Kết nối các AI Agent với dữ liệu phi cấu trúc bằng cách sử dụng máy chủ MCP của Google Cloud Storage

Google Cloud Storage (GCS) là một thành phần nền tảng của hệ sinh thái công nghệ agent hiện đại và là nơi lưu trữ lý tưởng cho dữ liệu phi cấu trúc ở quy mô lớn. Khi các doanh nghiệp triển khai agent vào môi trường sản xuất, trọng tâm quan trọng đã chuyển sang việc biến dữ liệu thành ngữ cảnh và xây dựng các tích hợp an toàn, tiêu chuẩn hóa để truy cập ngữ cảnh. Đây là cốt lõi của lưu trữ thông minh: làm cho dữ liệu phi cấu trúc sẵn sàng cho agent bằng cách biến các đối tượng thụ động thành ngữ cảnh phong phú để suy luận. Cho dù đó là tự động hóa các quy trình tài chính phức tạp hay chẩn đoán lỗi hệ thống trong vài giây, thành công của AI hiện phụ thuộc vào việc các agent có thể tận dụng trí thông minh này một cách liền mạch như thế nào để đưa ra các quyết định thông minh, có tính rủi ro cao.

Trong bài viết này, Google sẽ chia sẻ ba ví dụ về các agent được khách hàng xây dựng bằng GCS, và sau đó chia sẻ cách bạn có thể kết nối các agent của mình với GCS một cách an toàn và đáng tin cậy là Model Context Protocol (MCP). Kết hợp với các tính năng lưu trữ thông minh như chú thích tự động và ngữ cảnh đối tượng, máy chủ GCS MCP giúp toàn bộ quy trình triển khai agent trở nên dễ dàng và đơn giản.

Thành công thực tế của các đại lý khi sử dụng Google Cloud Storage.

Google đang chứng kiến ​​những đổi mới đáng kinh ngạc từ các khách hàng tận dụng MCP và bộ công nghệ agent của Google để giải quyết các vấn đề kinh doanh phức tạp:

• Palo Alto Networks đã xây dựng Strata Co-Pilot agent, một trợ lý AI nhận biết màn hình, hướng dẫn các quản trị viên an ninh mạng thực hiện các quy trình cấu hình phức tạp—bằng cách làm nổi bật các bước hoặc thực hiện trực tiếp chúng. Agent này được hỗ trợ bởi API Gemini Live, với GCS đóng vai trò là “bộ nhớ lịch sử” được kết nối thông qua máy chủ GCS MCP.
• Airwallex đã phát triển một trợ lý AI hiểu ngữ cảnh người dùng, trả lời câu hỏi và thực hiện các quy trình công việc thay mặt họ. Ví dụ, nó có thể phân tích thông minh các tài liệu chính sách chi phí và tạo ra các quy trình phê duyệt chi tiết – một nhiệm vụ mà thông thường sẽ mất hàng giờ để thực hiện thủ công. GCS và siêu dữ liệu GCS được agent sử dụng để lưu trữ tài liệu và thông tin được trích xuất tương ứng.
• Công cụ tối ưu hóa công việc của Snap phân tích thông số kỹ thuật, siêu dữ liệu và số liệu lịch sử của các công việc Flink và Spark được lưu trữ trên GCS trên hàng nghìn công việc để tìm kiếm cơ hội tối ưu hóa, tạo ước tính chi phí và điều chỉnh cấu hình. Sử dụng công cụ này, Snap đã nhận thấy thời gian điều tra giảm từ 30 phút xuống còn 30 giây!

Trong cả ba agent này, máy chủ GCS MCP xử lý các hoạt động dữ liệu cũng như thực thi các chính sách RBAC và truy cập tiêu chuẩn.

Kết nối các AI Agent với GCS bằng MCP

MCP đã nhanh chóng trở thành tiêu chuẩn phổ biến để kết nối các agent với nguồn dữ liệu, nhưng việc xây dựng máy chủ tùy chỉnh từ đầu thường là một quá trình chậm chạp, gây xao nhãng và làm phân tán sự tập trung vào đổi mới. Con đường này làm phát sinh chi phí phát triển và rủi ro đáng kể, vì nó buộc bạn phải quản lý mọi thứ từ xác thực và xử lý lỗi đến việc theo kịp các khả năng ngày càng phát triển của GCS. Để giải quyết vấn đề này, GCS cung cấp hai tùy chọn máy chủ MCP mạnh mẽ — Từ xa và Cục bộ — cho phép bạn giảm tải phần nền tảng và tập trung vào việc tạo ra giá trị.

Máy chủ MCP từ xa: Được quản lý hoàn toàn

Kết nối các agent của bạn với Cloud Storage MCP serverKhông cần triển khai cơ sở hạ tầng. Chỉ cần trỏ cấu hình agent của bạn đến điểm cuối được quản lý, bạn sẽ có quyền truy cập ngay lập tức vào dữ liệu phi cấu trúc của mình trên GCS, cho phép bạn mở rộng quy mô khối lượng công việc agent một cách dễ dàng mà không phải chịu gánh nặng về chi phí vận hành.

