こんにちは！株式会社エムニのインターン生の大野です。
Azure Agent Service で利用する SDK azure-ai-agents にベータ版アップデートが実施され、作成したエージェントに MCP ツールをセットできるようになりました。
現在公開されているMCPツールを利用する際に注意すべき点があるので、まとめていきます。
概要
- Azure AI Foundry Agent Service から MCP を使うには、公開到達可能なリモートMCPサーバーが必要（
server_urlを指定、認証はヘッダーで都度付与）。 - npmによるSlack MCP は stdio のみである。
- 現時点では 公式のSlack MCP Server はないため、サードバーティ製 MCP Server 等の利用を検討した方がよい。
背景
Azure AI Foundry Agent Service では、エージェントにツールを持たせることができます。AI Search や Bing 検索など Microsoft 提供のツールは比較的容易に実装できますが、エージェントへ Slack MCP をツールとして接続する際に課題があったため、問題点と対応方針を整理します。
前提知識
用語(抜粋)
| 用語 | エージェント利用時に該当する項目 |
|---|---|
| MCP Client | MCP Server と通信するアプリケーション（本ケースではエージェント本体） |
| MCP Server | 「MCP を通じて特定機能を公開する軽量プログラム」 のこと。物理サーバー常駐を前提とする用語名に見えますが、概念としては機能提供プログラムを指します（公式ドキュメント)。 |
| Tool | MCP Server が公開するメソッド（機能）の総称。 |
接続方式
MCP Client と MCP Server の接続方式として、 stdio、 SSE、そして、Streamable HTTP の3種類が挙げられます。なお、SSEによる接続は非推奨のケースもあり、各プラットフォームの情報を確認してください。
Azure AI Agent でのMCPの利用について
公式ドキュメントによると、Agent から MCP を利用するには、公開 URL（server_url）で到達可能である必要があります[1]。
You need to bring a remote MCP server (an existing MCP server endpoint) to Foundry Agent Service.
リモートMCPサーバー（既存のMCPサーバーエンドポイント）をFoundry Agent Serviceに組み込む必要があります。
また、エージェントの run 作成時には tool_resources に headers を設定して MCP の認証を行います。認証情報は保存されないため、run 作成のたびに指定が必要 です[1:1][2]。
Slack MCPについて
npmで提供されている Slack MCP (npm) は stdio MCP であり、HTTP で到達可能なエンドポイントを持ちません。そのため、Azure から利用するには、Streamable HTTP に対応した Slack MCP Server が必要です。例えば korotovsky/slack-mcp-server は、有力候補ですが、セキュリティ観点での評価・運用方針の検討が別途必要です。
考えられる実装の方針
実装の方針として以下が考えられますが、状況に合わせて検討の必要がありそうです。
- サードパーティ製 Streamable HTTP MCP Server の採用
- 自社方針に合致した MCP Server の内製
終わりに
以上、Azure Agent Service の MCP 連携で気をつけたいポイントをまとめました。MCP は毎週のようにアップデートが入るため、試行錯誤を楽しみつつ、うまく波に乗っていきたいですね。
-
Microsoft Learn. 「モデル コンテキスト プロトコル サーバーへの接続 (プレビュー)」最終更新: 2025年10月11日 (Microsoft Learn) ↩︎ ↩︎
-
Microsoft Learn. 「モデル コンテキスト プロトコル ツールの使用方法 (プレビュー)」最終更新: 2025年9月5日 (Microsoft Learn) ↩︎
Discussion