Model Context Protocol（MCP）入門

なぜModel Context Protocolを学ぶのか？

大規模言語モデルはリアルタイムデータにアクセスしたり、自律的にアクションを実行したりできず、各ツールやAPIを個別のカスタムコードで接続する方法ではスケールしません。 Model Context Protocol（MCP）は、AIアプリケーションが外部のツール、データ、サービスに接続するための、単一で標準化された方法によってこれを解決します。これはしばしば「AIのためのUSB-Cポート」と呼ばれます。 このコースでは、PythonでMCPサーバーとクライアントをゼロから構築し、それらをLLMに接続します。

最初のMCPサーバーを構築して接続するにはどうすればよいですか？

まずは、MCPアーキテクチャの基本であるホスト、クライアント、サーバーと、すべてのサーバーが公開する3つの基本要素であるツール、リソース、プロンプトを学びます。 その後、FastMCPを使って通貨コンバーターサーバーを構築し、LLMがツールを見つけられるようにdocstringsと型ヒントを追加し、stdioトランスポート経由でそれらのツールを一覧表示して呼び出す非同期Pythonクライアントを作成します。

LLMにリアルタイムのツールと文脈をどう与えるか？

ツールだけでは不十分です。モデルにはデータと行動指示も必要です。 読み取り専用の文脈と、入力が曖昧なときにモデルを導くプロンプト用のリソースを追加し、さらに3つのプリミティブすべてをOpenAI LLMに5ステップのツール呼び出しワークフローで接続して、確信を持って回答したり、必要なときに確認を求めたりできるようにします。

MCPサーバーを本番環境に導入するには？

実際のサーバーには、正常系のコードだけでは不十分です。 ファイルベースのリソースをデータベース対応のクエリに置き換え、リクエストタイムアウト、構造化されたエラーハンドリング、そしてキーをサーバー側に保持する安全なAPI認証を追加します。 最後に、サードパーティのMCPサーバーに接続し、同じクライアントコードが、このプロトコルに対応するどのサーバーでも動作することを確認します。