Model Context Protocol

ここ最近、AI&IT界隈で一番ホットな技術と言ってもいい、MCP(Model Context Protocol)を試してみました。

MCPサーバを使うと、人間がアプリやサービスを利用して情報を得たり、データをコンバートしたりするところを、人間がプロンプトで指示してAIエージェントが代わりに行うことができます。
アプリを使い方を知らなくても、どんなアプリか知らなくても目的を達成できます。

ここでは、Claude Desktopを使って、Githubのリポジトリリストをローカルファイルに保存する実験をしました。

アクセス許可を求められます。

MCP設定ファイル(claude_desktop_config.json)※ ファイルシステム、Githubを使用。Githubはサイトにてアクセストークン取得

私の環境ではnpxの起動でエラーが出たので下記記事を参考させていただき解決しました。
https://zenn.dev/tatausuru/articles/799a625b92ce2a
(他にも、絶対パスを指定する方法もありましたが、これもエラーでした。)

/usr/local/bin/npx-for-claude

#!/usr/bin/env bash

export PATH=”/Users/YOUR-USERNAME/.nvm/versions/node/YOUR-NODE-VERSION/bin:$PATH”
exec npx “$@”

さらにプロトコルということから、どんなデータをやり取りしているのかを、filesystemのmcpで掘り下げて調べてみました。(by Claude)

標準入出力で接続されることからパイプで実行します。ファイルリストを取得できました。
しかしAIエージェントはとのようにMCPが持っているパラメータを知るのだろう、と調べてみると下記のようにやることがわかりました。

MCPがAIとアプリの橋渡しをしていることがわかります。
これを設計して、アプりを対応させれば、AIと連携が可能となります。

今後、アプリやサービスの設計が大きく変わりそうな予感がします。