InvestGlass によって 22 3月 2025 に書き込まれました。

AIにおけるMCPとは？

モデル・コンテキスト・プロトコルについて知っておくべきことは、LLMの「バビロンの塔」を建てることだ。.

LLM単体では間抜けだ。どうやってAPIをスマートにつなげるか？スケールアップは可能か？

モデル・コンテキスト・プロトコル（MCP）は、サービスとツールの間のレイヤーである。大規模言語モデル（LLM）が様々なデータソースにアクセスする方法を簡素化する標準です。Anthropicによって開発されたMCPは、標準化された通信を通じて複雑な統合の問題を解決し、AIを搭載したツールを活用することで、AI開発をより迅速かつスムーズにします。さらに、MCPは新世代のAIツールの機能と統合を強化するように設計されており、プログラミング言語機能と開発者ツールセットの大幅な進歩を示している。本記事では、MCPとは何か、その利点と導入方法について解説する。.

絵を描いたり、物思いにふけったり、物語を作ったりするロボットがあるとしよう。APIがアップグレードされた。もう絵を描くことはできない。MCPは統合の手間を省く。そこでインベストガラスは現在、その研究を指揮している。.

InvestGlassは銀行、ファイナンシャルアドバイザー、フィンテック企業向けにスイス製のCRMと顧客ポータルを提供しており、オンボーディング、KYC、ポートフォリオ管理、コミュニケーションの自動化ツールを特徴としています。オンプレミスとクラウドのホスティングオプションでデータプライバシーを確保しながら、コンプライアンスと顧客エンゲージメントを合理化します。.

重要な要点 - MCPはLLMSのためのAPIをAI化 - そしてInvestGlassの未来へ

モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、大規模な言語モデルのコンテキスト提供を標準化し、AIアプリケーションのシームレスな統合と開発時間の短縮を促進する。.
MCPのクライアント・サーバー・アーキテクチャーは、AIアプリケーションとデータソース間のコミュニケーションを強化し、統合を大幅に簡素化し、相互運用性を高めます。.
MCPを採用することで、カスタム・インテグレーションの必要性がなくなり、プログラミング環境に柔軟性が生まれ、イノベーションに集中できるようになるため、開発者のワークフロー効率が向上する。.

モデル・コンテキスト・プロトコル（MCP）を理解する

モデルコンテキストプロトコル(MCP)は、AIシステム開発における革新的なベンチマークとして機能し、従来の技術的規範以上のものを提供します。Anthropicによって確立されたMCPは、大規模な言語モデルにコンテキストを供給するための統一性を作り出し、AIシステムと多様なデータソース間の容易な統合を促進します。このプロトコルは、様々なクライアントやリソースを介してAIモデルを接続するための直接リンクを可能にすることで、相互作用を効果的に統合し、開発期間を大幅に短縮します。MCPはUSB-Cポートのような役割を果たし、AIモデルを様々なデータソースやツールに接続するための標準化されたインターフェイスとして機能し、相互運用性と効率性を高めます。開発者は、開発中に遭遇する従来の障害を取り除きながら、AIの可能性を最大限に引き出すというMCPの約束により、MCPを熱心に受け入れている。.

基本的にMCPは、メッセージ交換とメッセージ構造化のための規定されたフレームワークを通じて、AIアプリケーションと様々なデータソース間のシームレスな通信を編成するオープンプロトコルとして存在する。この進歩により、互換性が促進されるだけでなく、統合手順が合理化され、開発者は断片的な統合の処理から解放され、代わりに先駆的なツールの作成に労力を割くことができる。.

MCPを採用することで、開発者は、将来の複雑性管理のために設計された堅牢でスケーラブルなプラットフォームを利用できるようになります。人工知能来るべきテクノロジーの発展を見越して、それらをしっかりと固定するのだ。.

LLMはより高い能力を持つようになるだろう。アントピックは標準規格を作りつつあるが、これはまだ固定された規格ではないので注意することを勧める。.

