LLM

はじめに AIツールを使い始めると、「AIにデータベースを検索させたい」「AIに外部APIを呼び出させたい」という場面が出てきます。 そこで登場するのが MCP（Model Context Protocol） です。 この記事では、MCPの基本概念からアーキテクチャ、実装例までを解説します。 MCPとは MCP（Model Context Protocol）は、AIモデルとコンテキスト情報を効率的に連携させるための標準化されたプロトコルです。 2024年11月にAnthropicが発表し、オープンソースとして公開されました。 従来、AIモデルに外部のデータやツールを連携させる場合、アプリケーションごとに独自の実装が必要でした。 MCPはこの問題を解決するため、LLM（大規模言語モデル）とアプリケーションのコンテキスト情報を結びつける共通仕様を定義しています。 mcp-python-mcp-vrchat-ai-geminifrom Kuretan VR Anthropic - Model Context Protocol 発表 MCPの主な特徴 標準化されたインターフェース: 異なるAIモデルとアプリケーション間で一貫した通信を実現 コンテキスト管理: 会話履歴や関連情報を効率的に管理 拡張性: 新しいデータソースやツールを簡単に統合できる MCPを使うメリット MCPを使用することで、以下のメリットが得られます。 効率的なコンテキスト共有: AIモデルが必要な情報に迅速にアクセスできる 開発の簡素化: 標準化されたプロトコルにより、統合作業が容易になる パフォーマンス向上: 最適化されたデータ転送により応答時間が短縮される セキュリティ: 構造化されたアクセス制御とデータ管理が実現できる MCPのアーキテクチャ MCPのアーキテクチャは以下の主要コンポーネントで構成されます。 ┌─────────────┐ │ Client │ (AIアプリケーション) └──────┬──────┘ │ │ MCP Protocol │ ┌──────┴──────┐ │ Server │ (コンテキストプロバイダー) └──────┬──────┘ │ │ ┌──────┴──────┐ │ Data Source │ (データベース、API等) └─────────────┘ Client: Claude Desktopや各種AIアプリケーションなど、MCPを利用する側 Server: データソースやツールを提供する側。MCPの仕様に沿ってリソースやツールを公開する Data Source: 実際のデータが格納されているデータベースや外部API MCPの3要素 MCPは以下の3つの要素で構成されています。