošću podataka.