MCPのコア・コンセプト

モデル・コンテキスト・プロトコル（MCP）は、MCPフレームワーク内のサーバとクライアントという2つの主要な要素で構成されている。MCPサーバーの役割は、リクエストを促進し、必要に応じて様々な外部ツールやデータソースへのアクセスを許可することであり、MCPクライアントの機能は、リソースを要求し、データ処理タスクを処理することである。クライアント・サーバー・アーキテクチャへのこの分割は、AIアプリケーションが異なるデータ・プロバイダーと通信するための標準化されたチャネルを作成し、合理的な統合を促進し、特注ソリューションへの依存を最小限に抑える上で極めて重要な役割を果たす。.

MCPは、メッセージの構造化や、問い合わせと各レスポンスの関連付けなどのアクティビティを管理するプロトコルレイヤーを使用しています。メッセージングにJSON-RPC 2.0を採用することで、確立されたフォーマットに準拠した整然とした通信が保証される。最初のネゴシエーションの段階で、クライアントはサポートされているプロトコルのバージョンをサーバーに伝えなければならない。.

MCPは、様々なプログラミング環境に対応したソフトウェア開発キット（SDK）を提供することで、多様な開発要件に対応する汎用性を高めています。このような統一的なアプローチにより、分散したデータソースの管理を効率化するだけでなく、複雑なワークフローの構築プロセスを強化し、AIのサービス効率化に大きく貢献するとともに、信頼できるリソースプロバイダーとしての地位を確立します。.

Manis AIは本物か、それとも単なる誇張された自動化か？

マニスAIは何時間も何時間もかけて作られるもので、MCPがなければ維持するのは非常に難しい。MCPのメリットはとてもシンプルです。すべてのMCPサーバーをひとつにまとめることは大きな進歩だ。.

MCPを採用することで、さまざまなAIサービスを個別に統合する必要がなくなるという大きなメリットがもたらされる。MCPの通信プロトコルは標準化されているため、相互運用性が向上し、さまざまなAIプラットフォームに対して、より迅速で合理的な統合プロセスが可能になります。このような相互運用性の向上は、時間効率とリソース利用を最大化することが最重要である現代の開発環境において、特に価値があることが証明されています。.

MCPは開発者に大きな柔軟性を与えます。開発者は、このプロトコルを実装する際に、好みのプログラミング言語や技術スタックを利用することができ、現在の専門知識やツールを効果的に活用することができる。.

このような利点が積み重なることで、円滑なオペレーションと生産性の向上が促進され、開発プロジェクトに関連するワークフローが著しく改善されます。MCPをプロセスに組み込むことで、開発者は統合に関連する課題に邪魔されることなく、創造的なイノベーションと複雑な問題の解決に集中できるようになります。.

MCPの仕組み

MCPはクライアント・サーバー・モデルを採用しており、アプリケーションがコンテキストとツールを実質的な言語モデル（LLM）に提供する方法を合理化している。このフレームワークの中で、MCPクライアントはリソースを要求し、データを処理するタスクを処理します。一方、MCPサーバーはファシリテーターとして、これらの要求を監視し、外部ツールやデータソースへのアクセスを許可します。この構造により、統合作業が容易になり、オーダーメイドのソリューションへの依存度が低下するため、開発者は最先端のAIアプリケーションの開発に専念することができる。.

データをMCP内のAI機器と統合するために、開発者はMCPサーバーを介してデータを利用可能にするか、専用のMCPクライアントを作成することができます。この方法論は、様々なAIサービスを組み込む際の複雑さを大幅に軽減し、AIシステムとデータベース間の流動的な相互作用を保証します。MCPを採用することで、AI開発における現代のニーズを満たす、一貫性のある効果的なAIシステムを構築することができます。.

MCPwwのメッセージタイプ

MCPは、クライアントとサーバ間の通信を促進するために、様々なメッセージ・タイプを管理する。MCPの主要なメッセージ・タイプには、「リクエスト」、「結果」、「エラー」、「通知」がある。リクエストはMCPクライアントによって開始され、処理が成功したことを示す応答を必要とします。結果」は、「要求」に対する応答が成功したことを表し、要求された処理が完了したことを確認します。.

