Google öffnet seine Cloud-Plattform für das Model Context Protocol – doch wie verändert das die Entwicklung moderner KI-Agenten?
Mit der Unterstützung des Model Context Protocol (MCP) schafft Google eine neue Grundlage für den Einsatz agentischer KI in professionellen Cloud-Umgebungen. Statt aufwendig eigene Integrationen programmieren zu müssen, können Entwickler nun auf vollständig verwaltete MCP-Server zugreifen, die für Dienste wie Google Maps, BigQuery, Compute Engine und die Kubernetes Engine bereitstehen. Diese Einbindung vereinfacht nicht nur die Anbindung von KI-Agenten, sondern erhöht zugleich die Zuverlässigkeit, da Google die Infrastruktur selbst betreibt und absichert.
Besonders relevant ist die tiefe Integration in die Sicherheitsarchitektur der Google Cloud. IAM-basierte Zugriffskontrolle, Audit-Logs und Schutzmechanismen wie Cloud Model Armor sorgen dafür, dass agentische Workflows kontrolliert und nachvollziehbar bleiben. Unternehmen gewinnen damit ein höheres Maß an Governance, ohne zusätzliche technische Komplexität in Kauf nehmen zu müssen.
Der Ausbau des Protokolls steht ebenfalls bereits fest. In den kommenden Monaten soll MCP auch für Cloud Storage, Datenbankdienste sowie Logging-, Monitoring- und Security-Angebote verfügbar werden. Über Apigee können zudem eigene APIs – genauso wie Drittanbieter-Schnittstellen – als MCP-Tools bereitgestellt und verwaltet werden. Damit öffnet Google die Tür für automatisierte Agenten-Workflows, die nicht nur öffentliche Dienste, sondern auch interne Unternehmenssysteme einbeziehen.
Dass MCP sich zum De-facto-Standard entwickelt, zeigt der breite Rückhalt in der Branche: Neben Anthropic unterstützen auch AWS, Microsoft und Cloudflare die Weiterentwicklung im Rahmen der Agentic AI Foundation. Durch die Integration in Tools wie ChatGPT, Claude, Microsoft Copilot und Visual Studio Code ist MCP bereits heute tief im KI-Ökosystem verankert.