गूगल ने हाल ही में सार्वजनिक डेटा सेट के लिए डेटा साझा करने वाला MCP सर्वर जारी किया है, जो कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजेंट को सार्वजनिक डेटा सेट तक पहुंचने में सुविधा प्रदान करने के लिए बनाया गया है, जिससे जानकारी में त्रुटि (अर्थात "मूर्खता") कम हो जाएगी और जांच करने योग्य उत्तर प्रदान किए जा सकेंगे। यह कदम डेटा-समृद्ध एजेंट अनुप्रयोगों के विकास को तेज करेगा। गूगल सॉफ्टवेयर इंजीनियर केयूर शाह के अनुसार, MCP सर्वर सार्वजनिक डेटा सेट को तेजी से उपलब्ध और कार्यान्वित करने में सक्षम बनाता है, जो एजेंट के लिए एक मानकीकृत डेटा उपभोग तरीका प्रदान करता है, जो संसाधनों के बिना भरोसेमंद और स्रोत से जुड़ी जानकारी वापस करता है।
चित्र स्रोत टिप्पणी: चित्र AI द्वारा बनाया गया है, चित्र प्रदाता सेवा मिडजर्नी है
MCP मॉडल संदर्भ संधि (Model Context Protocol) है, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुप्रयोगों को बाहरी प्रणालियों, जैसे डेटा स्रोत, उपकरण और प्रक्रियाओं से एक एकीकृत इंटरफेस के माध्यम से जोड़ने की अनुमति देता है। इसका अर्थ है कि एजेंट अलग-अलग सेवाओं के लिए अलग-अलग एकीकरण जोड़े बिना एक ही मार्ग से जानकारी प्राप्त कर सकते हैं और कार्य कर सकते हैं। विकासकर्ताओं के लिए, MCP एकीकरण समय और जटिलता कम करता है; उपयोगकर्ताओं के लिए, यह एजेंट की क्षमता को बढ़ाता है, अधिक व्यापक डेटा और अनुप्रयोग पारिस्थितिकी तंत्र को खोलता है।
डेटा साझा MCP सर्वर गूगल के एजेंट विकास टूलकिट और Gemini CLI के साथ एकीकृत है, जो बिना किसी बाधा के सेटअप प्रदान करता है। एजेंट अनुसंधान, विश्लेषण और उत्पादन प्रश्नों का निपटान कर सकते हैं, जिनकी क्षमता अफ्रीका में स्वास्थ्य डेटा के स्कैन से लेकर ब्रिक्स देशों में औसत आयु, असमानता और जीडीपी वृद्धि की तुलना तक फैली हुई है, और अमेरिकी जिलों में आय और मधुमेह की स्थिति पर संक्षिप्त रिपोर्ट तक फैली हुई है। उपयोगकर्ता केवल एक बार Gemini CLI में एक प्रश्न दर्ज करता है, और एजेंट सार्वजनिक डेटा के कई डेटा सेट से जानकारी को संरचित रिपोर्ट के साथ निकाल लेता है।
वास्तविक अनुप्रयोग में, ONE Campaign डेटा साझा MCP सर्वर के प्रयोग करने वाले संगठनों में से एक बन गया, जिसने एक एजेंट विकसित किया जो उनकी नीति और प्रचार कार्य के समर्थन करता है। ONE डेटा एजेंट लाखों स्वास्थ्य वित्तीय डेटा बिंदुओं के जांच करने में कुछ सेकंड में सक्षम है, जो पहले हजारों अलग-अलग रिकॉर्ड में एक-एक करके खोजने की आवश्यकता थी। इन जानकारी के संग्रह के माध्यम से, यह एजेंट निर्णय लेने वालों और गतिविधि प्रेरकों के लिए तेज दृष्टि प्रदान करता है, जिससे एक "समुद्र में सुई ढूंढना" आउटपुट में बदल जाता है।
गूगल डेटा साझा MCP सर्वर को एजेंट आउटपुट की विश्वसनीयता बढ़ाने के लिए एक उपकरण के रूप में स्थापित करता है। सार्वजनिक डेटा सेट के साथ उत्तर को मिलाकर, यह अनुमान लगाने को सीमित करने के लिए बनाया गया है और जांच करने योग्य उत्तर प्रदान करता है। इसके अलावा, गूगल इस सर्वर को विकासकर्ताओं के लिए खुला संसाधन के रूप में प्रदान करता है, जिसमें PyPI पर स्टार्टर पैकेज, GitHub पर उदाहरण कोड और एक Colab नोटबुक शामिल है जिसका परीक्षण किया जा सकता है। AI के दैनिक जीवन में तेजी से अनुप्रयोग के साथ, मूर्खता अभी भी प्रणाली को प्रभावित करती रहती है, विशेष रूप से संवेदनशील क्षेत्रों में जैसे कि चिकित्सा और कानून। गूगल के डेटा साझा MCP सर्वर इस जोखिम को कम करने में सक्षम होगा।
मुख्य बिंदु:
🌐 गूगल ने डेटा साझा MCP सर्वर लॉन्च किया, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजेंट को सार्वजनिक डेटा सेट तक पहुंचने में सुविधा प्रदान करता है, जिससे जानकारी में त्रुटि कम हो जाती है।
📊 इस सर्वर को एजेंट विकास टूलकिट और Gemini CLI के साथ एकीकृत किया गया है, जो एजेंट के प्रश्न और रिपोर्टिंग क्षमता को बढ़ाता है।
🔍 ONE Campaign ने इस सर्वर का उपयोग किया है, स्वास्थ्य डेटा की खोज को तेज करता है और त्वरित और विश्वसनीय निर्णय समर्थन प्रदान करता है।