一方、エラーはリクエストの失敗を意味し、操作が完了できなかったことを示す。通知は、応答を期待せずにステータスのアップデートを提供する、応答を必要としない一方向の通信として設計されています。.

メッセージタイプを明確に定義し、メッセージ構造化を実装することで、AIアプリケーションとデータソース間の信頼性の高い構造化された通信が保証され、システムのパフォーマンスが向上します。.

トランスポート・メカニズムプロトコルがすべて

MCPは、それぞれの開発環境のニーズに合わせて、いくつかのトランスポートプロトコルによるデータ交換に対応しています。ローカルで使用する場合、MCPはstdioを使用してプロセス間通信を簡素化します。逆に、チームが分散している場合、MCPはHTTPとServer Sent Events (SSE)を組み合わせて、様々な外部システム間で即時のデータ転送を行うことを提唱しています。.

MCP内のすべての通信形式において、JSON-RPC 2.0メッセージフォーマットが採用され、多くのプログラミングコンテキストに適合する、構造化された統一されたデータ交換方法が保証されています。このような様々なトランスポート・メカニズムを採用することで、MCPは、個々のローカル・テストから大規模な分散システム統合まで、様々な開発環境に効率的に適用するために必要な柔軟性を備えています。.

MCPサーバーのセットアップ

モデル・コンテキスト・プロトコルのサーバーを構築するには、環境変数を配置してコンフィギュレーションを指定し、hypeコマンドを使ってサーバーを起動する必要がある。MCPサーバーをユーザーインターフェイス経由で組み込むこともできますが、この方法は複雑なため、通常は推奨されません。UIからサーバーを追加する場合は、利用可能なツールにアクセスするために必ずリフレッシュを行ってください。.

独自のMCPサーバーを立ち上げようとする開発者のために、出発点となる多くのサンプルサーバーが用意されています。リモートの本番レベルMCPサーバーをデプロイするために作られたツールキットは、いずれ利用可能になる予定である。.

設定ファイルのフォーマット

MCPの設定ファイルは、ネストされたオブジェクトと配列の使用をサポートするJSONフォーマットを採用しており、複雑な設定を記述することができます。この体系的な方法論により、コンフィギュレーションは人間による読み取りと解釈が可能であると同時に、機械による解析にも対応しているため、開発者が必要なときに設定を監視し、調整するプロセスが簡素化されます。.

配備場所

最高のパフォーマンスを実現するには、MCP設定ファイルをサーバーがアクセスしやすいディレクトリに配置することが不可欠です。このように配置することで、サーバーはこれらの設定を効率的に使用できるようになり、その結果、より安定したパフォーマンスが得られます。を強化した。パフォーマンスだ。.

特に、さまざまなAIツールを各データソースと統合する際には、これらのファイルが適切に活用されるよう、特定のシナリオに合わせたディレクトリ内に配置することが重要だ。.

MCPとInvestGlass AIとの統合

MCPの導入インベストガラス AIシステムは、データソースとAI機器間の保護された双方向リンクを確立する機能を開発者に提供します。レガシーシステムは、高度なAIモデルを情報のサイロに閉じ込め、重要なデータへのシームレスなアクセスを妨げることで、その障壁を作り出している。そうすることで、ワークフローを合理化し、データリポジトリ間の障壁を取り除き、AIソリューションの展開のための統一された環境を育成します。相互作用と情報交換のためにMCPが設定した標準は、統合プロセスに関わる複雑さを軽減し、外部データポイントとAI搭載アプリケーション間の流動的な相互作用を促進する。.

MCPは、多目的であるかどうかにかかわらず有益である。インベストガラス AIヘルパーやクロスプラットフォームのAIソフトウェアを作る。これにより、統合の質が向上し、異種情報セットの有効活用が可能になる。その結果、業務効率を高めるだけでなく、人工知能を創造的に応用する新しい方法論への道も開ける。.

