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MCPってなんぞやって疑問を解決できる

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Model Context Protocol
社内
Open WebUI
mcpo
tech

🚀 MCP/MCPO/OpenWebUI/Zen MCP を“社内導入”目線で徹底整理（実装例つき）

「OpenWebUIはUIって言うけど、もうスーパーUIでは？」
「MCPのホスト/クライアント/サーバ、MCPOを噛ませた接続は？」
——概念の整理から、実際に動く Compose まで一気通貫でまとめます。

🧭 この記事でわかること

  • MCPの三層（ホスト／クライアント／サーバ）の正しい頭の置き方
  • OpenWebUIが“UI以上”に担っていること（LLM接続・履歴・RAG・OpenAPIツール連携）
  • MCPOを噛ませて OpenWebUI →（OpenAPI）→ MCPサーバ群 を使う構成
  • Zen MCP（多機能ツール箱）と Fetch MCP（汎用RESTクライアント）を一括でOpenWebUIに接続
  • 本番運用の勘所（SSE常駐・ヘルスチェック・鍵・権限・監査）

📚 用語の辞典（最短で腹落ちする定義）

MCP（Model Context Protocol）

  • 目的：LLMが外部ツールを“標準手順”で見つけて呼び出すためのプロトコル

  • 三層：

    • ホスト（Host）：アプリ側の“司令塔”。複数のクライアントを管理（例：Claude Desktop 等）
    • クライアント（Client）：1対1でサーバに接続するセッション単位
    • サーバ（Server）：ツール/リソース/プロンプトの提供者（例：Zen MCP / Fetch MCP / 社内独自MCP）

OpenWebUI（“スーパーUI”）

  • 名称は“UI”だが、実際は UI＋アプリ基盤：

    • LLM接続（OpenAI/ Azure / OpenRouter / LM Studio / Ollama / LocalAI / vLLM…）
    • チャット履歴DB（SQLite/Postgres）
    • 知識ベース（RAG；VectorDB統合）
    • OpenAPI準拠ツールの読み込み・実行（※MCPそのものは直接は話せない）

MCPO（MCP→OpenAPI Proxy）

  • 役割：MCPサーバ群をOpenAPI化して外部アプリから使えるようにする“ゲートウェイ”
  • 中身：MCPOは実質 MCPホストの役。内部でサーバごとにMCPクライアントを起動（1対1）して接続し、それらをOpenAPIとしてエクスポート
  • ポイント：ツール選定の意思決定はしない（どのエンドポイントを叩くかは上位アプリ＝OpenWebUI側の役割）

Zen MCP（MCPサーバ）

  • 多機能ツール箱：planner / codereview / debug / tracer / testgen / …
  • バックエンドLLMはOpenAIでもローカルでもOK
  • 社内向けに“DB/ファイル等の独自ツール”を増やしていける

Fetch MCP（MCPサーバ）

  • REST API呼び出し特化：GitHub/Backlog/Jira/Slack/自社APIなど、HTTPで叩けるなら広く扱える

🧩 全体構成（アーキテクチャ図）

[人間/ブラウザ]
      │
      ▼  (OpenAPI)
OpenWebUI ─────────→  MCPO（OpenAPIサーバ + MCPホスト）
                          ├─ (MCPクライアントA) → Zen MCP（MCPサーバ：社内ツール/多機能）
                          └─ (MCPクライアントB) → Fetch MCP（MCPサーバ：REST汎用）
  • 会話生成は OpenWebUI 側の設定LLM（OpenAIやローカル）が担当
  • ツール実行は OpenWebUI →（OpenAPI呼び出し）→ MCPO →（MCP）→ 各サーバ

🛠️ 実装：Docker Compose 一式

スタック：OpenWebUI + OpenAI（クラウド） + MCPO + Zen MCP + Fetch MCP
（ローカルLLMに切り替えたい場合の注記も併記）

📁 ディレクトリ構成（例）

project-root/
├─ docker-compose.yml
├─ .env
├─ mcpo/
│   └─ config.json
└─ zenmcp/
    └─ Dockerfile

