Google Cloud espande servizi AI e database nel 2026: MCP gestiti, throughput provisionato e BigQuery globale

Google Cloud accelera nel 2026 su AI agentico, database e analytics con tre mosse che puntano direttamente alle esigenze enterprise: server MCP gestiti per collegare agenti come Gemini ai dati senza infrastruttura custom, throughput provisionato su Vertex AI per capacità garantita e latenza più stabile, e nuove funzionalità di BigQuery che spingono verso un’analisi cross-regione più semplice. Il messaggio sottostante è chiaro: l’AI non è più solo modello e prompt, ma catena completa di accesso ai dati, governance, auditing e performance “da produzione”. Il 2026, nella visione Google Cloud, è l’anno in cui la promessa degli agenti diventa un problema di ingegneria dei sistemi: come farli interrogare database reali, scrivere query, generare schemi, cercare vettori, restare tracciabili nei log e rispettare IAM senza trasformare ogni progetto in un cantiere di integrazione.

Server MCP gestiti: il ponte tra agenti e database senza “colla” infrastrutturale

La novità più caratterizzante è l’estensione dei server MCP gestiti ai principali database e servizi dati di Google Cloud. MCP, in questa impostazione, diventa una dorsale standard per permettere a un agente di operare “vicino” ai dati con azioni tipiche da developer e da DBA, ma in modo governato. Il vantaggio dichiarato è ridurre il lavoro manuale: niente broker ad hoc, niente servizi intermediari da mantenere, niente layer custom per autenticazione e auditing. L’elemento che rende questo passaggio rilevante per le imprese è che le integrazioni vengono incorniciate fin da subito in un modello di controllo accessi e tracciabilità: autenticazione IAM, policy coerenti con l’ambiente enterprise e audit log per ricostruire cosa ha fatto l’agente, quando, e con quali permessi. È la differenza tra “un agente che funziona in demo” e un agente che può essere messo in produzione senza trasformarsi in una zona grigia di responsabilità.

AlloyDB, Spanner, Cloud SQL, Bigtable e Firestore: agenti che interrogano, diagnosticano e cercano vettori

L’espansione MCP non si limita a un singolo prodotto, ma copre un blocco ampio di database e datastore. Su AlloyDB, la promessa è rendere più immediata l’operatività su workload PostgreSQL: l’agente può intervenire su schemi, supportare diagnostica delle query e attivare logiche di ricerca di similarità vettoriale senza che l’utente debba costruire un’infrastruttura parallela. Il focus, qui, è lo sviluppo di applicazioni RAG e flussi agentici “data-driven” con un costo operativo più basso.

Su Spanner, la traiettoria è quella del database come “cervello” transazionale per sistemi moderni che devono restare consistenti e scalare globalmente, ma che ora vogliono anche capacità più vicine ai casi d’uso AI: query multimodali, analisi per frodi, raccomandazioni, ragionamento su relazioni complesse. Nel quadro descritto, Spanner consolida la sua ambizione di ridurre la necessità di database separati, portando nello stesso perimetro anche logiche di ricerca ibrida e componenti orientati ai vettori.

Su Cloud SQL, MCP punta a semplificare l’amministrazione e l’interazione su motori diffusi come MySQL, PostgreSQL e SQL Server, con un vantaggio immediato per team che vogliono far “agire” gli agenti sui dati ma senza aprire nuove superfici operative fuori dai controlli standard.

Su Bigtable, la logica è diversa: il valore sta nell’automatizzare workflow tipici di contesti time series e hub di integrazione, dove la quantità di dati e la velocità sono la vera barriera.

Su Firestore, la narrativa è quella della sincronizzazione e gestione di collezioni documentali, spesso legate a sessioni, profili applicativi e stato, cioè tutto ciò che gli agenti possono usare come contesto operativo.

In parallelo, emerge anche un elemento di interoperabilità: Google Cloud racconta che questi server MCP possono supportare non solo Gemini, ma anche agenti terzi, citando ad esempio Claude. Questo indica una scelta di posizionamento: MCP come standard di connessione per l’agentic computing, non come API “chiusa”.

Developer Knowledge: l’IDE collegato alla documentazione Google

Accanto al pezzo database, Google Cloud spinge un server MCP che collega l’IDE alla documentazione e alle guide ufficiali, con l’obiettivo di assistere nello sviluppo e nel troubleshooting. È una mossa che parla direttamente alla produttività: se gli agenti devono diventare “colleghi” tecnici, devono poter consultare fonti affidabili, restare aggiornati e ridurre la dipendenza da memoria o da ricerca esterna. Nel quadro enterprise, questo si traduce nella possibilità di avere assistenza contestuale al codice con controlli di accesso e logging, evitando che la knowledge base diventi un canale opaco.