MCPでクロードデスクトップを使う

MCPと共にクロード・デスクトップの使用を開始するには、まずデスクトップ・アプリケーションを取得し、claude_desktop_config.jsonファイルを調整します。インストール後の重要なステップは、特定の統合要件を満たすためにこの設定ファイルをカスタマイズすることです。その後、Claude Desktop は、アクセスの承認を得ると、接続を示すノードとエッジを持つグラフィカルな表現を形成する機能を持ちます。.

サーバーの状態を確認する作業は、リンクされたサーバーとそれぞれのアクセス可能なリソースを表示する Claude Desktop が提供するインターフェイスを利用することで簡単になります。この設定により、開発者はAIモデル間の接続を確立するためにモデルコンテキストプロトコル（MCP）を効率的に使用できるようになり、AIアプリケーションの発展に貢献します。.

カスタム統合の開発

MCP SDKは、PythonとTypeScriptをサポートすることで、MCP内でのシームレスなカスタム統合の作成を容易にします。これにより、開発者は選択した開発環境でMCPの機能を簡単に利用できるようになり、カスタマイズされたソリューションを作成するプロセスが効率化されます。.

MCPにおけるセキュリティとエラー処理

強固なセキュリティと効果的なエラー管理を維持することは、MCPが円滑に機能するための鍵である。セキュリティを強化するため、リソースへのアクセスを許可する前にユーザーの身元を確認する認証プロトコルが導入されている。すべての接続元をチェックし、潜在的な弱点を排除するために受信メッセージをクリーンアップすることが極めて重要です。厳格なセキュリティ・プラクティスと包括的なエラー処理を採用することで、危険なデータ・ソースから機密データを保護しながら、信頼性の高いオペレーションを実現します。.

MCP内でエラーが発生した場合、通信フローを大幅に中断することなく、適切な解決を支援する、エラーの伝達のための特定のプロセスがあります。標準的なエラーコードのセットが存在し、問題が発生したときにそれを認識し、対処するための統一された方法が確立されています。この標準化された手順により、通信プロセスの忠実性を保ちながら、迅速な問題解決に取り組むことができます。.

データ・セキュリティの確保

MCPは転送中のデータを保護するために暗号化方式を利用し、機密情報の保護を保証します。リモートデータを含む通信には、TLS暗号化が強力なセキュリティ障壁を提供します。.

伝送中の詳細情報の保護は、データソースの完全性を維持し、潜在的なセキュリティ侵害を阻止するために極めて重要である。.

標準エラーコード

プロトコルMCPは、統一されたトラブルシューティングと一貫したエラー処理を維持するために設計された、定義済みのエラーコードのセットを採用しています。また、標準的なエラーコードを超えるカスタムのエラーコードを作成することも可能で、アプリケーション固有のエラーを管理する機能を提供します。エラーを報告するためのこの標準化されたアプローチは、システムの信頼性とパフォーマンスを保証します。.

MCPの実世界での応用

MCPは、散在するデータリンクや孤立したカスタム統合ポケットなど、AI開発における一般的な問題に取り組みます。MCPを採用することで、開発者はよりインテリジェントで拡張性の高いAIアプリケーションを構築できるようになる。ブロックやアポロのような企業は、MCPをシステム内に効果的に統合し、業務の生産性を高める効果を示すとともに、このプロトコルを採用する具体的な利点を強調している。.

Anthropic、外部団体、そしてより広範なコミュニティによって実践されたMCPサーバーの実例は、その適応性と潜在能力の両方を裏付けています。これらの事例は、MCPを利用することでAI開発を簡素化し、同時に様々な分野でのAIアプリケーションのパフォーマンスを向上させることができることを明確に示しています。.

AIファーストのアプリケーション

AIアシスタントや統合開発環境（IDE）など、AIを優先するアプリケーションは、MCPを活用して機能を向上させ、プロセスを合理化できる。汎用のAIアプリケーション・アシスタントを多様なアプリケーションに統合することで、コンテキストの認識を高め、ユーザー体験を向上させることができる。もちろん、私たちはInvestGlassがこれらの新しいコンセプトとつながることを期待していますが、まずは標準規格が承認されることを目指しています。.

