Tại sự kiện Google Cloud Next ‘26, Google Cloud đã công bố hơn 50 máy chủ Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (Model Context Protocol – MCP) được quản lý đã chính thức phát hành (GA) hoặc đang trong giai đoạn xem trước (preview). Động thái này có ý nghĩa quan trọng, giúp các tác tử AI (agent) vượt qua giai đoạn thử nghiệm để giải quyết các vấn đề phức tạp trong thế giới thực một cách tự chủ.

Các máy chủ MCP do Google quản lý cung cấp kết nối quan trọng, bắc cầu cho các agent AI với hệ sinh thái khổng lồ của Google và Google Cloud. Bằng cách lưu trữ các máy chủ này trên một nền tảng tiêu chuẩn hóa, sẵn sàng cho doanh nghiệp, Google Cloud loại bỏ nhu cầu tích hợp với các máy chủ MCP cục bộ và mang lại trải nghiệm thống nhất cho nhà phát triển trên các framework và môi trường thực thi agent phổ biến.

Nền tảng MCP xây dựng cho doanh nghiệp

Việc mở rộng hệ sinh thái agent không nên là sự đánh đổi giữa tốc độ và an toàn. Doanh nghiệp cần sự linh hoạt để phát triển, đồng thời cần các rào cản để quản lý và điều hành các agent của mình.
Khi các agent AI trỏ đến các điểm cuối MCP do Google quản lý, chúng sẽ được kết nối vào hệ thống bảo mật của Google Cloud mà không cần thay đổi cấu hình theo khu vực. Nền tảng này cung cấp các khả năng giúp đơn giản hóa việc triển khai:

• Khả năng tương tác mạnh mẽ: Thông qua việc chuyển đổi giao thức, các agent tuân thủ đặc tả MCP, giúp chúng tương thích ngay lập tức với các agent công khai và các framework như Gemini CLI, Claude, ChatGPT, VS Code, LangChain, Agent Development Kit (ADK) và CrewAI.
• Khám phá tập trung: Agent Registry cung cấp một thư mục hợp nhất, nơi doanh nghiệp có thể dễ dàng tìm và quản lý các agent, máy chủ MCP và công cụ ở một nơi.
• Truy cập dễ dàng với bảo mật và quản trị: Mọi dịch vụ Google Cloud hiện đều được kích hoạt MCP theo mặc định, cho phép các agent dễ dàng giao tiếp. Doanh nghiệp có thể tận dụng chính sách từ chối (Deny policy) gốc của Cloud IAM để kiểm soát truy cập chi tiết.
• An toàn nội dung: Với tích hợp Model Armor, doanh nghiệp có thể chủ động phòng chống các cuộc tấn công indirect prompt injection (tiêm mã độc gián tiếp) và rò rỉ dữ liệu.
• Khả năng giám sát toàn diện: Duy trì giám sát đầy đủ với OTel Tracing và Cloud Audit Logs, giúp khắc phục sự cố agent, nhận phân tích toàn diện và thực hiện kiểm tra pháp lý đối với các hành động của agent.

Case study: Insta360 định nghĩa lại việc chỉnh sửa video

Insta360, một trong những thương hiệu hình ảnh thông minh hàng đầu thế giới, đang tận dụng hệ sinh thái agent của Google Cloud để định nghĩa lại cách người dùng ghi lại và chia sẻ cuộc sống. Dựa trên tính năng “Moments” (cung cấp các video highlight do AI tạo), công ty đã phát triển một agent chỉnh sửa video AI bằng cách sử dụng Agent Development Kit, Agent Engine, A2A và các máy chủ MCP do Google quản lý, cho phép người dùng hoàn thành việc chỉnh sửa video trên đám mây thông qua các câu lệnh ngôn ngữ tự nhiên.

Việc chuyển sang các máy chủ MCP được quản lý sẽ cho phép chúng tôi từ bỏ các kết nối điểm-điểm mong manh để hướng tới một kiến trúc hướng dịch vụ, an toàn và có khả năng mở rộng. Bằng cách hiển thị các công cụ chỉnh sửa độc quyền của mình dưới dạng các điểm cuối được quản lý, chúng tôi đang có được sự ổn định cấp doanh nghiệp cần thiết để mang khả năng tạo video tự động đến với người dùng trên toàn thế giới.
– Even Lin, Head of Cloud Services, Insta360

Phạm vi bao phủ rộng khắp hệ sinh thái Google

Dù là tự động hóa các hoạt động nội bộ hay xây dựng trải nghiệm cho khách hàng, các máy chủ MCP do Google quản lý cho phép các mô hình AI làm được nhiều hơn là chỉ trò chuyện; chúng cung cấp các kết nối an toàn cần thiết để thực hiện hành động trực tiếp trên các dịch vụ Google Cloud của bạn. Dưới đây là một vài cách doanh nghiệp có thể tận dụng chúng ngay hôm nay:

1. Hạ tầng, vận hành và bảo mật

Các agent có thể giúp vượt ra ngoài việc giám sát đơn giản để tiến tới điều phối chủ động, xử lý việc bảo trì và giám sát trong khi ưu tiên các sự kiện bảo mật quan trọng.

