Google launches managed MCP servers that let AI agents simply plug into its tools | TechCrunch

Google makes it easier for AI agents to use real tools, starting with Maps and BigQuery

If you’ve ever tried to get an AI assistant to actually do something beyond chat, you probably know how messy it can be. Connectors break, credentials get lost, and governance becomes a headache. Google now wants to simplify that, by offering fully managed MCP servers that let agents plug into services like Maps, BigQuery, Compute Engine, and Kubernetes Engine with almost no setup. Read the original TechCrunch story here: https://techcrunch.com/2025/12/10/google-is-going-all-in-on-mcp-servers-agent-ready-by-design/.

Here’s the idea, plain and practical. MCP stands for Model Context Protocol, it’s an open standard created about a year ago to link models with tools and data. Instead of building and babysitting bespoke connectors, developers can paste a URL to a managed endpoint and the agent just talks to it. That means an analytics assistant can query BigQuery directly, or a travel agent can use Maps to get up-to-date location info, not just whatever the model remembers.

There’s a little history too, because standards matter. Anthropic developed MCP, and Google is leaning on that openness so its servers can work with many clients, from Gemini to other models. At launch the feature is in public preview, and Google says enterprise customers who already pay for its services won’t pay extra, with general availability expected soon.

Security-wise, Google layers in Cloud IAM and something they call Model Armor, which is basically a firewall for agent workloads, plus audit logging. It’s not magic, but it’s practical plumbing, so developers can focus on building useful agents, not fixing brittle integrations. I’ve seen teams waste weeks on that plumbing, so this feels like a much-needed cleanup.

Looking ahead, expect more services to show up, and for API management (Apigee) to translate existing APIs into agent-ready tools. It’s a nudge toward safer, more reliable agent automation, and that’s exciting, because it makes real-world use cases actually usable.

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Wenn du schon mal probiert hast, eine KI wirklich mit externen Tools arbeiten zu lassen, weißt du, wie oft das schiefgeht. Steckerleiste zusammenbasteln, Credentials pflegen, Governance nachziehen, ugh. Google geht jetzt einen anderen Weg, mit verwalteten MCP-Servern, damit Agenten direkt und einfach auf Dienste wie Maps, BigQuery, Compute Engine und Kubernetes Engine zugreifen können. Der TechCrunch-Artikel dazu ist hier: https://techcrunch.com/2025/12/10/google-is-going-all-in-on-mcp-servers-agent-ready-by-design/.

Kurz erklärt, MCP heißt Model Context Protocol, es ist ein offener Standard, der Modelle mit Tools verbindet. Anstatt Wochen mit eigenen Connectors zu verbringen, fügst du einfach eine URL zu einem verwalteten Endpunkt ein, und der Agent kann die angebotenen Tools nutzen. Praktisch: Ein Analyse-Assistent fragt BigQuery direkt ab, oder ein Reise-Assistent nutzt Maps für aktuelle Standortdaten.

Anthropic hat MCP entwickelt, und Google nutzt das, damit seine Server mit verschiedenen Clients funktionieren, auch mit Modellen außerhalb des eigenen Ökosystems. Die Neuerung ist aktuell in der öffentlichen Vorschau, Enterprise-Kunden zahlen laut Google vorerst keinen Aufpreis, die Verfügbarkeit soll bald folgen.

Sicherheitsfeatures wie Google Cloud IAM, Model Armor (eine Art Firewall für Agenten) und Audit-Logs sind dabei, also Governance und Kontrolle bleiben erhalten. Für Entwickler bedeutet das weniger Infrastrukturfrust, und mehr Zeit, sinnvolle Agenten zu bauen. Ehrlich gesagt, das ist eine willkommene Erleichterung, und macht Agenten in echten Anwendungen deutlich praktikabler.