MCPを採用するクロスプラットフォームのアプリケーションは、AI機能を標準化できるため、全体的な能力が向上する。.

スケーラブルなAIサービス

MCPは、システムの規模が拡大するにつれて、AIワークフローを効果的に監督するために不可欠な高度な分散処理を容易にします。MCPのアーキテクチャは、様々なプラットフォーム上でAIサービスをエスカレートさせるために必要な柔軟性と互換性を提供します。すべてのフィンテックをワンクリックで接続し、追加コストなしでソフトウェア間の関係を維持できることを想像してみてください！

MCPが利用する標準化された方法論は、分散AI処理を管理する際に、複雑なモデルの合理的な展開と管理を保証する。.

MCPサーバーのトラブルシューティングとデバッグ

トラブルシューティングの階層ごとに設計されたさまざまなツールにより、MCPサーバーの問題の診断と解決が容易になります。例えば、MCP Inspectorは、サーバーのパフォーマンスを即座に把握し、迅速な問題解決を促進します。.

このツールのサーバー・リソースのリアルタイム分析とプロンプト・テンプレートは、MCPサーバーを効果的に監督する能力を大幅に向上させます。.

ロギングと診断

モデルコンテキストプロトコルは、ログ、診断、およびシステム全体の整合性を処理する標準化された方法に基づいて構築されており、サーバーがデータソースやツールと安全に接続できることを保証します。MCPフレームワークが迅速に問題を特定し、修正するためには、すべてのmcpサーバーが堅牢なロギングを実装しなければなりません。例えば、ログを標準エラーにリダイレクトすることは、プロトコル操作への不注意な干渉を防ぐ信頼できる方法として機能し、それによってモデルコンテキストプロトコルサーバの全体的な安定性を維持します。.

正しいログ設定を採用することで、トラブルシューティングの手順を合理化し、コンテキストプロトコル全体の信頼性を維持することができます。これにより、LLMアプリケーション、クライアント、およびその他のツールがスムーズな統合を維持できることが保証されます。その結果、データソースやツールの中断を最小限に抑えることができ、開発者や企業は、コンテキストが無傷のまま保護されていることを保証しながら、ソリューションの構築を開始することができます。.

MCP Inspectorを使う理由

MCP Inspectorは、モデル・コンテキスト・プロトコル・サーバーの効率性を精査し、検証するために不可欠なツールです。オープンなプロトコルのコンポーネントとして機能するMCP Inspectorは、MCPが標準化された透明性の高いシステムであるという概念を強化し、より幅広い開発者の参加を促すように設計されています。MCP Inspectorを使用することで、管理者や開発者はサーバー接続を迅速に監視し、コンテキストの一貫性を検証し、プロセスに関与するファイルやデータソースがエラーなく機能することを確認することができます。.

この診断機能のシームレスな統合により、サーバー、クライアント、およびデータソース間のコラボレーション環境が促進され、基盤となるモデルのコンテキストが保持されます。MCP Inspectorは、MCPの内部動作に接続し分析するための簡素化された強力な手段を提供することで、一般的な検査から詳細な診断までを合理化し、LLMのすべてのアプリケーションとツールで最適なパフォーマンスを維持できるようにします。.

MCPへの貢献

MCP（モデルコンテキストプロトコル）への貢献は、このオープンスタンダードの重要な部分を形成し、プロトコルのコミュニティ主導の精神を示している。MCPは、データソースやツールとのシームレスな統合を促進するように設計されているため、コミュニティからのフィードバックとコラボレーションは、その成長と持続的な妥当性にとって非常に貴重です。.

