Temos o prazer de anunciar o lançamento público do Data Commons Model Context Protocol (MCP) Server. Esse lançamento representa um marco importante para tornar todos os vastos e interconectados conjuntos de dados públicos do Data Commons instantaneamente acessíveis e acionáveis para desenvolvedores de IA, cientistas de dados e organizações em todo o mundo. Essa capacidade reforça ainda mais a ambição mais ampla do Data Commons: usar informações estatísticas do mundo real como uma âncora para ajudar a reduzir as alucinações de modelos de linguagem grandes (LLMs).
Benefícios do MCP Server
O MCP Server oferece uma forma padronizada para os agentes de IA consumirem nativamente o Data Commons. Isso permite que os desenvolvedores aproveitem nossos dados abrangentes sem precisarem aprender nem interagir diretamente com APIs subjacentes complexas. Isso acelera drasticamente a criação de aplicativos agênticos ricos em dados que reduzem a taxa de alucinações em LLMs.
Agora, os desenvolvedores podem implantar mais rapidamente agentes e aplicativos de IA que fornecem aos usuários finais informações confiáveis obtidas pelo Data Commons. O MCP Server permite que os agentes lidem com toda a gama de consultas orientadas por dados, desde a descoberta inicial até os relatórios generativos:
Quer experimentar? Comece com o Gemini CLI aqui.
Desde 2023, o Data Commons do Google tem uma parceria com a ONE Campaign, uma organização global que defende os investimentos necessários para criar oportunidades econômicas e vidas mais saudáveis na África. Essa colaboração levou à criação do ONE Data, uma plataforma que combina os dados de desenvolvimento global e a experiência em política da ONE com os extensos conjuntos de dados públicos disponíveis por meio do Data Commons.
Como nosso primeiro caso de uso, o ONE Data utilizou o poder de nosso MCP Server e a exploração orientada por agentes para desenvolver o The ONE Data Agent, uma plataforma interativa para dados de financiamento da saúde. Essa nova ferramenta permite que os usuários pesquisem rapidamente dezenas de milhões de pontos de dados de financiamento da saúde em questão de segundos, usando uma linguagem simples. Eles podem, então, visualizar esses dados e fazer o download de conjuntos de dados limpos, economizando tempo e ajudando a melhorar a defesa, a geração de relatórios e a formulação de políticas nessa área.
Essa é uma inovação importantíssima para quem trabalha com saúde global. Há uma necessidade urgente de fortalecer os sistemas de saúde nos países em desenvolvimento, mas encontrar dados confiáveis sobre o financiamento da saúde é um desafio significativo. É realmente como tentar encontrar uma agulha no palheiro. As informações estão espalhadas em milhares de silos, enterradas em diferentes formatos de relatórios, organizadas por jargão técnico e armazenadas em vários bancos de dados isolados. Agora, por exemplo, para identificar quais países correm o risco de redução por parte de doadores, você pode pesquisar rapidamente os países que mais dependem de financiamentos externos para a saúde e, portanto, são mais vulneráveis a reduções de auxílio ou choques de dívida.
Para compilar um relatório confiável a partir de bancos de dados tradicionais, os usuários precisariam trabalhar com vários conjuntos de dados e extrair os dados manualmente. Os agentes, no entanto, entendem consultas complexas e são capazes de buscar e compilar os dados necessários rapidamente. O The ONE Data Agent está abrindo caminho para uma nova era de defesa acessível e impactante orientada por dados.
Seja para prototipar um novo agente de IA, adicionar recursos de dados a um produto ou otimizar o fluxo de trabalho de análise de sua organização, o Data Commons MCP Server está pronto para ajudar você a avançar com mais rapidez.
Ele foi projetado para integração total e para criar o mínimo de atrito na integração. O Data Commons MCP Server se encaixa naturalmente nos mais recentes fluxos de trabalho de desenvolvimento de agentes do Google Cloud Platform, como o Agent Development Kit (ADK) e os clientes, incluindo o Gemini CLI. O servidor também pode ser facilmente integrado a qualquer outro fluxo de trabalho agêntico ou outra plataforma.
Para ajudar você a começar, fornecemos um agente de amostra do ADK em um notebook do Colab, além de instruções para usar o servidor com o Gemini CLI:
