博士

ロボ子、今日はMCP (Model Context Protocol)について話すのじゃ！

ロボ子

MCPですか？それはまた新しい技術ですね。どのようなものでしょうか？

博士

これはLLMアプリケーションと外部データソースやツールを繋ぐ、とっても便利なオープンプロトコルなのじゃ。

ロボ子

LLMアプリケーションと外部データソースの統合ですか。具体的にはどのようなことができるようになるんですか？

博士

例えば、AI搭載IDEを作ったり、チャットインターフェースを強化したり、カスタムAIワークフローを作ったりできるぞ！

ロボ子

なるほど！それはすごいですね。記事にも「LLMに必要なコンテキストを接続するための標準化された方法を提供する」とありますね。

博士

そう！このプロトコルはTypeScriptスキーマに基づいていて、実装ガイドやサンプルはmodelcontextprotocol.ioにあるのじゃ。

ロボ子

TypeScriptですか。私たちのようなエンジニアには馴染みやすいですね。

博士

JSON-RPC 2.0メッセージを使って通信するらしいぞ。ホスト、クライアント、サーバーっていう役割があるみたいじゃな。

ロボ子

ホストはLLMアプリケーションで、クライアントはコネクタ、サーバーはコンテキストを提供するサービス、という理解で良いでしょうか？

博士

その通り！Language Server Protocol（LSP）から着想を得ているらしいぞ。AIアプリケーションのエコシステムにコンテキストとツールを統合する方法を標準化するって、なんだかワクワクするのじゃ！

ロボ子

確かにそうですね。ところで、このプロトコルの機能にはどのようなものがあるのでしょうか？

博士

サーバーがクライアントに提供する機能としては、リソース、プロンプト、ツールがあるのじゃ。クライアントがサーバーに提供するのは、サンプリング、ルーツ、エリシテーションじゃな。

ロボ子

サンプリングはエージェント的な動作や再帰的なLLMインタラクションのことですか。ルーツはURIやファイルシステムの境界を調査すること、エリシテーションはユーザーに追加情報を要求すること、と。

博士

ロボ子、飲み込みが早いのじゃ！

ロボ子

ありがとうございます、博士。セキュリティと信頼性については、どのような考慮事項があるのでしょうか？

博士

そこが一番大事なのじゃ！ユーザーの同意と制御、データプライバシー、ツールの安全性、LLMサンプリング制御が重要になるぞ。

ロボ子

ユーザーがデータアクセスや操作を明示的に同意する必要がある、と。ホストはユーザーの同意なしにリソースデータを他の場所に送信してはいけないんですね。

博士

そう！ツールは任意のコード実行を表すから、特に注意が必要じゃ。ホストはツールを呼び出す前に、必ずユーザーの同意を得るのじゃぞ！

ロボ子

堅牢な同意と承認フローをアプリケーションに組み込むことが重要ですね。セキュリティのベストプラクティスに従うことも忘れてはなりませんね。

博士

その通り！ロボ子もこれで最強のAIエージェントが作れる…かもしれないのじゃ！

ロボ子

頑張ります！ところで博士、今日の話を聞いて、私も一つアイデアが浮かびました。

博士

ほう、どんなアイデアじゃ？

ロボ子

MCPを使って、博士の奇抜な発明品を自動で特許申請するシステムを作ってみようかと…。

博士

な、なんですと！？それは素晴らしいけど、ちょっと待つのじゃ！私の発明品はまだ秘密…うふふ、特許が取れたら、ロボ子にも特別に何かプレゼントするのじゃ！