1) .env（APIキーや基本設定）

# === LLM: OpenAI を使う場合 ===
OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
# OpenWebUIが叩く先（LM Studio/LocalAI等のOpenAI互換に切替も可能）
OPENAI_API_BASE_URL=https://api.openai.com/v1

# === MCPO ===
MCPO_API_KEY=mcpo-secret        # OpenWebUI→MCPO の認証ヘッダに使う

# === Zen MCP（任意）===
DEFAULT_MODEL=gpt-4o-mini       # Zen MCP側の既定モデル
LOG_LEVEL=INFO

ローカルLLMにしたいときは OPENAI_API_BASE_URL を
http://lmstudio:1234/v1 や http://localai:8080/v1 に差し替えればOK。

2) mcpo/config.json（複数MCPサーバの集約設定）

{
  "mcpServers": {
    "zenmcp": {
      "type": "sse",
      "url": "http://zenmcp:3001/sse"
    },
    "fetch": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-fetch"]
    }
  },
  "security": {
    "apiKey": "${MCPO_API_KEY}"
  }
}
  • zenmcp は SSE/HTTP で待ち受ける想定
  • fetch は stdio で子プロセス起動（Nodeが必要）
  • MCPOはこの定義を読み込み、/zenmcp と /fetch 配下にOpenAPIを公開

3) zenmcp/Dockerfile（SSE/HTTP 常駐で起動）

FROM python:3.11-slim

RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
    git curl ca-certificates && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# 依存解決を速めたいなら uv を採用（任意）
RUN pip install --no-cache-dir uv

WORKDIR /app
# 公式リポジトリを取得（固定タグにする運用推奨）
RUN git clone https://github.com/BeehiveInnovations/zen-mcp-server.git . 
# 依存インストール
RUN uv pip install --system -r requirements.txt

EXPOSE 3001
ENV PORT=3001

# SSE/HTTP モードで常駐（実装に合わせて調整）
CMD ["bash","-lc","python -u server.py --sse --host 0.0.0.0 --port 3001"]

重要：MCPをDocker常駐させるなら stdioではなくSSE/HTTP で立てるのが安定（stdioは“接続が切れたら終了”特性）。

4) docker-compose.yml 

services:
  openwebui:
    image: ghcr.io/open-webui/open-webui:latest
    container_name: openwebui
    restart: unless-stopped
    ports: ["3000:8080"]
    environment:
      OPENAI_API_KEY: ${OPENAI_API_KEY}
      OPENAI_API_BASE_URL: ${OPENAI_API_BASE_URL}
      ENABLE_PERSISTENT_CONFIG: "true"
    depends_on: [mcpo]
    volumes:
      - openwebui_data:/app/backend/data

  # Zen MCP（SSEで待受）
  zenmcp:
    build:
      context: ./zenmcp
      dockerfile: Dockerfile
    container_name: zenmcp
    restart: unless-stopped
    ports: ["3001:3001"]
    environment:
      OPENAI_API_KEY: ${OPENAI_API_KEY}
      DEFAULT_MODEL: ${DEFAULT_MODEL}
      LOG_LEVEL: ${LOG_LEVEL}
    healthcheck:
      test: ["CMD", "wget", "-qO-", "http://127.0.0.1:3001/healthz"]
      interval: 20s
      timeout: 3s
      retries: 5

  # MCPO（MCP→OpenAPI 変換 & 集約）
  mcpo:
    image: ghcr.io/open-webui/mcpo:main
    container_name: mcpo
    restart: unless-stopped
    ports: ["8000:8000"]
    environment:
      MCPO_API_KEY: ${MCPO_API_KEY}
    volumes:
      - ./mcpo/config.json:/app/config.json:ro
    command: >
      --port 8000
      --api-key ${MCPO_API_KEY}
      --config /app/config.json
    depends_on: [zenmcp]

