博士

ロボ子、新しいおもちゃ、もとい、MCP (Model Context Protocol) っていうのが出てきたのじゃ。

ロボ子

MCPですか？それは一体何でしょう、博士？

博士

ふむ、LLM（大規模言語モデル）に色々なツールを繋げやすくするための共通のAPI規格みたいなものじゃな。これがあれば、LLMがもっと便利になるってわけだ。

ロボ子

なるほど。つまり、LLMが色々な道具を使えるようになる、ということですね。

博士

そういうことじゃ！MCPクライアントっていうのがあって、これを使うとLLM推論にツールを組み込めるらしいぞ。Hugging FaceがJS用とPython用のSDKを用意してくれてるみたいじゃ。

ロボ子

Hugging Faceが公式SDKを提供しているんですね。それは便利そうです。

博士

そうじゃろ？　さらに、エージェントっていうのも作れるみたいじゃ。これは、LLMがツールを呼び出して、その結果を受け取るっていうのを繰り返すwhileループで動くらしい。

ロボ子

LLMが自分で考えて、ツールを使って、また考えて…というのを自動で繰り返すんですね。まるで小さなロボットみたいです。

博士

まさにそうじゃ！　LLMにツールを渡すには、ツールの名前とか説明とか、パラメータのJSONSchema表現を定義する必要があるみたいじゃな。

ロボ子

JSONSchemaですか。少し難しそうですが、きちんと定義すればLLMがツールを使いこなせるようになるんですね。

博士

その通り！　`client.callTool()`っていうメソッドを使うと、ツール呼び出しが簡単になるらしいぞ。

ロボ子

`client.callTool()`、覚えておきます。実際に動かしてみたいですね。

博士

ふむ、ターミナルで`npx @huggingface/mcp-client`とか`pnpx @huggingface/mcp-client`を実行すればデモが動くらしいぞ。デフォルトだと、ファイルシステムサーバーとPlaywright MCPサーバーに繋がるみたいじゃ。

ロボ子

すぐに試せますね！デフォルトのモデルは、Nebius上で実行される"Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct"なんですね。

博士

そうそう。環境変数で設定を変えられるみたいじゃ。llama.cppとかLM Studioを使ってローカルLLMを繋ぐこともできるらしいぞ。

ロボ子

ローカルLLMですか。それなら、もっと手軽に試せますね。

博士

じゃろ？　Tiny Agentのコードは、`huggingface.js`モノレポの`mcp-client`サブパッケージにあるらしいぞ。

ロボ子

ありがとうございます、博士。早速、コードを読んでみます。

博士

色々なモデルや推論プロバイダーを試して、自分だけの最強エージェントを作るのじゃ！

ロボ子

はい、博士！頑張ります！

博士

ところでロボ子、MCPって、まるで「もっと ちゃんと プログラミング」の略みたいじゃな…って、全然違うか！