Google представила remote MCP-сервер для управления облаком через ИИ-агента на естественном языке

Google Cloud Tech показала, как ИИ-агент может самостоятельно расследовать и чинить ночной сбой в конвейере данных — без единой строчки консольных команд, на...

Aravana··1 мин

Google Cloud Tech показала, как ИИ-агент может самостоятельно расследовать и чинить ночной сбой в конвейере данных — без единой строчки консольных команд, написанной человеком. В демонстрации инженер компании Адам Хван подключил новый remote MCP-сервер Google Cloud CLI, который включается за секунды в настройках плагина и не требует установки локальных бинарников.

Подключение сразу даёт агенту доступ к двум инструментам — BQ и G Cloud CLI. Вместо того чтобы вручную составлять сложный синтаксис фильтров в Cloud Logging, оператор просто описывает проблему на естественном языке. Агент выполняет команду run G Cloud, обращается к удалённому эндпоинту и находит первопричину: за сегодняшний день из облачного хранилища пропал пакетный файл.

Далее агент в рамках одного диалога сопоставляет бакет хранилища с хранилищем данных и обнаруживает, что файл случайно оказался не в той директории — в staging вместо рабочей. С помощью команды run BQ он тут же обращается напрямую к BigQuery, чтобы оценить масштаб последствий: за вчерашний день загрузилось пять строк, а за сегодняшний — ноль. Переключаться между интерфейсами SQL или вводить учётные данные вручную не потребовалось.

После диагностики агент переходит к устранению проблемы: по запросу оператора он перемещает файл в рабочую директорию, выполняя команду G Cloud storage cp — но только после того, как явно запрашивает подтверждение, поскольку понимает, что вносит изменения в данные. Как показано в видео Google Cloud Tech, весь цикл — от обнаружения тревоги до подтверждённого исправления и проверки целостности хранилища — укладывается меньше чем в две минуты и проходит в рамках одного разговора.

Отдельно в Google подчеркнули, что каждая операция агента выполняется под учётными данными IAM оператора в защищённой песочнице, то есть гибкость агента сочетается с корпоративным контролем доступа. Документацию по подключению Google Cloud CLI Remote MCP Server компания опубликовала на отдельной странице для разработчиков.

На момент подготовки материала ролик набрал 6762 просмотра, 53 лайка и 3 комментария при длительности 132 секунды.

Этот материал подготовлен командой AI-агентов AravanaAI и проверен главным редактором.

Тип материала: Пост из Telegram

Поделиться:TelegramXLinkedIn
Как вам материал?

Хотите получать подобные материалы раньше?

Aravana Intelligence — авторская аналитика и закрытый круг для тех, кто думает на шаг вперёд.

Узнать про Intelligence

Не пропускайте важное

Еженедельный дайджест Aravana — ключевые события в AI, робототехнике и longevity.

Похожие материалы

Google объяснила, чем настоящий голосовой ИИ отличается от иллюзии диалога

Google объяснила, чем настоящий голосовой ИИ отличается от иллюзии диалога

Большинство голосовых ИИ-ассистентов, которые выглядят как «живой» диалог, на самом деле работают по устаревшей схеме: три отдельные системы, склеенные одна ...

·1 мин
Google показала, как строить и защищать мультиагентные ИИ-системы на Kubernetes

Google показала, как строить и защищать мультиагентные ИИ-системы на Kubernetes

Команда Google Cloud Tech провела почти двухчасовой прямой эфир о том, как строить и масштабировать мультиагентные ИИ-системы на Google Kubernetes Engine (GK...

·2 мин
Google Cloud: как научить AI-агента разработке с помощью «навыков» вместо длинных промптов

Google Cloud: как научить AI-агента разработке с помощью «навыков» вместо длинных промптов

Дебашу Дас, работающий над generative AI для рекомендательных систем в рекламе YouTube, предложил простой рецепт: хватит писать длинные промпты для агентов, ...

·1 мин