うさぎでもわかる CUA & MCP入門

はじめに

みなさん、こんにちは！今日はAI技術の世界でわくわくするような新しい技術、CUA（Computer-Use Agent） と MCP（Model Context Protocol） についてお話しします。

「CUAって何？MCPって何？」と思ったあなた、ご安心を。このうさぎでもわかるシリーズでは、複雑な技術もふわふわと理解できるようにご説明します。

AIエージェントの進化

最近のAI技術の進化はすごいですよね。ChatGPTやClaudeなどの言語モデルは私たちの質問に答えるだけでなく、様々なタスクをこなせるようになりました。でも、まだ一つ大きな壁がありました。

「AIはコンピュータを操作できない」

テキストで返答はできても、実際にブラウザを開いたり、アプリケーションを操作したりすることはできませんでした。また、AIが外部のデータソースやツールと連携する方法も標準化されていませんでした。

そこで登場したのが、今日ご紹介する2つの革新的な技術です：

1. CUA（Computer-Use Agent） - AIがコンピュータを人間のように操作できるようにする技術
2. MCP（Model Context Protocol） - AIモデルと外部データソースやツールを連携する標準プロトコル

これらの技術が実現すると、例えばこんなことが可能になります：

• 「GitHubからこのリポジトリをクローンして、バグを修正して、PRを出して」と言うだけで、AIがすべて実行
• 「私のカレンダーを確認して、来週の空き時間にミーティングをスケジュールして」と言うだけで、AIが自動的に処理
• 「このデータを分析して、グラフ化して、レポートを作成して」と言うだけで、AIが複数のアプリケーションを使って完了

すごくないですか？AIが私たちの「デジタルアシスタント」として、本当の意味で役立つ時代がやってきたのです。

では、この2つの技術について、ひとつずつ掘り下げていきましょう。まるで野原でニンジンを掘るように、楽しく学んでいきましょう！🥕

CUA（Computer-Use Agent）って何？

CUA（Computer-Use Agent）の基本アーキテクチャ

皆さんは、コンピュータを操作しているときに「この作業、AIにやってもらえたらいいのに...」と思ったことはありませんか？CUA（Computer-Use Agent）は、そんな願いを叶えてくれる技術なんです。

CUAの基本概念

CUA（Computer-Use Agent）は、AIがコンピュータを人間のように操作できるようにするエージェント技術です。簡単に言うと、AIの目と手となって、画面を見て、マウスやキーボードを使い、アプリケーションを操作できるようにする技術です。

うさぎの私から見ると、CUAはこんな感じです：

• 👀 見る - 画面上の要素（ボタン、テキスト、画像など）を認識
• 🧠 考える - 何をすべきかを判断
• 👆 操作する - クリック、タイプ、ドラッグ＆ドロップなどを実行

これまでのAIは会話はできても、実際にコンピュータを操作することはできませんでした。CUAによって、AIは私たちのデジタル世界に入り込み、実際に行動できるようになったのです！

AIがコンピュータを操作する仕組み

CUAはどのようにコンピュータを操作するのでしょうか？大きく分けて3つのステップで行われます：

1. 観察（Observation） - スクリーンショットを撮ったり、画面の構造を分析して、何が表示されているかを理解します
2. 推論（Reasoning） - 観察結果とタスクの目標に基づいて、次に何をすべきかを考えます
3. 行動（Action） - マウスクリック、キーボード入力、アプリ起動などの行動を実行します

このサイクルを繰り返すことで、複雑なタスクを完了していきます。人間が目で見て、考えて、手を動かすのと同じように、AIも画面を見て、考えて、操作するのです。

主要な実装例

現在、いくつかの主要なCUA実装が存在します：

1. OpenAI CUA

OpenAIが開発したComputer-Using Agentは、GPT-4モデルを基盤としています。WebブラウザやデスクトップアプリケーションをGPT-4の「目」と「手」を通じて操作できます。

2. Anthropic Computer-Use

AnthropicのClaude 3シリーズでサポートされているComputer-Use機能は、Claudeモデルがウェブブラウザやデスクトップアプリケーションを操作できるようにします。

3. trycua（オープンソース実装）

trycuaは、オープンソースのCUA実装で、高性能な仮想化環境とAIエージェント機能を組み合わせています。macOSやLinuxの仮想環境を作成し、その中でAIがアプリケーションを操作できます。

# trycuaの基本的な使用例
async with Computer() as computer:
    agent = ComputerAgent(
        computer=computer,
        loop=AgentLoop.ANTHROPIC,
        model=LLM(provider=LLMProvider.ANTHROPIC)
    )
    
    async for result in agent.run("ブラウザでGoogleを開いて、'CUA MCP'で検索して"):
        print(result)

