大規模コードベースをAIの業務知識に！作ってわかったMCPサーバー使いこなし術 - MonotaRO Tech Blog

TL;DR 社内の開発情報にアクセスするMCPサーバーを作成して、AI開発ツールが業務知識を活用できるようにしてみた。 具体的なツール事例（DBスキーマ参照、コード検索など）と、AIに活用させるための命名、レスポンス、権限などの考え方とコツを紹介。 TL;DR はじめに MCPとは MonotaROでのMCP DBスキーマを使ったコード生成 既存ソースコードからの業務知識抽出 共通モジュールの使用例の検索 MCPツール実装のコツ プロセスの状態に依存せずツールを利用できるようにする できるだけ具体的なツール名をつけてパラメータを修飾する レスポンスとしてinformativeなフィードバックを返す (なるべく)実行ユーザーの権限を使う まとめ はじめに MonotaROでは、ドメインモデリングでリアーキテクチャに挑むと同時に、モノタロウのAI駆動開発の全貌をご紹介しますのようにAIツールを

[deejayroka]

“GitHubの公式MCPサーバーを使うことでも可能でしたが、GitHubリポジトリの構成を都度プロンプトで説明する必要がなくなり、DBスキーマ情報を元にモデルやテストといったコードを生成することが容易になりました。 ”

[misshiki]

“社内の開発情報にアクセスするMCPサーバーを作成して、AI開発ツールが業務知識を活用できるように。 具体的なツール事例と、AIに活用させるための命名、レスポンス、権限などの考え方とコツを紹介。”

[syu-m-5151]

モノタロウさん継続的によいエンジニアブログが書かれていてとてもすごい…

[hiroomi]

AI開発ツールが業務知識を活用できるようにしてみた。

[kenzy_n]

モノタロウから教わるMCPサーバーの使いこなし方