🦁

Vibe Coding Master：MCP

2025/06/11に公開

Vibe Coding Master：MCP

Model Context Protocol（MCP）は、Anthropic社が開発したAIエージェントがさまざまなツールやシステムと連携するためのプロトコルです。このプロトコルを活用することで、Claude のようなLLMが単なるテキスト生成を超えて、実際のアプリケーションやゲームと直接対話し、リアルタイムで意思決定を行うことが可能になります。

2025年2月、AnthropicはこのMCPの実演として、ゲーム実況プラットフォームのTwitchで「ClaudePlaysPokemon」の配信を開始し話題になりました。AIのプレイ動画をリアルタイムで人間が見守るという試みは、MCPの可能性を示す象徴的な事例となっています。

従来のAIは「見る」ことはできても「触る」ことができませんでした。人間がゲームをプレイするとき、画面を見て（視覚情報の取得）、キーボードやマウスを操作して（アクション実行）、ゲームの状況を判断して次の行動を決める（意思決定）という一連の流れがあります。MCPは、このプロセスをAIが実行できるようにするための橋渡し役として機能します。

MCPを活用したゲーム開発は、以下のような包括的な技術スキルを習得できる学習教材として優れています：

AIエージェント設計: 自律的な意思決定システム、状況認識、行動計画など、知的システムの設計原理を実践的に学習できます。現代のロボティクスや自動運転システムにも応用可能な知識です。

プロトコル設計とAPI開発: MCPプロトコルの実装を通じて、システム間通信、メッセージング、リアルタイム同期などの分散システム設計を学べます。

ゲームAIアルゴリズム: 戦術AI、パスファインディング、行動ツリー、状態機械など、ゲーム業界で使用される高度なAI技術を習得できます。

リアルタイムシステム: 低遅延処理、並行プログラミング、パフォーマンス最適化など、リアルタイム要求の厳しいシステム開発技術を学習できます。

デバッグと可視化: AIの思考プロセスの可視化、行動ログ分析、異常検知など、複雑なシステムのデバッグ技術を身につけられます。

基本編：プロンプトでAIゲームプレイヤーを作ろう

1. 最初の一歩：MCPセットアップと戦車ゲーム

まずは、MCPの基本的なセットアップから始めましょう。

環境セットアップのプロンプト例:

Claude Desktop用のMCPサーバーをセットアップしてください。
戦車ゲーム制御のための以下の機能を持つMCPサーバーを作成：
- game-charactor-move-operation: 戦車の移動制御
- vision: 周囲の状況確認
- vision-relative: 相対位置での視覚情報
- fire-missile: ミサイル発射
Node.jsとExpressを使用し、claude_desktop_config.jsonの設定例も含めてください

戦車ゲーム作成のプロンプト例:

Three.jsを使って、AIが操作できる戦車ゲームを作成してください。
- 戦車は矢印キーまたはMCP経由で操作可能
- 3D空間での移動と回転
- 敵戦車が5-10台ランダムに配置
- ミサイル発射とリアルタイム衝突判定
- 戦車の視界システム（前方120度）
- スコアとライフシステム

このプロンプトで、Claude ArtifactsとMCPサーバーの両方が生成され、AIが実際にゲームをプレイできる環境が構築されます。

2. AIエージェントの基本思考パターン

AIにゲームをプレイさせるための基本的な思考プロセスを実装します。

基本AI思考ループのプロンプト例:

戦車ゲームをプレイするAIエージェントの思考システムを設計してください：
1. 状況認識フェーズ：vision機能で周囲を確認
2. 脅威評価フェーズ：敵の位置と距離を分析
3. 戦略決定フェーズ：移動か攻撃かを選択
4. 行動実行フェーズ：決定したアクションを実行
5. 結果評価フェーズ：行動の結果を確認

各フェーズで具体的な判断基準と行動ルールを定義してください

動作事例

弾丸の届く範囲と、脅威となる敵との距離を伝えます。

そうすると、移動というアクションを用いて、適切な位置に移動を行い敵を攻撃するようになります。

https://youtu.be/TJ5QTz-fWFI

プロンプト設計の改良例:

AIエージェントのプロンプトを以下の要件で改良してください：
- 明確な優先順位（生存 > 攻撃 > 探索）
- 段階的な判断プロセス（距離測定 → 角度計算 → 発射判断）
- 安全性考慮（ライフが30%以下で回避行動）
- エラーハンドリング（ツール呼び出し失敗時の対処）
- 学習機能（失敗パターンの記録と回避）

3. 視覚システムと状況認識

AIが効果的にゲームをプレイするための視覚システムを実装します。

視覚システム改良プロンプト例:

戦車の視覚システムを強化してください：
- 前方120度の視界角度
- 距離に応じた詳細度の変化（近距離は詳細、遠距離は概要）
- 遮蔽物による視界遮断の判定
- 敵の移動方向と速度の予測
- 視覚情報をAIが理解しやすい構造化データで出力

4. 戦術システムと行動決定

より高度な戦術的思考を持つAIシステムを構築します。

戦術AI実装プロンプト例:

高度な戦術AIシステムを実装してください：
- 地形を活用した戦術（遮蔽物の利用）
- 複数敵への対処戦略（最優先ターゲットの選択）
- 予測射撃アルゴリズム（移動する敵への先読み射撃）
- 回避行動パターン（ジグザグ移動、遮蔽物への退避）
- 弾薬管理と射撃タイミングの最適化

応用編：本格的なAIゲームシステム

1. 高度なMCPアーキテクチャ

マルチエージェントシステム

複数のAIエージェントが協調してゲームをプレイするシステムを構築します。

プロンプト例:

複数のAIエージェントが協調する戦車部隊システムを実装してください：
- 部隊指揮官AI：全体戦略の立案と指示
- 偵察AI：敵情報の収集と報告
- 攻撃AI：戦闘行動の実行
- 支援AI：ダメージを受けた味方の支援
- エージェント間の通信プロトコル
- 役割分担の動的変更システム

弾を発射した後に、敵が倒されていなかった場合、どこに問題があるかを自律的に考えることができます。この事例では発射角度をラジアンではなく度数法に置き換え、自らトライアンドエラーを繰り返していますが、こうした出来事はゲームの開発にもフィードバックすることが可能となります。

実装のポイント：

class MultiAgentSystem {
  constructor() {
    this.agents = {
      commander: new CommanderAgent(),
      scout: new ScoutAgent(),
      attacker: new AttackerAgent(),
      support: new SupportAgent()
    };
    this.communicationBus = new MessageBus();
  }
  
  async coordinateAction() {
    // 1. 偵察情報の収集
    const intel = await this.agents.scout.gatherIntelligence();
    
    // 2. 指揮官による戦略決定
    const strategy = await this.agents.commander.planStrategy(intel);
    
    // 3. 各エージェントへの指示
    await this.broadcastStrategy(strategy);
    
    // 4. 協調行動の実行
    await this.executeCoordinatedAction();
  }
}

学習型AIエージェント

プロンプト例:

強化学習を活用したAIエージェントを実装してください：
- Q学習による行動価値の学習
- 経験リプレイシステム
- ε-グリーディ法による探索と活用のバランス
- 報酬関数の設計（敵撃破+100、被弾-50、生存+1）
- 学習進度の可視化
- 学習済みモデルの保存と読み込み

2. ゲーム分析とテストシステム

自動テストフレームワーク

プロンプト例:

AIエージェントの性能を評価するテストフレームワークを実装してください：
- 標準化されたテストシナリオ（1vs1、1vs多、チーム戦）
- パフォーマンス指標の計測（勝率、生存時間、命中率）
- 異なるAI戦略の比較分析
- 統計的有意性の検定
- レポート生成とグラフ表示
- 継続的インテグレーションとの連携

バランス調整システム

プロンプト例:

自動ゲームバランス調整システムを実装してください：
- AIの勝率が50±5%になるようパラメータ調整
- 遺伝的アルゴリズムによる最適化
- A/Bテストによる変更効果の検証
- プレイヤーフィードバックの自動分析
- バランス調整の履歴管理
- 調整効果の予測システム

3. 高度な戦術システム

地形認識と活用

プロンプト例:

地形を活用した高度な戦術システムを実装してください：
- 3D地形の高度情報解析
- 遮蔽物と視線遮断の計算
- 高地取りの戦術的価値評価
- 地形を考慮した最適経路計算
- 待ち伏せポイントの自動発見
- 地形に応じた陣形変更

予測システム

プロンプト例:

敵行動予測システムを実装してください：
- 敵の移動パターン学習
- ベイジアンネットワークによる行動予測
- 予測精度の継続的改善
- 複数の予測シナリオの並列計算
- 予測結果に基づく先回り行動
- 予測外の行動への適応システム

発展編：産業レベルのAIシステム

1. エンタープライズレベルのMCPシステム

スケーラブルアーキテクチャ

プロンプト例:

数千台のAIエージェントを管理できるスケーラブルシステムを実装してください：
- マイクロサービスアーキテクチャの採用
- Kubernetesによるコンテナオーケストレーション
- Redis Clusterによる状態管理
- Apache Kafkaによるメッセージストリーミング
- 負荷分散とフェイルオーバー機能
- リアルタイム監視とアラートシステム

