Das MCP-Protokoll hat im vergangenen Jahr eine bemerkenswerte Leistung vollbracht: Es hat alle KI-Frameworks dazu gebracht, dieselbe Schnittstelle zum Aufrufen von Werkzeugen zu verwenden. Ein Problem blieb jedoch ungelöst – die Qualität der MCP-Server ist uneinheitlich, Unternehmen müssen sie selbst warten und bei Ausfällen selbst haften.
Google hat dieses Problem im vergangenen Dezember leise gelöst: offiziell gehostete MCP-Server, die speziell mit den eigenen Cloud-Diensten verbunden sind, einsatzbereit bei der Bereitstellung, und Google übernimmt die Verantwortung bei Problemen.
Was wurde angebunden und wie
Die ersten vier Dienste gingen an den Start: BigQuery, Google Maps, Google Compute Engine (GCE), Google Kubernetes Engine (GKE). Die Auswahl dieser vier ist nicht überraschend, da sie genau die vier häufigsten Szenarien für Unternehmens-KI-Agenten abdecken: Datenanalyse, Geodaten, Cloud-Infrastruktur und Container-Orchestrierung.
Konkrete Erfahrung: Entwickler müssen lediglich ihren KI-Agenten-Client (z. B. Gemini CLI) auf den von Google gehosteten MCP-Endpunkt ausrichten und können diese Dienste direkt aufrufen, ohne etwas installieren, konfigurieren oder warten zu müssen.
Wie sah die bisherige Lösung aus? In der Community gab es inoffizielle BigQuery-MCP-Server, die man selbst bereitstellte, selbst verwaltete und bei Versionsproblemen selbst anpasste. Dies ist die allgemeine Schwäche aller "Community-MCPs": Sie sind nützlich, aber zerbrechlich und nicht für die Produktion geeignet.
Der Unterschied der offiziellen Version liegt in Stabilität und Sicherheit:
- Berechtigungsverwaltung: über das vertraute Google Cloud IAM-System
- Prüfprotokolle: Betriebsaufzeichnungen über Cloud Audit Logs, alles, was für die Unternehmens-Compliance erforderlich ist
- Sicherheitsschutz: Google Cloud Model Armor blockiert indirekte Prompt-Injection-Angriffe über MCP
- Dienstfindung: Cloud API Registry verwaltet, welche Werkzeuge verfügbar sind, und verhindert, dass der KI-Agent unerwünschte Schnittstellen aufruft
Nach dem 17. März: automatische Aktivierung
Ein bemerkenswertes Detail: Ab dem 17. März 2026 wird der entsprechende MCP-Server automatisch aktiviert, wenn Sie einen unterstützten Dienst auf GCP aktivieren.
Diese Entscheidung hat eine klare Bedeutung: MCP ist keine Funktion mehr, die "zusätzlich konfiguriert werden muss", sondern die Standardschnittstelle der Google Cloud-Dienste. So wie BigQuery selbstverständlich eine REST-API hat, hat es jetzt auch selbstverständlich MCP.
Eine Reihe weiterer Dienste wird nach und nach angebunden:
- Compute-Ebene: Cloud Run, Cloud Storage, Cloud Resource Manager
- Datenbanken: AlloyDB, Cloud SQL, Spanner, Memorystore
- Analyse: Looker, BigQuery Migration Service, Dataplex
- Messaging: Pub/Sub, Kafka
- Sicherheit und Betrieb: Google Security Operations, Cloud Logging, Cloud Monitoring
- Entwicklungstools: Developer Knowledge API, Android Management API
Im Grunde die vollständige Dienstlandkarte von Google Cloud.
Was die Leute von Anthropic sagen
David Soria Parra, Mitbegründer von MCP und jetzt bei Anthropic, hat sich dazu klar geäußert:
"Die Unterstützung von MCP durch Google über eine so vielfältige Produktpalette hinweg, kombiniert mit ihrer engen Zusammenarbeit bei der Protokollspezifikation, wird mehr Entwicklern helfen, agentische KI-Anwendungen zu erstellen. Mit der steigenden Akzeptanz auf den großen Plattformen kommen wir dem Ziel näher, dass 'KI-Agenten nahtlos zwischen den Werkzeugen und Diensten arbeiten können, die Menschen täglich nutzen'.
Die Logik hinter dieser Aussage: Der Wert von MCP liegt im Netzwerkeffekt – je mehr Dienste angebunden sind, desto mehr kann der KI-Agent tun, desto stabiler wird die Position des Protokolls selbst. Mit diesem Schachzug hat Google MCP etwas ermöglicht, was es selbst nicht tun konnte – Entwickler davon zu überzeugen, dass dieses Protokoll ernst gemeint ist und nicht jederzeit verschwinden wird.
Ein Beispiel zur Veranschaulichung
Google nennt einen realen Anwendungsfall: ein KI-Agent für die Standortwahl eines Einzelhändlers.
- Mit BigQuery die Verkaufsdaten der letzten 3 Jahre aus verschiedenen Städten abrufen, um Umsatzprognosen zu erstellen
- Den Google Maps-Dienst aufrufen, um die Standorte der Wettbewerber, die Umgebungsinfrastruktur und den Lieferradius in der Zielstadt zu ermitteln
Früher musste man für diese beiden Aufgaben zwei verschiedene SDKs verwenden, jetzt reicht ein einziger MCP-Client, um zwei Endpunkte aufzurufen. Die Daten fließen innerhalb der Google-Infrastruktur, man muss keine eigene Datenpipeline aufbauen, und die Berechtigungsverwaltung erfolgt über dasselbe IAM.
Dieses Beispiel zeigt die Kernlogik von Google bei diesem Schritt: Es geht nicht darum, den MCP-Hype zu nutzen, sondern darum, die Kombination Gemini + GCP für Unternehmen attraktiver zu machen. Sie nutzen Gemini als Agent, der Werkzeugaufruf erfolgt über offizielles MCP, bei Problemen gibt es Support, und die Abrechnung erfolgt an einer Stelle. Das ist viel besser, als eine Reihe von Open-Source-Tools zusammenzustückeln.
Damit KI-Agenten nützlich sind, muss der Werkzeugaufruf zuverlässig sein. Google hat mit offiziellem MCP das Problem gelöst, "wer für die Werkzeuge verantwortlich ist".
Quellenangabe: CocoLoop, Google Launches Managed Remote MCP Servers for Its Cloud Services (The New Stack); Announcing official MCP support for Google services (Google Cloud Blog)