結局MCPって何に使えるの？おすすめサーバーの紹介
そもそもMCPとは？
MCP は、アプリケーションが LLM にコンテキストを提供する方法を標準化するオープンプロトコルです。MCP を AI アプリケーション向けの USB-C ポートのようなものと考えてください。USB-C がデバイスをさまざまな周辺機器やアクセサリーに接続するための標準化された方法を提供するように、MCP は AI モデルを異なるデータソースやツールに接続するための標準化された方法を提供します。
MCPサーバーの紹介
今更感もありますが公式リポジトリで紹介されているMCPサーバーの中からいくつかピックアップしてそのユースケースについて紹介したいと思います。
Filesystem
ローカルファイルの参照、編集を行うことができるMCPサーバーです。
シンプルにファイル操作の権限をAIに与えられるというだけで色々な活用法がありそうです。
Brave Search
Web検索に対応するためのMCPサーバーです。
Thinking Modeと組み合わせて疑似DeepResearchを行う例。
そういえば未だにClaudeがWeb検索に対応していないというのは気になりますが...Anthropic的には基盤モデルに注力しその周辺はMCPのエコシステムに任せたいという思想なのでしょうか？
Firecrawl
Webページをサブページも含めすべてを取得しMarkdownのなどの構造化データに変換するサービスであるFirecrawlをラップしたMCPサーバーです。
LLMのコンテクスト長も増えたことで大量のテキストをプロンプトに含めることができるようになりました。例えばが学習データに含まれていないような新しいライブラリにおいてドキュメントをすべて取得しそれらを参照させたうえでコーディングさせるというような使い方がありそうですね。
Code Executor
指定のConda環境内でPythonコードを実行できるようにするMCPサーバーです。
ClaudeにはArtifacts、ChatGPTにはCode Interpreterなどコード実行をできる機能はついていますが任意のライブラリを扱うことができない。重たい処理は実行できないなどの欠点があります。これをローカルの実行環境を使うことで克服しようというアイデアです。
Memory
知識グラフを利用した長期記憶を追加するようなMCPサーバーです。
現時点では大手の中で長期記憶を提供しているサービスはないのでそのような機能が欲しければMCPを使うという手もあります。
長期記憶については他にも色々な実装があるのでそれらに差し替えてみても面白いかもしれないですね。
まとめ
今の時点でローカルにMCPを立てるメリットはローカル環境であれこれやれること、どんなToolもAPI等あればサクッと自作して組み込めることかなと思っています。この記事を機会になにか面白いアイデアが生まれれば幸いです。
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