• Quản lý vòng đời tự động (ALM): Cấp phát và thu hồi tài nguyên linh hoạt dựa trên nhu cầu ứng dụng thời gian thực bằng cách sử dụng các máy chủ MCP của GKE, Cloud Run, hoặc GCE.
• Hệ thống tự phục hồi: Cho phép các agent giám sát sự kiện qua Cloud Logging và Monitoring, kích hoạt các hành động phục hồi như chuyển hướng lưu lượng hoặc quay lui phiên bản triển khai trước khi người dùng bị ảnh hưởng.
• Điều phối bảo mật: Xây dựng các quy trình phức tạp sử dụng Google Security Operations để tự động điều tra và phản ứng với các mối đe dọa mới nổi.
• Vận hành đội thiết bị và mạng: Sử dụng máy chủ MCP của Android Management API để truy vấn tình trạng thiết bị bằng ngôn ngữ tự nhiên, hoặc sử dụng máy chủ MCP của Network Management API để tự động hóa các quy trình chẩn đoán phức tạp và đưa ra thông tin chi tiết có thể hành động ngay lập tức.

2. Cơ sở dữ liệu, phân tích và lưu trữ

Để hoạt động hiệu quả, một agent phải được đặt nền tảng trên sự thật doanh nghiệp (enterprise truth) — dữ liệu vận hành trực tiếp trong các hệ thống sản xuất của bạn.

• Thông tin vận hành thời gian thực: Kết nối các agent trực tiếp với các máy chủ MCP của Spanner, AlloyDB, Cloud SQL, Firestore, hoặc Bigtable để cung cấp cho agent quyền truy cập vào cả dữ liệu vận hành có cấu trúc và phi cấu trúc.
• Phân tích và đường ống dữ liệu: Tận dụng các máy chủ MCP của BigQuery và Managed Service for Apache Spark để xử lý các tập dữ liệu lớn, sử dụng Pub/Sub hoặc Managed Service for Apache Kafka để kích hoạt các cảnh báo hệ thống chủ động.
• Truy xuất theo ngữ cảnh: Truy cập cả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc với các máy chủ MCP của Google Cloud Storage và Knowledge Catalog để cung cấp cho các agent ngữ cảnh thời gian thực cần thiết để thực hiện các tác vụ phức tạp một cách chính xác.

3. Dịch vụ và ứng dụng

Ngoài dữ liệu thô, các agent cần ngữ cảnh địa lý, tài liệu kỹ thuật và các công cụ năng suất để hoạt động hiệu quả.

• Hỗ trợ nhà phát triển: Máy chủ MCP của Developer Knowledge API cung cấp cho các agent AI tài liệu chính thức của Google, cho phép các công cụ tham chiếu các mẫu mã và hướng dẫn cập nhật để giải quyết các vấn đề kỹ thuật phức tạp.
• Thông tin ngữ cảnh siêu địa phương: Sử dụng máy chủ MCP của Maps Grounding Lite để cung cấp cho các agent dữ liệu đáng tin cậy từ Google Maps, giúp đưa ra các phản hồi có độ chính xác cao cho việc định tuyến, thời tiết và các điểm ưa thích tại địa phương.
• Thiết kế trải nghiệm hội thoại: Máy chủ MCP của Gemini Enterprise Agent Platform cho phép các agent hoạt động như những người giám sát AI, quản lý toàn bộ vòng đời của các mô hình, prompt và điểm cuối khác.
• Năng suất và thương mại: Hợp lý hóa việc cộng tác nhóm với các máy chủ MCP của Workspace cho Gmail, Drive, Calendar, và Chat. Ngoài ra, với máy chủ MCP của Google Pay and Wallet, doanh nghiệp có thể tích hợp thanh toán và thẻ kỹ thuật số vào quy trình làm việc của agent.

Kịch bản kỹ thuật với bản demo

Để minh họa sức mạnh của nền tảng này, Google Cloud đã xây dựng bản demo Pet Passport sử dụng các máy chủ MCP do Google quản lý và ADK.
Bản demo này có một agent tự hành xử lý một quy trình công việc hoàn chỉnh từ đầu đến cuối: lên kế hoạch cho một ngày đi chơi hoàn hảo cùng thú cưng tại thành phố New York. Agent này thực hiện một chuỗi suy luận từ vĩ mô đến vi mô:

1. Đầu tiên, nó sử dụng máy chủ MCP của BigQuery để phân tích bộ dữ liệu Giấy phép Chó của NYC và xác định khu phố cụ thể nơi giống chó của người dùng phổ biến nhất.
2. Tiếp theo, nó chuyển ngữ cảnh đó đến máy chủ MCP của Google Maps để tạo ra một lộ trình đi bộ đã được xác minh, bao gồm các công viên và quán cà phê thân thiện với chó.
3. Cuối cùng, Gemini CLI tận dụng máy chủ MCP của Cloud Run để triển khai ứng dụng agent trực tiếp từ máy cục bộ, xuất bản toàn bộ trải nghiệm dưới dạng một URL trực tiếp, có thể chia sẻ.

Doanh nghiệp có thể tự mình thử nghiệm với codelab hoặc khám phá mã nguồn trên GitHub.

Bắt đầu xây dựng ngay hôm nay

Google Cloud mời các nhà phát triển xây dựng các quy trình làm việc cấp sản xuất bằng cách sử dụng Gemini CLI, ADK, hoặc IDE ưa thích của mình.