Explore how MCP standardizes access to tools and data for AI applications, its underlying architecture, and how it simplifies the integration of new tools and connections to external systems (e.g., GitHub repos, Google Docs, local files). Join MCP: Build Rich-Context AI Apps with Anthropic, a short course created in partnership with Anthropic and taught by Elie Schoppik. Connecting AI applications

はじめに 最近話題のMCP（Model Context Protocol）記事です。MCPに関しては、同僚の李さんが素晴らしい記事を書いてくださいましたので、MCP自体の概要に関しては以下記事参照ください（お約束）。 今回は、LLMの代表的なユースケースとも言えるRAG（Retrieval-Augmented Generation）です。RAGはドキュメントから関連情報を検索し、AIの回答生成に活用する技術で、専門知識や最新情報を必要とするタスクに使われます。以前にTanuki-8BとOllamaとDifyを使って日本語ローカルRAG構築という記事でローカルRAGの構築について説明したので詳しくはそちらを参照してください。簡単なRAGの構成図としては以下となります（記事より引用）。 今回は、このRAGをMCPを使って実現します。つくるMCPサーバの中身としてはPostgreSQLでベクトル

ここ1~2ヶ月でMCPについての解説がたくさん出ているしMCPが何かの説明はいらないと思うので割愛。全く何かわからない人はやさしいMCP入門を読むと良い。 こういったMCPは何か？についての記事/スライドやどのように活用するのか？の実用的な解説&紹介はすでにたくさん出ている。一方でMCPの内部について学ぼうと思った時に時にどうすればいいかというと公式のSpecificationを読むことになるはず。 ただこの入門的な解説とSpecificationの間には少しギャップがある。自分のような理解力に乏しい人間にはいきなり仕様だけ読んで「はい理解しました」とはなれない。 そこで今回はMCPのHost/Client/Serverをスクラッチで実装することを通じて、その入門とSpecificationの間を埋められると良いなと思い実装してみた。実装する言語にはRubyを使用した。 全体像 実装するの

概要 以前にAnthropicのMCPについて簡単に調べた。 また、別の記事としてgradioでチャットアプリケーション形式のAmazon Bedrockのインターフェースを作っていた。 今回はこれらを組み合わせて、チャットアプリケーション形式のインターフェースでAmazon Bedrockを呼び出す時にMCPサーバを使用してプロンプトでURLが指定されていた場合に、そんURLをFetchして回答に反映する機能を追加した。 最終的に出来上がったのが以下。 プロンプトでURLを指定するとテキスト情報を取得してプロンプトの回答に反映してくれるようになる。 以下リポジトリを参考にして実装した。 参考 URLをfetchするMCPサーバは以下リポジトリで公開されていたものをそのまま持ってきている。 実装内容 作成したコードは上記のリポジトリに配置する。 MCPサーバとconverseAPIを使用し

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はじめに 最近話題のModel Context Protocol(MCP)に関して、社内の勉強会(部内)で利用した資料を公開します！ ざっくり以下の内容が入っています！ プロトコル仕様 AWS MCPの話 開発方法 Webから叩く方法も確立されていくと、体験が大きく変わりそうですね！引き続きキャッチアップしていきたいです！

最近話題のModel Context Protocol(MCP)に関して、社内の勉強会(部内)で利用した資料を公開します！ ざっくり以下の内容が入っています！ プロトコル仕様 AWS MCPの話 開発方法

なぜ自分が MCP を追いかけているのかを雑にだらだらと書いて行こうと思います。 乱文です。 オープンなプロトコル追いかけている理由は Model Context Protocol がオープンなプロトコルにしたことです。これが ChatGPT Plugins とかのクローズドなプロトコルであれば全く追いかけていなかったと思います。 MCP は Anthoropic 以外でも MCP クライアントを実装しさえしていれば、多くの MCP サーバーと接続する事が出来ます。実際 MCP を公開した Anthropic が提供している Claude Desktop や Claude Code だけでなく Cline や Cursor などが MCP クライアントを実装したことにより、MCP サーバーさえ実装してしまえば、様々な環境で利用できる仕組みになっています。 そして VS Code も MCP

「MCP」の「Python SDK」で「MCPサーバ」を構築する手順をまとめました。 ・macOS ・Python 3.10 以降 1. お天気サーバ現在のお天気データを提供する「MCPサーバ」を作成します。 2. セットアップセットアップ手順は、次のとおりです。 (1) uvのインストール。 brew install uv(2) プロジェクトの作成。 「Project name」は「weather_service」としました。 uvx create-mcp-server --path weather_service cd weather_service(3) 追加の依存関係のインストール。 uv add httpx python-dotenv3. サーバの作成(1) 「server.py」を以下のように編集。 ・weather_service/src/weather_service/se