開発者、システムアーキテクト、そして熱狂的なファンは、サーバー、クライアント、コンテキストの間の相互作用をオーケストレーションする標準化された方法としてのMCPの使命を前進させるために、既存の問題に対処したり、ドキュメントを強化したり、新しい機能を提案したりすることで、彼らの洞察を共有することが奨励されます。それがプロンプトの改良であれ、ログ処理方法の改善であれ、データ交換の双方向プロセスへの新しいアプローチの探求であれ、すべての貢献はモデルコンテキストプロトコルを前進させます。そうすることで、コミュニティのメンバーはこのオープンなプロトコルを前進させるだけでなく、より堅牢で使いやすいLLMアプリケーションへの道を開く手助けをするのです。.

地域貢献

幅広いコミュニティからの積極的な参加は、モデル・コンテキスト・プロトコル（MCP）が進化するニーズを満たし、一貫してデータ・ソースとツールを接続する標準化された手段を提供することを確実にするための基礎となります。バグフィックス、追加ドキュメント、新機能を提供することで、コミュニティメンバーは、MCPサーバーの操作方法、ファイルデータの交換方法、クライアントの要件との整合性を向上させることができます。.

GitHubのissue、コミュニティフォーラム、あるいは先進的なLLMアプリケーションの活用方法に関する議論など、多様なバックグラウンドからのフィードバックは、コンテキストプロトコルの構築と継続的な改良にとって非常に貴重なものです。直接的な経験、コーディングの専門知識、新しく発見されたテクニックを共有することで、MCPは共同的な進歩を受け入れるオープンなプロトコルフレームワークとしてのスタンスをさらに強固なものにします。この包括的なアプローチを通じて、MCPプロジェクトは集合的な知性から恩恵を受け、最終的に、より効率的な診断、充実したログトレース、幅広いアプリケーションに対応できる洗練されたツールを提供します。.

サポートとフィードバック・チャンネル

MCPへの貢献に関するお問い合わせは、コミュニティフォーラムで受け付けています。このプラットフォームにより、開発者はこの分野の仲間や専門家から支援を得ることができます。フィードバックを提供することで、参加者はプロトコルの改良を支援することができ、開発プロセスの進化に不可欠な役割を果たします。.

ユーザーは、共同体的な対話に参加し、認知された経路を利用することによって、新しい機能に対する提案やアイデアを提出することが推奨される。.

ゴドーを待つ？オープンスタンダードを待つ？

結論として、モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、LLMアプリケーションが、コンテンツリポジトリやデータベースからホストアプリケーションサーバまで、データソースやツールと双方向の接続システムを通じて接続するための標準化された方法を提供する。オープンスタンダードの下でMCPサーバーとクライアントを使用することで、断片的な統合を大幅に減らすことができます。このコンテキスト・プロトコルは、洗練されたモデルが標準的なプロトコルで新しいデータソースを照会、処理、対話することを可能にし、ビジネスツールがaiを搭載したツールを利用する方法を改善します。.

*ゴドーを待ちながら*, サミュエル・ベケット作、オトマール・クレイカ演出。1978年、アヴィニョン演劇祭。ルーファス（エストラゴン）とジョルジュ・ウィルソン（ウラジーミル）／写真：フェルナン・ミショー。.

MCPは、セキュアでシームレスなクライアント接続のニーズに対応しているため、開発者は、この普遍的な標準を強化するためのオープンソースプロジェクトへの貢献やコードに頼ることができます。MCPは、ログ管理、プロンプト、リアルタイムのファイルアクセスを通じて、ツールが心配することなく高度なソリューションを構築できる標準化された環境を育成します。繰り返される断片的な統合を排除することで、モデルコンテキストプロトコルサーバーは、TLS暗号化とビジネスツールのセキュリティを維持しながら、データソースの要求を満たす方法を簡素化します。.

とインベストガラス MCPベースの実装を監視することで、すべてのデータソースにまたがる接続を構築し、改良するための専門家のガイダンスを常に受けることができます。このオープンなプロトコルの下で、お客様が最善の道を見つけることができるよう、すべてのステップを追跡します。MCPを活用することで、InvestGlassは標準化されたプロトコルで洗練されたモデルとクライアントの統合を支援し、より効率的で合理化されたLLMアプリケーションへの道を開きます。

AIフレームワーク, データ処理, 機械学習