  # Fetch MCP を“stdioサーバ”として子プロセス起動させるなら
  # MCPOから起動するので、別コンテナは不要。ただし Node が必要なら
  # 以下のようなランタイムを用意して MCPO に /usr/local/bin/npx を提供する方法もあり。
  node-runtime:
    image: node:20-alpine
    container_name: node-runtime
    command: ["sh","-lc","sleep infinity"]
    # MCPOコンテナに npx を提供したい場合は、ボリューム共有や単一コンテナ化を検討
    # 本例では単に“参考”として掲載（必須ではない）

volumes:
  openwebui_data:

補足

  • fetch を MCPOが子プロセス起動するなら、MCPOコンテナ内に npx が必要。mcpo のDockerfileを自作し node を入れる or --command を別の方法に変える、など運用に合わせて調整してね。
  • あるいは Fetch MCPを独立コンテナで立て、SSE/HTTP で公開して MCPOから type: "sse" で接続する構成でもOK。

5) 起動手順

# ビルド & 起動
docker compose up -d --build

# 動作確認
docker compose ps
docker logs -f zenmcp
curl -s http://localhost:8000/docs | head   # MCPOのOpenAPIが生きてるか確認

OpenWebUIでの設定

  1. Settings → Tools → Manage Tool Servers → Add Connection

    • URL: http://mcpo:8000（Compose内ならサービス名、ホストなら http://localhost:8000）
    • Header: Authorization: Bearer <MCPO_API_KEY>

  2. ツール一覧（zenmcp / fetch）が同期 → 有効化して利用開始

🔒 本番運用の勘所

  • SSE常駐：MCPサーバは SSE/HTTP で常駐。stdioは“接続が切れると終了”なのでDocker常駐に不向き
  • レートと鍵：OpenWebUIの会話LLMとZen MCPの内部LLMを同じAPIキーにするとレート衝突しやすい（429）。用途別キーやバックオフを
  • 権限分離：OpenWebUI（社内全体向けUI）に出すツールは読み取り中心＋限定導線。IDE向けの強権ツールはZen MCP側で
  • 監査ログ：ツールAPI（DB/FSなど）で “誰が何にアクセスしたか”を必ずロギング。後追い可能に
  • ネットワーク：全サービスを社内VPC/セグメントに閉じる。MCPOにはAPIキー必須
  • OpenWebUIのPersistentConfig：一部環境変数は初回起動時に内部DBへ固定。設定変更はUIから or 再初期化で

🧪 トラブルシュート早見表

  • zenmcp が再起動ループ：SSEじゃなくstdio起動になってない？server.py --sse --host 0.0.0.0 --port 3001 を確認
  • MCPO /docs が404：--config のパス・フォーマット、mcpServers の type/url/command を再確認
  • OpenWebUIからツールが見えない：Tool ServerのURL/認証ヘッダ（Bearer）ミスが多い
  • 429/RateLimit：OpenWebUIとZen MCPで別APIキーに分ける or モデル負荷を調整
  • CORS/ネットワーク：社内DNS名/サービス名で解決できているか、ポート開放/Firewallもチェック

🧷 付録：ローカルLLMに切り替えるとき

  • .env の OPENAI_API_BASE_URL をローカルのOpenAI互換に変更（例：http://lmstudio:1234/v1）
  • 追加で lmstudio コンテナを起動し、OpenWebUIはそのURLを叩く
  • Zen MCP 側も同じベースURL/キーに切り替えて二系統のLLMを揃えると迷いが少ない
    （会話LLM＝OpenWebUI、ツール内部LLM＝Zen MCP、で別モデルにして分離運用もアリ）

✅ まとめ（要点だけ）

  • OpenWebUI は“UI以上”の スーパーUI（LLM接続・履歴管理・OpenAPIツール連携）
  • MCP は ホスト／クライアント（1対1）／サーバ の三層で考える
  • MCPO を噛ませると OpenWebUI→（OpenAPI）→ MCPサーバ群 が実現
  • Zen MCP（多機能ツール）＋ Fetch MCP（REST汎用）をMCPOで集約し、OpenWebUIから一元利用
  • SSE常駐／鍵／権限／監査 を抑えれば、社内運用も十分実用的

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