AIエージェントに外部ツールを接続したい場面が増えています。そんなときに使うのがMCPです。Anthropicが2024年に発表したオープン規格です。この記事ではMCPサーバーの開発方法を解説します。
MCPサーバー開発の基本概念
MCPはModel Context Protocolの略です。つまりAIとツールをつなぐ標準的なプロトコルです。また、クライアント・サーバーモデルで動作します。具体的にはAIがクライアント、外部ツールがサーバーです。さらにJSON-RPCベースの通信を採用しています。そのため言語を問わず実装できます。
MCPサーバーの3つの機能
MCPサーバーはTools、Resources、Promptsの3機能を提供します。特にToolsはAIが実行できるアクションを定義します。たとえばデータベース検索やAPI呼び出しです。また、ResourcesはAIに読み込ませるデータを提供します。さらにPromptsは定型的な指示テンプレートです。このように3つの機能で柔軟な連携が可能です。
PythonでMCPサーバーを構築する手順
Python SDKを使えば簡単に始められます。具体的にはpip install mcpでインストールします。また、デコレータでツール関数を定義するだけです。さらにトランスポート層はstdioとHTTPから選べます。特にローカル開発にはstdioが手軽です。そのため数十行のコードでサーバーが完成します。
TypeScriptでの開発とベストプラクティス
TypeScript SDKも公式に提供されています。また、型安全な開発ができる点が利点です。さらにエラーハンドリングは丁寧に実装すべきです。しかし複雑なツールでもインターフェースはシンプルに保ちます。つまり入出力の型定義を明確にすることが重要です。特に認証処理はセキュリティを最優先にします。
MCPサーバー開発の今後の展望
MCPはAIエージェントの標準規格として普及が進んでいます。実際にAmazonやGoogleも採用を始めました。また、対応するAIツールも急速に増加中です。さらにコミュニティ製のMCPサーバーも多数公開されています。このようにMCPサーバー開発はAIエンジニアの必須スキルになりつつあります。