谷歌旗下Data Commons团队宣布，将Data Commons的MCP（模型上下文协议）服务改为由谷歌云平台托管，开放用户连接到一个免费的云端端点，支持MCP的AI代理可通过统一接口查询datacommons.org上的公开统计数据，无需在本地安装和维护MCP服务器所需的工具与运行环境。但若使用Gemini CLI扩展插件以外的客户端，仍需申请免费的Data Commons API密钥并在连接时一并提供。

Data Commons是谷歌推动的公开数据知识图谱项目，整合了来自多个来源的统计指标、地理信息与主题背景，供研究、分析和应用开发使用。MCP则是一套标准化协议，用于让AI代理与外部数据和工具进行交互。Data Commons团队已于2025年下半年率先推出Data Commons MCP服务器与Gemini CLI扩展插件，使用户能通过自然语言驱动代理查询数据。

此前，用户通常需要在本地环境中安装开源Python工具并启动本地MCP服务器。官方指出，这种依赖对部分高安全管控环境不够友好，也使希望将查询代理对外提供给他人使用的开发者面临部署和运维的门槛。改为云端托管后，可显著减轻开发者的部署与维护负担，由谷歌在云端集中管理。

对于已有用户，若此前已使用Data Commons的Gemini CLI扩展插件，官方表示，下次启动Gemini CLI时，该插件将自动更新为通过网络连接云端托管服务器，而非在本地启动服务器实例。对于未使用扩展插件或采用其他MCP客户端的团队，官方将托管服务的连接地址设为https://api.datacommons.org/mcp，并要求使用Data Commons API密钥进行访问。

官方同时明确了托管服务的使用边界：该托管MCP服务器仅可用于查询datacommons.org上的数据。若组织使用Custom Data Commons自建数据实例，仍需自行部署对应的MCP服务器，不可直接使用官方托管端点。