こんにちは、エムスリーエンジニアリンググループ、コンシューマチームの園田です。本記事では、外部サービスとAIエージェントの連携を可能にするMCPプロトコルについて、技術検証の実装例を交えてお話しします。 1. MCPとは（ざっくり） MCP（Model Context Protocol）とは、Anthropic社によって策定されたAIエージェントが外部サービスから情報を参照したり連携することを目的としたプロトコルです。 「MCPサーバー」は、GitHubやPostgreSQLといったリソースをMCPで喋れるように変換してあげるプロキシのようなサーバーです。 Claude DesktopやCursorなどはMCPクライアントの機能があり、GitHubなどのMCPサーバーを利用してナレッジとして利用したり、プルリクエストの作成なども行えます。 Introduction - Model Cont
GitHub - modelcontextprotocol/servers: Model Context Protocol Servers
Official integrations are maintained by companies building production ready MCP servers for their platforms. 21st.dev Magic - Create crafted UI components inspired by the best 21st.dev design engineers. ActionKit by Paragon - Connect to 130+ SaaS integrations (e.g. Slack, Salesforce, Gmail) with Paragon’s ActionKit API. Adfin - The only platform you need to get paid - all payments in one place, in
1. FastMCPサーバ「FastMCPサーバ」は、FastMCPアプリケーションの中心となるクラスで、アプリケーションのツール、リソース、プロンプトのメインコンテナとして機能し、「MCPクライアント」との通信を管理します。 2. サーバの作成サーバのインスタンスの作成手順は、次のとおりです。 通常は、クライアントアプリケーションやログでサーバを識別できるように、サーバに名前を付けます。 from fastmcp import FastMCP # 基本的なサーバインスタンスを作成 mcp = FastMCP(name="MyAssistantServer") # サーバとのやり取り方法に関する指示を追加することもできる mcp_with_instructions = FastMCP( name="HelpfulAssistant", instructions="このサーバはデータ分析ツー
MCP Python SDK のドキュメント｜npaka
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・modelcontextprotocol/python-sdk 1. 概要「MCP」を使用すると、アプリケーションは標準化された方法でLLMにコンテキストを提供できます。これにより、コンテキストの提供とLLMとの実際のやり取りを分離できます。「Python SDK」はMCP仕様を完全に実装しており、以下のことが容易になります。 ・任意のMCPサーバに接続できるMCPクライアントの構築 ・リソース、プロンプト、ツールを公開するMCPサーバの作成 ・stdio、SSE、Streamable HTTPなどの標準トランスポートの使用 ・すべてのMCPプロトコルメッセージとライフサイクルイベントの処理 2. インストール2-1. PythonプロジェクトにMCPを追加Pythonプロジェクトの管理には「uv」が推奨されています。 (1) プロジェク
なぜ MCP クライアント側開発の解説が必要か Model Context Protocol（MCP） は、さまざまな AI アプリケーションや LLM（Large Language Model）を外部ツール・リソース・ワークフローに接続するためのプロトコルです。これはサーバーとクライアントの 2 つの側面があるのですが、現在 Web 検索などで見つかる情報は主に「MCPサーバーの呼び出し方」と「（呼び出される）MCPサーバーの作り方」というテーマが中心になっています。しかし実際に MCP サーバーを呼び出せるのは、Claude アプリや Zed などのエディタ*1、VS Code 拡張の Cline*2 といった、すでにクライアント（ホストアプリケーション）を実装している限られたアプリケーションに限られます。 そのため、サーバーを実装するだけでは、現状対応しているアプリ(多くはCalau
MCP Run Python - PydanticAI
MCP Run Python The MCP Run Python package is an MCP server that allows agents to execute Python code in a secure, sandboxed environment. It uses Pyodide to run Python code in a JavaScript environment with Deno, isolating execution from the host system. Features Secure Execution: Run Python code in a sandboxed WebAssembly environment Package Management: Automatically detects and installs required d
Claude Skills are awesome, maybe a bigger deal than MCP
Claude Skills are awesome, maybe a bigger deal than MCP 16th October 2025 Anthropic this morning introduced Claude Skills, a new pattern for making new abilities available to their models: Claude can now use Skills to improve how it performs specific tasks. Skills are folders that include instructions, scripts, and resources that Claude can load when needed. Claude will only access a skill when it
Intro Quickstart Examples Documentation API Reference Model context protocol (MCP) The Model context protocol (aka MCP) is a way to provide tools and context to the LLM. From the MCP docs: MCP is an open protocol that standardizes how applications provide context to LLMs. Think of MCP like a USB-C port for AI applications. Just as USB-C provides a standardized way to connect your devices to variou
Toggle dark mode I may be late to the party, but LangGraph lets you build complex workflow architectures and codify them as powerful automations. Also LLMs, if you want. But you don’t have to! LLM Architecture I always liked the idea of “flow-based” programming. PureData, DaVinci Resolve, Node Red... they all appeal to me. I also always liked the idea of running LLMs locally, rather than spending
"MCP is an open protocol that standardizes how applications provide context to LLMs. Think of MCP like a USB-C port for AI applications. Just as USB-C provides a standardized way to connect your devices to various peripherals and accessories, MCP provides a standardized way to connect AI models to different data sources and tools." ― Anthropic TL;DR I would like for this to turn out to be a skill
Web search · Ollama Blog
