Model Context Protocol (MCP) の開発方法

• MCPは、AIシステムとさまざまなデータソースを接続する汎用プロトコルであり、AIモデルの性能と活用度を高めることを目的としている
• MCPの主な特徴
  • オープン標準: MCPは、すべてのAIシステムが利用できるオープンソースのプロトコル
  • 双方向接続: AIツールとデータソース間の安全な双方向接続をサポート
  • 汎用性: コンテンツリポジトリ、ビジネスツール、開発環境など、さまざまなデータシステムと接続できる
  • 標準化: 各データソースごとに個別のコネクタを開発する必要なく、単一のプロトコルで統合できる
• MCPの構造: クライアント・サーバーアーキテクチャに基づく
  • ホスト: LLMアプリケーションとして接続を開始する
  • クライアント: ホストアプリケーション内でサーバーとの1対1接続を維持する
  • サーバー: クライアントにコンテキスト、ツール、プロンプトを提供する
• MCPの利点
  • データアクセス性の向上: AIモデルがさまざまなデータソースに容易にアクセスできる
  • 開発効率: 開発者は標準プロトコルを使って複数のデータソースと接続できる
  • 拡張性: AIシステムが複数のツールやデータセット間でコンテキストを維持できるため、より持続可能なアーキテクチャを構築できる
  • セキュリティ: プロトコルにセキュリティが組み込まれているため、LLMプロバイダーとAPIキーを共有する必要がない

目次

第1章 MCP紹介

1. 定義と目的
2. 基本アーキテクチャ
3. ホスト・クライアント・サーバー構造
4. セキュリティおよび信頼モデル

第2章 MCPの中核機能

1. Resources
2. Prompts
3. Tools
4. Sampling

第3章 実装ガイド

1. Quickstartチュートリアル
2. サーバー実装 Python
3. サーバー実装 TypeScript
4. SQLiteデータベース連携
5. ファイルシステムアクセス
6. MCPサーバーの実装例

第4章 MCPクライアント

1. Claude Desktop
2. Zed Editor
3. Sourcegraph Cody
4. Firebase Genkit
5. Continue

第5章 開発者ツールとデバッグ

1. MCP Inspector
2. デバッグテクニック
3. ロギングとモニタリング
4. トラブルシューティングガイド

付録

A. JSON-RPCメッセージフォーマット
B. 主要インターフェース定義
C. 設定例

[halfenif]

テストのために調べているうちに、Linux向けのClaudeやGPT Desktopがないことを知って驚きました。なんてことだ。

[ishand]

Apple優勝！(T_T)

[xguru]

Anthropic、Model Context Protocolをオープンソースとして公開
Anthropicが公開してから3か月で、とてつもなく話題になりましたね。
GeekNewsでは韓国語の開発ガイドを掲載したことがないようなので、投稿してみます。