Vì máy chủ MCP của Cloud Storage tuân theo tiêu chuẩn MCP mở, nó hoạt động liền mạch với các khung agent chính như ADK và tương thích với các máy khách MCP. Bạn có thể dễ dàng kết nối các máy khách như Google Antigravity và Claude của Anthropic bằng cách thêm Trình kết nối tùy chỉnh trong cài đặt. Chỉ cần trỏ nó đến điểm cuối MCP của Cloud Storage, và bạn đã sẵn sàng bắt đầu xây dựng — không cần các tệp cấu hình phức tạp.

Việc kết nối agent với bộ lưu trữ đòi hỏi bảo mật và quản trị mạnh mẽ. Máy chủ GCS MCP được xây dựng trên các khung bảo mật, nhận dạng và giám sát tiêu chuẩn của Google Cloud:

• Bảo mật ưu tiên định danh: Việc xác thực được xử lý hoàn toàn thông qua Quản lý Danh tính và Truy cập (IAM) thay vì khóa dùng chung. Điều này đảm bảo các agent chỉ có thể truy cập dữ liệu (các nhóm lưu trữ và đối tượng) được người dùng ủy quyền rõ ràng.
• Khả năng quan sát toàn diện: Để theo dõi hoạt động của agent, mọi yêu cầu và hành động được thực hiện thông qua các máy chủ MCP này đều được ghi lại trong Nhật ký Kiểm toán Đám mây. Điều này cung cấp cho các nhóm bảo mật bản ghi về mọi tương tác, duy trì khả năng hiển thị đồng thời dễ dàng truy cập.
• Bảo mật MCP – quét nội dung: Bạn có thể tùy chọn cấu hình điểm cuối MCP với dịch vụ bảo mật nội dung của Google, Google Cloud Model Armor. Điều này cho phép bạn triển khai các biện pháp kiểm soát bảo mật chống lại các vectơ tấn công MCP phổ biến — chẳng hạn như các cuộc tấn công chèn lời nhắc trực tiếp và gián tiếp, các cuộc tấn công làm nhiễm độc Công cụ MCP và các cuộc tấn công chèn URL/SQL độc hại — cũng như ngăn chặn rò rỉ dữ liệu nhạy cảm.

Máy chủ MCP lưu trữ đám mây rất phù hợp với hầu hết các trường hợp sử dụng trong môi trường sản xuất; tuy nhiên, cũng giống như tất cả các máy chủ từ xa, bạn sẽ mất khả năng tùy chỉnh hoàn toàn các công cụ MCP của mình.

Máy chủ MCP cục bộ: Tự quản lý để tùy chỉnh có kiểm soát

Trong khi máy chủ từ xa xử lý việc truy cập dữ liệu tiêu chuẩn, MCP cục bộ là lựa chọn phù hợp khi bạn cần xây dựng các công cụ tùy chỉnh dành riêng cho logic nghiệp vụ của mình. Ví dụ, nếu agent của bạn cần thực hiện các chuyển đổi dữ liệu chuyên biệt—chẳng hạn như xóa thông tin nhận dạng cá nhân (PII) hoặc thêm ngữ cảnh từ một hệ thống nội bộ khác—mỗi khi đọc tệp từ GCS, máy chủ MCP cục bộ cho phép bạn xác định các khả năng độc đáo đó.

Máy chủ MCP cục bộ GCS là một phần mềm mã nguồn mở là GitHub repository thuộc các công cụ do Google duy trì cung cấp cho bạn một cầu nối đáng tin cậy đến dữ liệu của bạn. Dưới đây là một vài lời khuyên cần ghi nhớ khi thiết kế các công cụ tùy chỉnh:

• Cung cấp mô tả chính xác, rõ ràng để giảm thiểu các lần gọi sai từ các mô hình.
• Triển khai cơ chế xử lý lỗi thân thiện với mô hình để các mô hình có thể hiểu được lỗi của chúng và tự sửa chữa.

GCS Local MCP hiện cũng là một phần của  MCP Toolbox for Databases, Một kho lưu trữ mã nguồn mở duy nhất chứa các trình kết nối cho các dịch vụ dữ liệu chính như GCS, BigQuery, AlloyDB, Spanner và Cloud SQL, giúp việc giám sát và quản lý hệ sinh thái dữ liệu của bạn trở nên dễ dàng hơn. Toolbox cung cấp khả năng phát triển đơn giản hóa với mã mẫu được giảm thiểu, bảo mật được tăng cường thông qua OAuth2 và OIDC, và khả năng quan sát từ đầu đến cuối với tích hợp OpenTelemetry.

Bắt đầu

Cho dù bạn đang tối ưu hóa một quy trình hiện có như Snap hay tự động hóa việc tạo quy trình làm việc như Airwallex, dữ liệu phi cấu trúc của bạn là một trong những tài sản quý giá nhất của đại lý.

• Khám phá những thông tin có sẵn trong GCS Remote MCP Server.
• Hãy liên hệ với các Partner Google như Gimasys để thảo luận về trường hợp sử dụng Agent của bạn với dữ liệu GCS.