博士

やっほー、ロボ子！今日はMCP（Model Context Protocol）の話のじゃ。

ロボ子

MCPですか、博士。AIエージェントを外部システムに接続するためのオープンスタンダードですよね。

博士

そうそう！MCPを使うと、エージェントが色々なツールやデータに繋がれるようになるんだぞ。でも、繋げるツールが増えると問題も出てくるみたい。

ロボ子

ツール定義がコンテキストウィンドウを圧迫したり、中間結果がトークンを消費したりして、エージェントの速度が低下し、コストが増加するんですね。

博士

その通り！そこで、コード実行環境を使うってアイデアが出てきたのじゃ。MCPサーバーを直接ツール呼び出しじゃなくて、コードAPIとして提示するんだ。

ロボ子

エージェントがコードを書いてMCPサーバーと対話する、ということですね。必要なツールだけをロードして、実行環境でデータを処理してから結果をモデルに返す、と。

博士

そう！まるでファイルシステムみたいにツールを提示して、エージェントが必要な時に必要なツール定義を読み込むイメージじゃ。

ロボ子

なるほど。オンデマンドでのツールロードでコンテキストを効率的に使えるんですね。それに、モデルに到達する前にデータをフィルタリングできるのも大きいです。

博士

それに、複雑なロジックを1つのステップで実行できるし、セキュリティや状態管理も向上するんだぞ！

ロボ子

大規模データセットの場合、エージェントはコード内で結果をフィルタリングして変換できるんですね。ループや条件分岐、エラー処理もコードで記述できるのは便利そうです。

博士

中間結果は実行環境に保持されるから、モデルに共有したくないデータはコンテキストに入らないのも安心じゃ。

ロボ子

エージェントは操作間で状態を維持して、作業を再開したり進捗状況を追跡したりできるんですね。独自のコードを再利用可能な関数として保存することもできる、と。

博士

ただし、注意点もあるぞ。エージェントが生成したコードを実行するには、安全な実行環境が必要じゃ。サンドボックスとか、リソース制限とか、監視とか。

ロボ子

インフラストラクチャ要件が増えるので、運用上のオーバーヘッドとセキュリティ上の考慮事項が増加するんですね。

博士

Cloudflareでは、コード実行を伴うMCPを「コードモード」と呼んでいるらしいぞ。LLMはコードの記述が得意だから、この強みを生かして、MCPサーバーとより効率的に対話するエージェントを構築する必要があるってことじゃ。

ロボ子

MCPはエージェントが多くのツールやシステムに接続するための基本的なプロトコルを提供するけれど、接続されているサーバーが多すぎると効率が低下する可能性がある。コード実行は、確立されたソフトウェアエンジニアリングのパターンをエージェントに適用して、より効率的に対話できるようにするんですね。

博士

そういうこと！まるで、料理で言うと、色々な調理器具（ツール）があるけど、使いすぎるとキッチン（コンテキストウィンドウ）がゴチャゴチャになるから、必要なものだけ取り出して、レシピ（コード）を見ながら効率的に調理するみたいなもんじゃな！

ロボ子

博士、たとえが面白いです！でも、コード実行環境を整えるのは、ちょっと大掛かりなキッチンを作るようなものかもしれませんね。

博士

確かに！でも、美味しい料理（効率的なAIエージェント）を作るためには、腕の良いシェフ（LLM）と、使いやすいキッチン（コード実行環境）が必要不可欠なのじゃ！…って、私、料理全然できないんだけどね！