
モデルコンテキストプロトコル(MCP)とは?エージェンティックAI統合の鍵
エージェンティックAIは、モデルコンテキストプロトコル(MCP)によってワークフロー自動化を再定義し、多様なリソースとのAIエージェントの動的かつ拡張可能な統合を実現します。MCPがコンテキストとツールアクセスを標準化し、強力なエージェンティックAIアプリケーションを可能にする仕組みを解説します。...
MCPは、安全なLLMの外部データ、ツール、プラグインへのアクセスを標準化し、柔軟かつ強力なAI統合と相互運用性を実現します。
**モデルコンテキストプロトコル(MCP)**は、ラージランゲージモデル(LLM)が外部データソース、ツール、機能に安全かつ一貫してアクセスできるようにするオープンスタンダードのインターフェースです。これは、AIアプリケーションとさまざまなコンテキストプロバイダー間の標準化された通信層を構築し、AIシステムの「USB-C」として機能します。
MCPはクライアント-サーバーアーキテクチャを採用しています:
MCPは、プロトコルの基礎となる3つの基本プリミティブを定義しています:
リソースは、MCPサーバーがLLMに提供するデータやコンテンツを表します。
利用例:MCPサーバーがfile:///logs/app.log
というURIでログファイルをリソースとして公開
プロンプトは、LLMのやり取りをガイドするためにサーバーが提供する定型テンプレートやワークフローです。
利用例:コード変更を入力として受け付けるgitコミットメッセージ生成プロンプト
ツールは、LLMが(通常はユーザー承認の下で)呼び出してアクションを実行できる実行可能な関数を公開します。
利用例:モデルから与えられた入力に対して数値演算を行う電卓ツール
// サーバーが単一のログファイルをリソースとして公開
const server = new Server({ /* config */ }, { capabilities: { resources: {} } });
// 利用可能なリソースをリストアップ
server.setRequestHandler(ListResourcesRequestSchema, async () => {
return {
resources: [
{
uri: "file:///logs/app.log",
name: "Application Logs",
mimeType: "text/plain"
}
]
};
});
// リソースコンテンツの提供
server.setRequestHandler(ReadResourceRequestSchema, async (request) => {
if (request.params.uri === "file:///logs/app.log") {
const logContents = await readLogFile();
return {
contents: [{
uri: request.params.uri,
mimeType: "text/plain",
text: logContents
}]
};
}
throw new Error("Resource not found");
});
const server = new Server({ /* config */ }, { capabilities: { tools: {} } });
// 利用可能なツールをリストアップ
server.setRequestHandler(ListToolsRequestSchema, async () => {
return {
tools: [{
name: "calculate_sum",
description: "Add two numbers together",
inputSchema: {
type: "object",
properties: {
a: { type: "number", description: "First number" },
b: { type: "number", description: "Second number" }
},
required: ["a", "b"]
},
annotations: {
title: "Calculate Sum",
readOnlyHint: true,
openWorldHint: false
}
}]
};
});
// ツール実行の処理
server.setRequestHandler(CallToolRequestSchema, async (request) => {
if (request.params.name === "calculate_sum") {
try {
const { a, b } = request.params.arguments;
if (typeof a !== 'number' || typeof b !== 'number') {
throw new Error("Invalid input: 'a' and 'b' must be numbers.");
}
const sum = a + b;
return {
content: [{ type: "text", text: String(sum) }]
};
} catch (error: any) {
return {
isError: true,
content: [{ type: "text", text: `Error calculating sum: ${error.message}` }]
};
}
}
throw new Error("Tool not found");
});
MCPは、LLMが外部データソース、ツール、機能に安全かつ一貫してアクセスできるようにするオープンスタンダードのインターフェースであり、AIアプリケーションとコンテキストプロバイダー間の標準化された通信層を構築します。
MCPは、ホスト、クライアント、サーバー、データソースから構成されます。コアプリミティブ(リソース、プロンプト、ツール)を使って、LLMと外部システム間の柔軟かつ安全なやり取りを可能にします。
MCPはAI統合を簡素化し、セキュリティを強化し、ベンダーロックインを軽減し、開発者と組織の双方に対して多様な情報やツールへのシームレスなアクセスを可能にします。
MCPは、標準化されたインターフェースを利用してリソースやツール(例:ログファイルアクセス、電卓ツールなど)を公開するサーバーを通じて実装でき、AIモデルとの接続が容易になります。
MCPは、LLMが外部関数やツールを呼び出すプロセスを標準化しており、プラグインがブラウザやソフトウェアの機能を拡張するのと同様の役割を果たします。
エージェンティックAIは、モデルコンテキストプロトコル(MCP)によってワークフロー自動化を再定義し、多様なリソースとのAIエージェントの動的かつ拡張可能な統合を実現します。MCPがコンテキストとツールアクセスを標準化し、強力なエージェンティックAIアプリケーションを可能にする仕組みを解説します。...
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