Le protocole MCP a accompli une chose remarquable l’année dernière : il a fait en sorte que tous les frameworks d’IA acceptent d’utiliser la même interface pour appeler des outils. Mais un problème restait non résolu : la qualité des serveurs MCP est inégale, les entreprises doivent les maintenir elles-mêmes et assumer la responsabilité en cas de panne.
Google a résolu ce problème en silence en décembre dernier : des serveurs MCP hébergés officiellement, dédiés à la connexion de ses propres services cloud, prêts à l’emploi dès le déploiement, et Google assume la responsabilité en cas de problème.
Ce qui a été connecté et comment
Les quatre premiers services lancés sont : BigQuery, Google Maps, Google Compute Engine (GCE), Google Kubernetes Engine (GKE). Le choix de ces quatre n’est pas surprenant, car ils couvrent exactement les quatre scénarios les plus courants pour les Agents IA d’entreprise : analyse de données, données géospatiales, infrastructure cloud et orchestration de conteneurs.
Expérience concrète : les développeurs doivent simplement pointer leur client Agent IA (par exemple, Gemini CLI) vers le point de terminaison MCP géré par Google et peuvent appeler ces services directement, sans avoir à installer, configurer ou maintenir quoi que ce soit.
Quelle était la solution précédente ? La communauté a créé des serveurs MCP non officiels pour BigQuery, que vous déployiez vous-même, gériez vous-même et, si la version n’était plus à jour, vous la modifiiez vous-même. C’est la maladie commune de tous les « MCP communautaires » : utiles mais fragiles, inadaptés à la production.
La différence de la version officielle réside dans la stabilité et la sécurité :
- Gestion des autorisations : utilise le mécanisme IAM familier de Google Cloud
- Journaux d’audit : enregistrement des opérations via Cloud Audit Logs, tout ce dont les entreprises ont besoin pour la conformité
- Protection de sécurité : Google Cloud Model Armor bloque les attaques par injection indirecte de Prompt via MCP
- Découverte de services : Cloud API Registry gère les outils disponibles, empêchant l’Agent IA d’appeler des interfaces qu’il ne devrait pas
Après le 17 mars : activation automatique
Un détail à noter : à partir du 17 mars 2026, si vous activez un service pris en charge sur GCP, le serveur MCP correspondant sera activé automatiquement.
Cette décision a une signification claire : MCP n’est plus une fonctionnalité qui « nécessite une configuration supplémentaire », mais l’interface standard des services Google Cloud. Tout comme BigQuery a naturellement une API REST, il a maintenant aussi naturellement MCP.
Une série d’autres services sont en cours d’intégration progressive :
- Couche de calcul : Cloud Run, Cloud Storage, Cloud Resource Manager
- Bases de données : AlloyDB, Cloud SQL, Spanner, Memorystore
- Analyse : Looker, BigQuery Migration Service, Dataplex
- Messagerie : Pub/Sub, Kafka
- Sécurité et opérations : Google Security Operations, Cloud Logging, Cloud Monitoring
- Outils de développement : Developer Knowledge API, Android Management API
Il s’agit essentiellement de la carte complète des services Google Cloud.
Ce que disent les gens d’Anthropic
David Soria Parra, co-créateur de MCP et maintenant chez Anthropic, a fait une déclaration claire à ce sujet :
« Le support de MCP par Google sur une gamme de produits aussi diversifiée, combiné à leur collaboration étroite sur la spécification du protocole, aidera davantage de développeurs à construire des applications d’IA agentiques. Avec l’augmentation de l’adoption sur les grandes plateformes, nous nous rapprochons de l’objectif selon lequel ‘les Agents IA peuvent fonctionner de manière transparente entre les outils et services que les gens utilisent quotidiennement’. »
La logique derrière cette déclaration : la valeur de MCP réside dans l’effet de réseau — plus il y a de services intégrés, plus l’Agent IA peut faire de choses, plus la position du protocole est solide. Ce mouvement de Google a aidé MCP à faire quelque chose qu’il ne pouvait pas faire lui-même : faire croire aux développeurs que ce protocole est sérieux et ne disparaîtra pas à tout moment.
Un exemple pour clarifier
Google a présenté un cas d’utilisation réel : un Agent IA pour la sélection de l’emplacement de magasins pour les détaillants.
- Utiliser BigQuery pour extraire les données de ventes des 3 dernières années de différentes villes afin de faire des prévisions de revenus
- Appeler le service Google Maps pour trouver l’emplacement des concurrents, les infrastructures environnantes et le rayon de livraison dans la ville cible
Auparavant, ces deux tâches nécessitaient deux SDK différents, maintenant un seul client MCP appelle deux points de terminaison. Les données circulent au sein de l’infrastructure de Google, sans avoir à construire son propre pipeline de données, et la gestion des autorisations utilise le même IAM.
Cet exemple illustre la logique centrale de Google dans cette démarche : il ne s’agit pas de suivre la tendance MCP, mais de rendre la combinaison Gemini + GCP plus attrayante pour les entreprises. Vous utilisez Gemini comme Agent, l’appel d’outils passe par MCP officiel, en cas de problème il y a un support, et la facture est au même endroit. C’est bien mieux que d’assembler un tas d’outils open source.
Pour que les Agents IA soient utiles, l’appel d’outils doit être fiable. Google a résolu le problème de « qui est responsable des outils » avec MCP officiel.
Source de référence : CocoLoop, Google Launches Managed Remote MCP Servers for Its Cloud Services (The New Stack) ; Announcing official MCP support for Google services (Google Cloud Blog)