宣布 Data Commons Gemini CLI 扩展

Source: Google Developers Blog

自从我们在十月初推出 Gemini CLI 扩展框架以来，开源生态系统中出现了大量由 Google 自己和第三方贡献的扩展。今天，Data Commons 的新扩展加入了这个列表，使得访问和理解全球公开可用的数据比以往任何时候都更容易。

Gemini CLI 的 Data Commons 扩展让你能够用自然语言提出复杂的数据驱动问题，直接查询 Data Commons 庞大的公共数据集仓库，以权威来源为 LLM 的回答提供依据，降低 AI 幻觉的可能性。

什么是 Data Commons？

可以把 Data Commons 看作是一个巨大的、结构化的公共数据图书馆。它将来自联合国、世界银行以及各类政府机构的数十亿数据点汇聚到一个基于开源 Schema.org 词汇表的知识图谱中。

Data Commons 扩展的优势

该扩展使用了底层的 Data Commons MCP 工具，这些工具针对高级、自然语言的数据交互进行了优化。你可以 安装该扩展 并通过一条命令运行这些工具，随后即可立即开始执行全套数据驱动查询——从初步发现到生成报告。

快速获取公共数据问题的答案

Data Commons 为所有对公共统计数据感兴趣的人提供了便捷的入口，汇集了数百个来自权威公共来源的数据集。代理和工具经过优化，能够在对话中处理探索性和分析性的问题，例如：

数据探索

• “关于印度有什么有趣的统计数据？”
• “你有什么关于法国的经济数据？”

数据分析与洞察

• “总结巴西暴力犯罪统计的趋势。”
• “分析教育支出对斯堪的纳维亚国家人均 GDP 的影响。”
• “比较 G20 国家之间的失业率。”
• “列出自 1964 年以来加拿大的年度人口，并将结果保存为 CSV 文件。”

用权威数据对其他工具返回的数据进行校准或比较

Data Commons 的数据直接来源于权威公共渠道，从而降低幻觉的风险。你可以将 Data Commons 的结果与其他 Gemini CLI 工具（如 GoogleSearch）返回的结果进行比较。

与你的工作流集成

Gemini CLI 框架允许你将 Data Commons 的结果与其他数据相关扩展的结果组合，形成一体化的工作流。例如，你可以使用 MCP Toolbox for Databases 将公共数据与自有专有数据集进行比较，或使用 Looker 扩展 基于 Data Commons 的结果创建可视化。

深入挖掘：开发你的数据应用

你可以使用 Data Commons 的独立 MCP 服务器来构建自己的代理和应用。想了解更多，请查看 Data Commons MCP 服务器的 公告 或访问文档。