CUAのアーキテクチャ

CUAは複雑な技術ですが、基本的なアーキテクチャはシンプルです。以下の主要コンポーネントで構成されています：

1. 視覚理解モジュール - 画面の内容を分析し、UI要素を認識します
2. 推論エンジン - 次に何をすべきかを判断します
3. アクション生成モジュール - マウスやキーボードの操作を実行します
4. 環境管理 - 仮想環境やサンドボックスを提供し、安全な操作を保証します

これらのコンポーネントが連携して、AIがコンピュータを操作できるようになります。

CUAのメリットと活用シーン

CUAは多くの場面で活躍します：

• 業務自動化 - 定型的な作業をAIに任せることができます
• アクセシビリティ向上 - コンピュータ操作が難しい人でもAIの助けで作業できます
• 複雑なワークフロー - 複数のアプリケーションにまたがる作業を一括で実行できます
• トレーニングと教育 - AIが操作方法をデモンストレーションできます

例えば、「週次レポートを作成して、スライドにまとめて、チームに送って」というタスクも、CUAがあれば自動化できるようになります。

ここでちょっと一息つきましょう🥕 次は、CUAを補完するもう一つの重要な技術、MCPについて学んでいきます！

MCP（Model Context Protocol）って何？

MCP（Model Context Protocol）のクライアント・サーバーモデル

CUAがAIにコンピュータの操作能力を与える技術だとすると、MCPはAIに「情報の世界」へのアクセス能力を与える技術です。では、MCPについて掘り下げていきましょう。

MCPの基本概念と定義

MCP（Model Context Protocol）は、AIモデルと外部データソースやツールとの連携を標準化するプロトコルです。簡単に言うと、AIが様々なデータや機能に安全にアクセスするための「共通言語」のようなものです。

Anthropicが「AIアプリケーションのUSB-C」と表現しているように、MCPは異なるAIモデルと様々なデータソースやツールを標準化された方法で接続します。

うさぎの私から見ると、MCPはこんな感じです：

• 🔌 接続する - AIモデルとデータソースを繋ぐ
• 🔐 守る - セキュリティとプライバシーを確保
• 🗣️ 会話する - 標準化された方法で情報をやり取り

クライアント・サーバーアーキテクチャ

MCPは基本的にクライアント・サーバーアーキテクチャを採用しています：

1. MCP ホスト - Claude Desktop、IDEなど、データにアクセスしたいAIアプリケーション
2. MCP クライアント - サーバーとの1:1の接続を維持するプロトコルクライアント
3. MCP サーバー - 特定の機能や情報を提供する軽量なプログラム
4. データソース - ローカルファイル、データベース、外部APIなど

これらのコンポーネントが連携して、AIモデルが様々なデータやツールにアクセスできるようになります。

MCPの主要コンポーネント

MCPフレームワークは以下の主要コンポーネントで構成されています：

1. リソース（Resources）

リソースは、AIモデルやユーザーが利用できるコンテキストやデータを提供します。例えば、ファイルの内容、データベースの結果、Webページの情報などが含まれます。

{
  "id": "sample-resource",
  "type": "text/plain",
  "content": "これはサンプルテキストです"
}

2. ツール（Tools）

ツールは、AIモデルが実行できる関数やアクションを定義します。例えば、ファイルの検索、APIの呼び出し、データベースのクエリなどが含まれます。

{
  "name": "search_files",
  "description": "ファイルを検索する",
  "parameters": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "query": {
        "type": "string",
        "description": "検索クエリ"
      }
    },
    "required": ["query"]
  }
}

3. プロンプト（Prompts）

プロンプトは、再利用可能なテンプレートとワークフローを作成する機能を提供します。

4. サンプリング（Sampling）

サンプリングにより、MCPサーバーがAIモデルに補完を要求できます。

MCPのセキュリティと同意モデル

MCPは、セキュリティとユーザーの同意を重視して設計されています：

• ユーザー同意 - ホストはユーザーデータをサーバーに公開する前に、明示的なユーザー同意を得る必要があります
• データ保護 - ユーザーの同意なしにリソースデータを他の場所に送信することはできません
• 安全な実行 - サーバーで実行されるコードは、適切な権限と制限の下で動作します

例えば、AIがファイルシステムにアクセスしようとすると、「このAIエージェントにファイルへのアクセスを許可しますか？」というプロンプトが表示され、ユーザーが確認できます。

