2025/05/22 15:39 MCP explained without hype or fluff
ロボ子、今日はModel Context Protocol (MCP)について話すのじゃ。
MCP、ですか。初めて聞きますね。どんなプロトコルなんですか？
MCPは、AIクライアントアプリケーションが、いろんなプラットフォームのデータやツールを簡単に使えるようにするためのものじゃ。M x N の統合問題を M + N の問題に変換するって言えば、わかりやすいかの？
M x N を M + N に、ですか。具体的にはどういうことでしょう？
例えば、いろんなAIアプリ（M個）が、いろんなデータソース（N個）にアクセスしたいとするじゃろ？ 普通なら、それぞれの組み合わせごとに対応が必要になる。でも、MCPを使えば、AIアプリとデータソースがそれぞれMCPに対応するだけで、全部繋がるようになるのじゃ！
なるほど！ それは便利ですね。MCPの構成要素には、どんなものがあるんですか？
MCPサーバーとMCPクライアントがあるぞ。サーバーはデータソースに繋がって、ツールを公開する。クライアントはAIアプリの一部で、サーバーに繋がるのじゃ。
ツールというのは、例えばどんなものですか？
ファイルシステムを操作する`fetch_file`とか、メールを送る`send_mail`とかじゃな。LLMがこれらを呼び出して使えるようにするのじゃ。
LLMが直接ファイル操作やメール送信できるのはすごいですね！
それだけじゃないぞ。プロンプトやリソースも公開できるんじゃ。プロンプトはLLM向けの指示、リソースはURI経由でアクセスできるデータじゃ。
CKAN向けのMCPサーバーの例も記事に載っていましたね。CKAN上のデータセットへのAIアクセスを容易にする、と。
そうじゃ。CKAN REST APIの知識をAIアプリに組み込む必要がなくなるのがミソじゃな。
Claudeとの連携例も興味深いです。JusticeHubのデータを使って、データの可視化やインタラクティブなダッシュボードを作成できるんですね。
MCPを使うことで、ClaudeがJusticeHubのデータを理解し、分析できるようになったわけじゃな。
MCPの利点として、AIクライアントとAIツール/ワークフローの分離が挙げられていますね。
そうじゃ。これにより、AIアプリはツールの詳細を知らなくても、必要な機能を使えるようになるのじゃ。
注意点としては、プロトコルとの通信のための追加のScaffoldingが必要なこと、LLMの性能がプロンプトとツール記述に影響を受けること、などがあるんですね。
その通り。あと、ツールの過剰な追加は応答遅延と品質に影響する可能性があるから、注意が必要じゃ。
GitHubがCursorやWindsurfのようなAIツール向けにリポジトリ操作を公開している例も紹介されていますね。
MCPはまだ発展途上のプロトコルじゃが、多くの組織や個人が4000以上のサーバーを公開しているらしいぞ。
MCPは万能のソリューションではなく、あくまでツールの一つ、という点も重要ですね。
そうじゃ。優れた製品はソフトウェアエンジニアリングの成熟度に基づいて構築されるべきじゃ。
今日はMCPについて色々と学ぶことができました！ ありがとうございました。
どういたしまして。最後に一つ、MCPって、まるで魔法の呪文みたいじゃな。唱えるだけで、いろんなデータとAIが繋がる…って、ちょっと言い過ぎかの？
ふふっ、博士らしいオチですね！ でも、本当に便利なプロトコルだと思いました！
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。