공공 데이터 인사이트를 더 빠르게 이용하세요: Data Commons MCP가 이제 Google Cloud에 호스팅됩니다

Source: Google Developers Blog

FEB. 9, 2026

2025년 9월, 우리는 Data Commons Model Context Protocol (MCP) 서버를 도입하여 AI 에이전트가 Data Commons 데이터를 네이티브하게 상호작용할 수 있는 표준 방식을 제공했습니다. 이어서 Gemini CLI 확장을 출시했으며, 이를 통해 Gemini CLI 사용자의 설정 과정을 간소화했습니다.

이 도구들은 자연어 기반 데이터 탐색의 문을 성공적으로 열었지만, 로컬 Python 환경에 의존했기 때문에 다음과 같은 문제점이 있었습니다: 오픈소스 도구 설치 및 실행이 고보안 환경과 호환되지 않았으며, 로컬 MCP 서버를 호스팅하는 것은 자체 쿼리 에이전트를 배포하려는 개발자에게 필요한 확장성을 제공하지 못했습니다.

오늘 우리는 모두가 LLM과 함께 datacommons.org를 더 쉽게 사용할 수 있도록 Google Cloud Platform에서 호스팅되는 Data Commons MCP 서비스를 출시합니다. 이제 무료 서비스에 연결하고 Google이 나머지를 관리하도록 하면 됩니다—Python 환경, 리소스 관리, 버전 릴리스, 보안 준수 등에 대해 신경 쓸 필요가 없습니다.

왜 사용해야 할까요?

MCP 서버는 AI 에이전트가 Data Commons 데이터를 네이티브하게 소비할 수 있는 표준화된 방식을 제공합니다. 분석가는 자연어로 고수준 질문을 하여 인사이트를 만들 수 있으며, MCP는 신뢰할 수 있는 출처의 데이터를 반환합니다. 개발자는 필요에 맞게 맞춤형 AI 에이전트를 손쉽게 만들 수 있습니다. 예를 들어 다음과 같은 통계적 질문에 대한 답을 얻을 수 있습니다:

• “미국 주별 실업률과 비만율 사이의 상관관계는 어떻게 되나요?”
• “동유럽 모든 국가의 GDP를 순위별로 나열해 주세요.”

오늘 바로 연결하세요!

• 이미 Data Commons Gemini CLI 확장을 사용 중이라면: 별도의 작업이 필요 없습니다. 다음에 Gemini CLI를 실행하면 확장이 자동으로 업데이트되어 로컬 서버 인스턴스를 시작하는 대신 웹을 통해 서버에 연결됩니다.

• 확장을 아직 사용해 보지 않았다면: Gemini CLI 확장 사용하기를 참고해 시작하세요.

• 확장 없이 Gemini CLI를 사용하거나 다른 에이전트를 사용하는 경우: 무료 Data Commons API 키를 발급받고 설정을 호스팅 서버를 가리키도록 업데이트하세요. 자세한 내용은 Gemini CLI 사용하기를 확인하십시오.

{
  "mcpServers": {
    "datacommons-mcp": {
      "httpUrl": "https://api.datacommons.org/mcp",
      "headers": {
        "X-API-Key": "YOUR DC API KEY"
      }
    }
  }
}

참고: 호스팅된 MCP 서버는 datacommons.org에 대한 쿼리만 사용할 수 있습니다. 자체 Custom Data Commons 인스턴스를 운영 중이라면 여전히 자체 MCP 서버를 실행해야 합니다. 자세한 내용은 Run MCP tools를 참고하세요.

Data Commons를 활용한 멋진 사용 사례를 공유하거나 피드백이 있다면 support@datacommons.org 로 이메일을 보내 주세요.