MCP na Google Cloud: architektura dla agentów AI i firmowych danych
Autor: Filip Kędziora· AIOpsGoogle Cloud rozwija zarządzane serwery MCP. Pokazujemy, jak myśleć o architekturze, bezpieczeństwie i MVP dla firmy.
Google Cloud udostępnia zarządzane serwery MCP oraz narzędzia do publikowania własnych serwerów. Dla firmy oznacza to możliwość połączenia agenta AI z danymi i usługami chmurowymi przy zachowaniu kontroli dostępu, logowania i governance.
Przykładowa architektura MCP na GCP
- agent AI lub aplikacja kliencka
- serwer MCP wdrożony na Cloud Run
- dane i wyszukiwanie w BigQuery lub firmowej bazie wiedzy
- model generatywny w Vertex AI
- IAM, Secret Manager, logowanie i monitoring
- warstwa akceptacji człowieka dla działań wysokiego ryzyka
Dlaczego warto zacząć od MVP
Pierwsze MVP powinno obejmować jeden proces i ograniczony zestaw narzędzi. Przykładem może być asystent, który odpowiada na pytania z firmowej bazy wiedzy, pobiera dane KPI i przygotowuje raport do akceptacji managera. Dopiero po pomiarze jakości i kosztu warto dodawać kolejne systemy.
Co mierzyć przed skalowaniem
- trafność odpowiedzi i kompletność źródeł
- czas wykonania procesu przed i po wdrożeniu
- koszt zapytania i koszt infrastruktury
- liczbę eskalacji do człowieka
- błędy uprawnień i próby dostępu do niedozwolonych danych
Chcesz policzyć, czy AI opłaci się w Twojej firmie?
Umów się na rozmowę