公開データの洞察を迅速に取得：Data Commons MCPがGoogle Cloudでホスト開始
本文の状態
日本語全文を表示中
詳細モードで約3分の本文を読めます。
同じ出来事の情報源
この情報源を基点に整理
Google Developers AI
Data CommonsがGoogle Cloud Platform上で無料のModel Context Protocolサービスを開始し、ユーザーはセットアップ不要で公開データの分析を迅速に行えるようになりました。
Source Article
元記事を日本語で読む
本文に関係しない購読案内、埋め込み通知、サイト内プロモーションは除いています。
Google Cloud上でホスト開始：Data Commons MCPによる公共データ分析のさらなる高速化・簡便化
2025年9月、Data Commonsプロジェクトは「Data Commons Model Context Protocol (MCP) サーバー」を導入し、AIエージェントがData Commonsのデータを標準化された方法で直接利用できる道を開きました。その後、設定を簡素化する「Gemini CLI拡張機能」も提供されました。
しかし、これらの初期ツールはローカルのPython環境に依存していたため、いくつかの課題がありました。オープンソースツールのインストールと実行はセキュリティが厳格な環境との互換性に問題があり、また、ローカルでMCPサーバーをホストする方式は、開発者が独自のクエリエージェントを公開したい場合に必要なスケーラビリティを欠いていました。
今回、この障壁を取り除く大きな一歩として、Data Commons MCPサービスをGoogle Cloud Platform (GCP) 上でホスト型サービスとして提供開始しました。これにより、ユーザーは無料のサービスに接続するだけで利用可能となり、Python環境の構築、リソース管理、バージョンアップデート、セキュリティコンプライアンスなどの管理負担から解放されます。Google Cloudがこれらのインフラをすべて管理します。
このMCPサーバーは、信頼できる公的データ源（Data Commons）の情報を、AIエージェントが自然言語の高レベルな質問を通じて直接利用できるようにする標準インターフェースを提供します。例えば、「米国の州における失業率と肥満率の相関関係は？」や「東欧諸国のGDPをランキング順に示して」といった質問に対して、統計データに基づいた回答を得ることができます。これにより、アナリストは自然言語で簡単に洞察を発見でき、開発者は自身のニーズに合わせたカスタムAIエージェントを容易に構築できます。
既存ユーザーへの移行はスムーズです。Data Commons Gemini CLI拡張機能を既に使用しているユーザーは、何もする必要はありません。次回Gemini CLIを起動した際、拡張機能は自動的に更新され、ローカルサーバーの代わりにウェブ上のこのホスト型サーバーに接続します。拡張機能を未使用のユーザーは、引き続きセットアップ手順に従って開始できます。
Gemini CLIを拡張機能なしで使用している場合、または他のAIエージェントを使用している場合は、無料のData Commons APIキーを取得し、設定をこのホスト型サーバー（https://api.datacommons.org/mcp）を指すように更新する必要があります。
なお、このホスト型MCPサーバーは、公開データセットを提供するdatacommons.orgへのクエリ専用である点に注意が必要です。自身でカスタムData Commonsインスタンスを運用しているユーザーは、従来通り独自のMCPサーバーを実行し続ける必要があります。
この進展により、セキュアでスケーラブルな環境において、誰もがより簡単かつ迅速に公共データの洞察を得られる基盤が整備されました。
原文を表示
Access public data insights faster: Data Commons MCP is now hosted on Google Cloud
In September, 2025, we introduced the Data Commons Model Context Protocol (MCP) server to provide a standard way for AI agents to interact with Data Commons data natively. This was followed by the Gemini CLI extension, which streamlined the setup process for Gemini CLI users.
While these tools successfully opened the door for natural language data exploration, they relied on local Python environments, which created some challenges. Installing and running open-source tools was not compatible with high-security environments; and hosting a local MCP server lacked the scalability needed for developers who want to publish their own query agents.
Today, we’re taking the next step to make it easier for everyone to use datacommons.org with an LLM by launching the hosted Data Commons MCP service in Google Cloud Platform. Now you can just connect to the free service and let Google manage the rest – no need to worry about Python environments, resource management, version releases, security compliance etc.
The MCP server provides a standardized way for AI agents to consume Data Commons data natively. Analysts can create insights by asking high-level questions in natural language with the MCP returning data from trusted sources, while developers can easily create AI agents customized for their needs. For example, you can get statistical answers to questions like "What is the correlation between unemployment levels and obesity rates in U.S. states?" or "Rank-order the GDP of every eastern European country".
If you're already using the Data Commons Gemini CLI extension, you don't need to do anything. The next time you run Gemini CLI, the extension will automatically update itself to connect to the server over the web instead of starting up a local server instance. If you haven't used the extension before, see Use the Gemini CLI extension to get started.
If you're using Gemini CLI without the extension, or any other agent, you'll need to get a free Data Commons API key and update your configuration to point to the hosted server. For complete details, see Use Gemini CLI.
"mcpServers": { "datacommons-mcp": { "httpUrl": "https://api.datacommons.org/mcp", "headers": { "X-API-Key": "YOUR DC API KEY" } } } JSON Copied Sorry, your browser doesn't support playback for this video
And as always, if you’re interested in sharing your cool usage of Data Commons or have feedback, please email us at [email protected].
Note: The hosted MCP server can only be used to query datacommons.org. If you're running your own Custom Data Commons instance, you'll still need to run your own MCP server. See Run MCP tools for more information.
AI Announcements Making Gemini CLI extensions easier to use
Gemini Web AI Tutorials How-To Guides Turn creative prompts into interactive XR experiences with Gemini
AI Cloud Announcements Best Practices Conductor Update: Introducing Automated Reviews
Android Google AI Studio AI Events Get ready for Google I/O 2026
関連記事
今日のまとめ
AIデイリーブリーフで今日の重要ニュースをまとめ読み