Web search September 24, 2025 A new web search API is now available in Ollama. Ollama provides a generous free tier of web searches for individuals to use, and higher rate limits are available via Ollama’s cloud. This web search capability can augment models with the latest information from the web to reduce hallucinations and improve accuracy. Web search is provided as a REST API with deeper tool
Awesome GitHub Copilot MCP Server で GitHub Copilot を強くする
はじめに GitHub Copilot の Agent Mode には調べものやコードを書いてもらったり毎日大変お世話になっています。 MCP サーバーや各種 instructions, chat mode, prompt files などを使用することで、より便利に使うことができます。ただ、毎回独自に生成するのは面倒ですし、他の人が作成したものを参考にしたいと思うこともあります。 そんな時に使えるのが Awesome GitHub Copilot のリポジトリ です。 ここには様々な用途で使える Chat modes, Instructions, Prompt files が纏められています。2025 年 9 月現在、これを何個くらい使えるか数えてみたところ、以下のようになりました。 chatmodes フォルダー: 53 個 instructions フォルダー: 69 個 promp
Introducing Strands Agents, an Open Source AI Agents SDK | Amazon Web Services
AWS Open Source Blog Introducing Strands Agents, an Open Source AI Agents SDK Today I am happy to announce we are releasing Strands Agents. Strands Agents is an open source SDK that takes a model-driven approach to building and running AI agents in just a few lines of code. Strands scales from simple to complex agent use cases, and from local development to deployment in production. Multiple teams
Discover the best Python and TypeScript agent frameworks that seamlessly integrate Model Context Protocol (MCP) registries as agent tools and context provision for LLMs. Toolkits for AI agents expose developers to various APIs to equip AI solutions with tools to carry out tasks and ensure accurate results for user satisfaction. However, integrating these tools into AI apps and managing them can be
MCP Run Python
MCP Run Python (via) Pydantic AI's MCP server for running LLM-generated Python code in a sandbox. They ended up using a trick I explored two years ago: using a Deno process to run Pyodide in a WebAssembly sandbox. Here's a bit of a wild trick: since Deno loads code on-demand from JSR, and uv run can install Python dependencies on demand via the --with option... here's a one-liner you can paste int
Model Context Protocol (MCP) サーバーは LLM が外部のツールと対話するための標準的な方法ですが、インストールが複雑でハードル高いという課題があります。`.dxt` ファイルは MCP サーバーを簡単にインストールできるパッケージ形式です。これを使用することでユーザーはターミナルを操作したり JSON ファイルを編集することなく MCP サーバーを利用できるようになります。 Model Context Protocol (MCP) LLM が外部のツールと対話する方法として標準的な地位を確立しつつあります。現在では MCP の仕様を提案した Anthropic 社が提供する Claude のみならず、OpenAI の GPT-4o や Google の Gemini Pro など、主要な LLM が MCP をサポートしています。 MCP の抱える課題の 1
[アップデート] IAMポリシーの生成とトラブルシューティングをアシストしてくれるMCPサーバーおよびCLIツールであるIAM Policy Autopilotを使ってみた #AWSreInvent | DevelopersIO
アプリケーションのコードからIAMポリシーをサクッと生成したい こんにちは、のんピ(@non____97)です。 皆さんはアプリケーションのコードからIAMポリシーをサクッと生成したいなと思ったことはありますか? 私はあります。 アプリケーションのコードを書いた後に、必要な権限を整理する作業はなかなか大変です。特にコードの行数が多い場合はその労力は大きくなるでしょう。 今回、IAMポリシーの生成とトラブルシューティングをアシストしてくれるMCPサーバーおよびCLIツールであるIAM Policy Autopilotが登場しました。 AWS Blogsにも投稿されていますね。 IAM Policy Autopilotはアプリケーションコードをローカルで分析を行い、アプリケーションに付与するIAMポリシーを生成してくれます。これによりIAMポリシーで悩む時間を削減することが可能です。 実際に試
![[アップデート] IAMポリシーの生成とトラブルシューティングをアシストしてくれるMCPサーバーおよびCLIツールであるIAM Policy Autopilotを使ってみた #AWSreInvent | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/288118b377f3c7d9c2a3e32f82a7e58aa27b986e/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fimages.ctfassets.net%2Fct0aopd36mqt%2F33a7q65plkoztFWVfWxPWl%2Fa718447bea0d93a2d461000926d65428%2Freinvent2025_devio_update_w1200h630.png)
MCPサーバーの受け入れテスト
Model Context Protocol(MCP) のサーバーは公式がSDKを提供しています. 言語にもよりますがSDKのおかげでMCPサーバーにかかわるコードは1ファイルに収まる程度, 非常に簡単に実装することができます. とはいえ書き捨てのツールのつもりが社内展開されてしまうといったこと, あると思います. そうなってしまうと, 依存関係の更新などのメンテナンスや機能追加が必要になってきます. そのため初めから受け入れテストを実装しておくと安心です. MCPサーバーの受け入れテストは簡単に実装することができます. 単体テストは? MCPサーバー特有の単体テストを考えると, JSONを受け取ってJSONを返す関数のテストとみなすことができます. これは一般的なWebサーバーのアプリケーション層のテストと同様と言ってもよいでしょう. MCPサーバーの単体テストも同じようにできるはずです
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MCPサーバーが切り拓く！自社サービス運用の新次元 - エムスリーテックブログ
FastMCP 入門 (2) - FastMCPサーバ｜npaka
MCPクライアントアプリを作ってコマンドラインでエージェントを走らせよう - laiso
Model context protocol (MCP) - OpenAI Agents SDK
LangGraph for complex workflows — surma.dev
A Critical Look at MCP - Raz Blog
The Top 7 MCP-Supported AI Frameworks
ワンクリックで MCP サーバーをインストールする .dxt ファイル