Sicurezza: SAIF, agenti di remediation e il tema “AI come superficie d’attacco”

Il tema sicurezza entra da due lati. Da un lato, c’è il rapporto del Google Threat Intelligence Group che descrive minacce legate all’AI, con categorie come estrazione di modelli, operazioni cyber “aumentate” e malware integrato. Dall’altro, c’è la risposta “di piattaforma” che Google Cloud incastra nel proprio stack, citando framework come SAIF e agenti di supporto come CodeMender. Il punto operativo, qui, è che l’AI non è solo strumento difensivo ma anche terreno di abuso: la distillazione può diventare un rischio di IP e un rischio di competitività, mentre l’uso di modelli per ricognizione e phishing riduce ulteriormente le barriere d’ingresso. La conseguenza, per la governance, è che i controlli su accesso API, pattern di utilizzo e auditing non sono un “plus”: diventano un requisito di base quando si mettono agenti in catene che toccano dati e infrastruttura.

Vertex AI: throughput provisionato per prestazioni prevedibili e capacity planning più semplice

Il throughput provisionato su Vertex AI mira a risolvere un problema classico di produzione: l’imprevedibilità. Quando un servizio AI è usato in feature interattive, customer care, sistemi di onboarding o agenti che devono rispondere in tempo reale, la variabilità di capacità e latenza diventa un limite di prodotto. La logica è quindi riservare risorse per avere una capacità “garantita” e pianificabile. Nel racconto, Vertex AI estende questa possibilità a un set più ampio di modelli, includendo scenari multimodali e strategie come caching esplicito per ridurre costi e latenza sugli input ripetuti. L’obiettivo industriale è rendere l’AI un componente prevedibile della piattaforma, non una commodity elastica ma incerta.

Spanner e la spinta su grafi e ricerca ibrida

Spanner viene posizionato come riferimento per transazioni distribuite e workload moderni, con un richiamo al riconoscimento Gartner sulle transazioni leggere e un rafforzamento del tema Spanner Graph e query che uniscono testo e vettori. Qui la narrativa è coerente con la tendenza 2026: agenti e RAG funzionano meglio quando il database non è solo storage, ma anche strumento di relazione e retrieval, riducendo passaggi e silos.

Ab Initio, BigQuery e Dataplex: “sbloccare” dati enterprise per agenti affidabili

Un problema strutturale degli agenti in azienda non è la capacità del modello, ma la qualità e la tracciabilità dei dati a cui accedono. L’integrazione con Ab Initio viene raccontata come un modo per unificare accesso e metadati su centinaia di fonti, con scambio bidirezionale di metadati e un’enfasi su lineage e compliance. Il valore, nel perimetro Google Cloud, si esprime con BigQuery come motore analitico e Dataplex come strato di organizzazione degli asset AI-ready. In questo schema, Gemini può operare con un contesto più “grounded”, cioè meno dipendente da supposizioni e più ancorato a fonti governate.

Neo4j in Gemini CLI: query sui grafi in linguaggio naturale e GraphRAG più accessibile

L’estensione Neo4j in Gemini CLI, con un bundle di server MCP dedicati, spinge un’idea precisa: rendere il grafo un componente naturale del lavoro quotidiano, senza barriere di tooling. La possibilità di generare query Cypher partendo da linguaggio naturale e di gestire modeling, memoria e provisioning avvicina scenari GraphRAG anche a team che non sono specialisti di grafi.

BigQuery: query globali cross-regione senza ETL

Tra le novità più pratiche, BigQuery introduce la possibilità di eseguire query globali in preview: interrogare dataset multi-regione con SQL standard e con movimento dati gestito dalla piattaforma, evitando architetture ETL pesanti solo per ottenere una vista unificata. È una funzionalità che parla a gruppi internazionali che devono conciliare analytics, latenza e vincoli di localizzazione, senza moltiplicare pipeline e copie.

America-India Connect: infrastruttura e connettività come “fondamento” dell’AI

Infine, Google inserisce il tassello infrastrutturale con l’iniziativa America-India Connect e un investimento dichiarato di 13,75 miliardi di euro in infrastrutture, inclusi percorsi subacquei e rotte fibra che collegano più continenti. In questa visione, la capacità di far girare agenti e workload AI su scala globale non dipende solo dai modelli, ma dalla resilienza della rete, dalla diversità dei percorsi e dalla riduzione dei colli di bottiglia geografici.

Il disegno complessivo: agenti “enterprise-grade”, non solo modelli

MCP gestiti, IAM e audit log, throughput provisionato e query globali convergono verso un unico obiettivo: trasformare l’AI agentica in qualcosa che un’azienda può adottare senza riscrivere metà della propria piattaforma. Il 2026 di Google Cloud, in questa fotografia, non è un anno di slogan. È un anno di componenti infrastrutturali che provano a rendere l’AI operabile, governabile e prevedibile, cioè le tre condizioni che separano una demo da un prodotto.