クラウドネイティブ対応

プロンプト例:

クラウドネイティブなMCPシステムを構築してください：
- AWS Lambda/Azure Functionsでのサーバーレス実行
- 自動スケーリングによる負荷対応
- CloudFormation/Terraformによるインフラ管理
- CI/CDパイプラインの自動化
- セキュリティベストプラクティスの実装
- 多地域展開とディザスタリカバリ

2. AIエージェントの産業応用

ゲーム開発支援システム

プロンプト例:

ゲーム開発を支援するAIエージェントシステムを実装してください：
- 自動バグ検出エージェント
- バランス調整提案エージェント
- プレイヤー行動分析エージェント
- コンテンツ生成支援エージェント
- QA自動化エージェント
- パフォーマンス最適化エージェント

eスポーツとプロゲーミング

プロンプト例:

eスポーツ対応のAIコーチングシステムを実装してください：
- プロプレイヤーの戦術分析
- 個人の弱点診断とトレーニング提案
- チーム連携の最適化支援
- 対戦相手の戦術予測
- リアルタイム戦術アドバイス
- パフォーマンス向上の定量的測定

3. 先端技術との統合

VR/AR対応

プロンプト例:

VR/AR環境でのAIエージェント連携システムを実装してください：
- VRヘッドセットからの視覚情報取得
- 3D空間での自然な手振り認識
- アイトラッキングによる注視点分析
- 触覚フィードバックとの連携
- 没入感を損なわないUI設計
- VR酔い対策とユーザビリティ最適化

ブロックチェーン連携

プロンプト例:

ブロックチェーンベースのAIエージェント経済システムを実装してください：
- AIエージェントのNFT化と取引
- 学習データの分散ストレージ
- エージェント間のマイクロペイメント
- 分散型自律組織（DAO）での意思決定
- スマートコントラクトによる自動実行
- トークンエコノミーとインセンティブ設計

4. 機械学習とAIの最前線

大規模言語モデルの活用

プロンプト例:

GPT-4oやClaude等の大規模言語モデルを活用した高度なAIエージェントを実装してください：
- マルチモーダル入力（テキスト、画像、音声）の処理
- 文脈を考慮した自然言語での戦術説明
- 人間プレイヤーとの自然な対話
- 状況に応じた動的プロンプト生成
- 複数LLMの協調による高度な推論
- リアルタイム推論の最適化

神経進化と遺伝的プログラミング

プロンプト例:

神経進化アルゴリズムによるAIエージェント自動生成システムを実装してください：
- ニューラルネットワーク構造の進化
- 遺伝的アルゴリズムによる戦術の進化
- 適応度関数の多目的最適化
- 種の多様性維持メカニズム
- 進化過程の可視化と分析
- 人間の介入による進化の誘導

技術的深掘り：MCP実装の詳細

1. プロトコル設計とメッセージング

効率的な通信プロトコル

MCPシステムでは、低遅延と高スループットを両立する通信設計が重要です。

プロンプト例:

高性能なMCP通信プロトコルを設計してください：
- WebSocketベースのリアルタイム通信
- メッセージの優先度制御
- バイナリプロトコルによる効率化
- 圧縮アルゴリズムの適用
- 接続プーリングと再利用
- ハートビートによる接続監視

実装例：

class MCPCommunicationManager {
  constructor() {
    this.connectionPool = new Map();
    this.messageQueue = new PriorityQueue();
    this.compressionEnabled = true;
  }
  
  async sendCommand(command, priority = 'normal') {
    const message = {
      id: this.generateMessageId(),
      command: command,
      timestamp: Date.now(),
      priority: priority
    };
    
    if (this.compressionEnabled) {
      message.data = await this.compress(message.data);
    }
    
    return this.transmitMessage(message);
  }
}

2. エラーハンドリングと復旧

堅牢性の確保

プロンプト例:

MCPシステムの堅牢性を向上させる機能を実装してください：
- ネットワーク断絶時の自動復旧
- 部分的なコマンド失敗への対処
- サーキットブレーカーパターンの実装
- 指数バックオフによるリトライ
- グレースフルデグラデーション
- 障害の自動診断と報告

3. セキュリティと認証

セキュアな通信

プロンプト例:

MCPシステムのセキュリティを強化してください：
- TLS暗号化による通信保護
- JWT トークンによる認証
- コマンド実行権限の細分化
- レート制限による DoS 攻撃対策
- 監査ログの詳細記録
- 異常アクセスの検知と遮断

デバッグと最適化戦略

1. AIエージェントのデバッグ

思考プロセスの可視化

プロンプト例:

AIエージェントのデバッグシステムを実装してください：
- 意思決定プロセスのステップバイステップ表示
- 各判断の根拠となったデータの記録
- 代替案検討プロセスの可視化
- エラー発生時の状態復元機能
- パフォーマンスボトルネックの特定
- A/Bテスト用の並列実行機能

行動ログ分析

プロンプト例:

包括的な行動ログ分析システムを実装してください：
- リアルタイムでの行動パターン分析
- 異常行動の自動検出
- 学習効果の定量的評価
- パフォーマンス改善提案の自動生成
- 比較分析とベンチマーキング
- 予測的メンテナンス機能

2. パフォーマンス最適化

リアルタイム性能監視

プロンプト例:

リアルタイム性能監視システムを実装してください：
- レスポンス時間の継続的測定
- CPU・メモリ使用率の監視
- ネットワーク帯域幅の追跡
- ボトルネックの自動特定
- パフォーマンス予測とアラート
- 自動スケーリングの判断支援

まとめ：MCPによるAIゲーム開発の未来

MCPを活用したAIゲーム開発を通じて、以下のような次世代のソフトウェア開発スキルを包括的に習得できます：

AIエージェント開発: 自律的な意思決定、状況認識、学習機能など、知的システムの設計・実装技術を実践的に学習できます。自動運転、ロボティクス、スマートシティなど、AI技術が重要な分野での開発に直接応用可能です。

分散システムアーキテクチャ: マイクロサービス、メッセージキューイング、負荷分散など、大規模システム開発の核となる技術を習得できます。クラウドネイティブアプリケーション開発に必須のスキルです。

リアルタイムシステム設計: 低遅延処理、並行プログラミング、パフォーマンス最適化など、厳しい性能要求に応える技術を学べます。金融取引システム、IoTプラットフォーム、ライブ配信サービスなどの開発に活用できます。

プロトコル設計とAPI開発: システム間通信、認証・認可、エラーハンドリングなど、堅牢なシステム連携の技術を実践できます。B2B統合、API経済、デジタルトランスフォーメーションの推進に重要なスキルです。

データ分析と機械学習: AIの行動ログ分析、パフォーマンス最適化、予測システムなど、データドリブンな改善手法を学習できます。ビジネスインテリジェンス、プロダクト分析、マーケティング最適化に応用できる分析思考を身につけられます。

Claude Artifactsを活用することで、これらの高度で複雑な技術要素を段階的に学習しながら、産業レベルのAIシステムを構築できます。ClaudePlaysPokemonのような先進的なプロジェクトから始めて、最終的にはゲーム業界を変革する革新的なAIシステムまで発展させることが可能です。

MCPは単なる技術プロトコルを超えて、人間とAIの協働による新しいクリエイティブな可能性を開く扉となります。ゲーム開発という創造的な分野を通じて、次世代のAI技術の可能性を探求し、未来のデジタル社会を支える技術者としてのスキルを身につけることができるのです。

下記に参考のコードと、実行例の動画を掲載しておきますので、ご覧ください。

https://youtu.be/aSVuqsMoi28

https://youtu.be/HyEOUvATil0

https://youtu.be/TJ5QTz-fWFI

Vibe Coding Master：MCP

基本編：プロンプトでAIゲームプレイヤーを作ろう

1. 最初の一歩：MCPセットアップと戦車ゲーム

2. AIエージェントの基本思考パターン

3. 視覚システムと状況認識

4. 戦術システムと行動決定

応用編：本格的なAIゲームシステム

1. 高度なMCPアーキテクチャ

マルチエージェントシステム

学習型AIエージェント

2. ゲーム分析とテストシステム

自動テストフレームワーク

バランス調整システム

3. 高度な戦術システム

地形認識と活用

予測システム

発展編：産業レベルのAIシステム

1. エンタープライズレベルのMCPシステム

スケーラブルアーキテクチャ

クラウドネイティブ対応

2. AIエージェントの産業応用

ゲーム開発支援システム

eスポーツとプロゲーミング

3. 先端技術との統合

VR/AR対応

ブロックチェーン連携

4. 機械学習とAIの最前線

大規模言語モデルの活用

神経進化と遺伝的プログラミング

技術的深掘り：MCP実装の詳細

1. プロトコル設計とメッセージング

効率的な通信プロトコル

2. エラーハンドリングと復旧

堅牢性の確保

3. セキュリティと認証

セキュアな通信

デバッグと最適化戦略

1. AIエージェントのデバッグ

思考プロセスの可視化

行動ログ分析

2. パフォーマンス最適化

リアルタイム性能監視

まとめ：MCPによるAIゲーム開発の未来

Discussion