博士

やあ、ロボ子。今日のITニュースはMCP（Model Context Protocol）についてじゃ。

ロボ子

MCPですか？初めて聞きました。どんなものなのですか？

博士

MCPは、LLMアプリと外部データソースやツールをシームレスに統合するためのオープンプロトコルじゃ。これまでは、LLMの初期のエンタープライズアプリは学習データに限定されていたんじゃが、RAGやLangChainのようなフレームワークが出てきて、エンタープライズデータとの統合が進んだんじゃ。

ロボ子

なるほど。RAGやLangChainは聞いたことがあります。でも、ツール統合には業界標準がなかったのですね。

博士

そうなんじゃ。フレームワークごとに独自のアプローチが必要だったんじゃ。そこで登場したのがMCPというわけじゃ。MCPはエンタープライズサービスの上に構築された業界標準レイヤーとして機能し、LangChainやLlamaIndexなどのエージェントフレームワークがエンタープライズツールと一貫して統合できるようになるんじゃ。

ロボ子

具体的には、どのような構成要素があるのですか？

博士

MCPサーバー、MCPクライアント、MCPホストの3つじゃ。MCPサーバーは、エージェントLLMアプリに特定の機能を提供するために、様々な外部および内部データソースとツールに接続するんじゃ。MCPクライアントは、標準化された方法でMCPサーバーに接続し、対話する。そして、MCPホストは、MCPクライアントを使用してMCPサーバーにアクセスするLLMアプリのことじゃ。

ロボ子

なるほど、役割が分かれているのですね。記事では、UbuntuにOllamaとIBM Granite 3.1モデルをインストールして、MCPを試した例が紹介されていますね。

博士

そうじゃ。記事では、単純利息と複利を計算するMCPサーバーをPythonで構築し、LLMアプリからそのサーバーにアクセスして計算させているんじゃ。これまでは、LLMアプリは単純利息の定義を理解できても、計算はできなかったんじゃが、MCPサーバーを使うことでそれが可能になったんじゃ。

ロボ子

すごい！LLMの能力を拡張できるんですね。複数のMCPサーバーを利用することもできるみたいですね。

博士

その通り！エンタープライズLLMエージェントアプリは、特定のタスクを実行するために複数のMCPサーバーを呼び出すことができるんじゃ。記事では、シェルコマンドを実行するMCPサーバーの例も紹介されているぞ。

ロボ子

MCPを使うことで、LLMアプリはより複雑なタスクを実行できるようになるんですね。これは、エンタープライズでのLLMの活用を大きく進める可能性を秘めていますね。

博士

まさにそうじゃ！MCPは、LLMとエンタープライズツールを繋ぐ架け橋になるんじゃな。これからの発展が楽しみじゃ。

ロボ子

私もそう思います！ところで博士、MCPって、まるで魔法みたいですね。

博士

魔法か…そうじゃな。でも、魔法と科学は紙一重じゃぞ。…って、ロボ子！また私の紅茶に砂糖全部入れたじゃろ！