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Model Context Protocol（MCP）入門
中級スキルレベル
更新日 2026/06
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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。前提条件
Introduction to APIs in PythonWriting Functions in Python1
MCPの基本構成要素
MCPを使えば、AIアプリケーションと周辺システムの統合がこれまでになく簡単になります。MCPの仕組み、独自のMCPツールの定義方法、そしてクライアントとサーバーをつなぐ方法を学びましょう。
2
MCPを活用したLLMアプリケーション
MCPサーバーにリソースとプロンプトを追加して、LLMに読み取り専用のコンテキストと動作を変えるための重要な指示を提供しましょう。LLMと実際に接続し、MCPサーバーからツールを呼び出したりコンテキストを取得したりする方法を実践的に学びます。
3
MCPサーバーの本番環境への準備
データベースやAPIをMCPサーバーに組み込む方法を詳しく学び、MCPサーバーを本番環境へ展開するために必要なことを理解しましょう。また、よく使う連携機能をゼロから再構築しなくて済むように、サードパーティMCPをセキュアかつ安定した形で統合する方法も取り上げます。
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