MCPの実装例

現在、MCPのいくつかの実装があります：

1. Anthropicの公式実装 - Claude Desktop、Claude.aiなどで使用
2. OpenAIのAgents SDK - MCPサポートを含む
3. コミュニティ実装 - 様々な言語（Python、TypeScript、Java、C#など）でSDKが提供されています

MCPは現在急速に普及しており、多くのAIアプリケーションで採用されつつあります。

以上がMCPの基本的な概要です。さて、ここでもう一度小休憩🥕 次は、CUAとMCPが組み合わされると、どんな素晴らしいことができるのかを見ていきましょう！

CUAとMCPの連携でできること

CUAとMCPの連携アーキテクチャ

ここまで、CUAとMCPについて別々に説明してきました。では、これらの技術が連携するとどうなるのでしょうか？ニンジンとキャロットケーキのように、合わさるとさらに素晴らしいものになります！🥕🍰

CUAとMCPの相互補完関係

CUAとMCPは、それぞれ異なる問題を解決するために開発された技術ですが、両者には素晴らしい相互補完関係があります：

• CUA - コンピュータを操作する能力を提供（AIの「手と目」）
• MCP - データソースやツールへのアクセスを提供（AIの「情報源」）

これらを組み合わせることで、AIエージェントは以下のことができるようになります：

1. コンピュータを操作しながら（CUA）、必要な情報を外部ソースから取得（MCP）
2. 多様なデータソースにアクセスしながら（MCP）、複数のアプリケーションを操作（CUA）
3. ユーザーの意図に基づいて、最適なツールやアプリケーションを選択して作業を完了

CUAがMCPを活用するシナリオ

具体的なシナリオで考えてみましょう：

シナリオ1：研究レポート作成

1. ユーザーが「最新のAI研究についてレポートを作成して」と依頼
2. CUAがブラウザを開き、検索エンジンにアクセス
3. MCPを通じて研究データベースに接続し、最新の論文情報を取得
4. CUAがWord（または同等のアプリ）を開き、レポートをまとめる
5. MCPを通じて引用スタイルの確認と適用
6. CUAがPDFとして保存し、メールクライアントを開いて送信

シナリオ2：ソフトウェア開発

1. ユーザーが「このGitHubリポジトリにある特定のバグを修正して」と依頼
2. CUAが開発環境を開き、リポジトリをクローン
3. MCPを通じてGitHubのIssueトラッカーからバグ情報を取得
4. CUAがコードを分析し、問題箇所を特定
5. MCPを通じてデバッグツールやコード例にアクセス
6. CUAがコードを修正、テストを実行し、コミットを作成
7. MCPを通じてPRのテンプレートを取得し、PRを送信

統合アーキテクチャの設計パターン

CUAとMCPを統合するアーキテクチャには、いくつかの設計パターンがあります：

1. MCPサーバーとしてのCUA

CUAシステム自体をMCPサーバーとして実装し、他のAIアプリケーションからコンピュータ操作機能を利用できるようにします。

# MCPサーバーとしてのCUA実装例
from mcp_server import MCPServer
from cua_agent import ComputerAgent

class CUAServer(MCPServer):
    def __init__(self, cua_agent):
        super().__init__()
        self.cua_agent = cua_agent
        
    async def handle_tool_call(self, tool_name, params):
        if tool_name == "operate_browser":
            return await self.cua_agent.run(params["instruction"])

2. MCPクライアントとしてのCUA

CUAシステムがMCPクライアントとなり、さまざまなMCPサーバーに接続して情報を取得します。

# MCPクライアントとしてのCUA実装例
async with Computer() as computer:
    agent = ComputerAgent(computer=computer)
    
    # MCPクライアントを初期化
    mcp_client = MCPClient()
    
    # GitHubデータを取得するMCPサーバーに接続
    github_server = await mcp_client.connect("github-server")
    
    # コード開発するためのタスク実行
    await agent.run("このGitHubリポジトリをクローンして開発環境を設定")

3. ハイブリッドアプローチ

CUAシステムがMCPサーバーとクライアントの両方の役割を果たし、完全な統合エコシステムを提供します。

実際の連携例（trycua + MCP server）

実際の例として、trycuaフレームワークとMCPサーバーの連携を見てみましょう：

from agent import ComputerAgent, AgentLoop, LLM, LLMProvider
from computer import Computer
from mcp_client import MCPClient

async def main():
    # MCPクライアントを初期化
    mcp_client = MCPClient()
    
    # ファイルシステムへのアクセスを提供するMCPサーバーに接続
    fs_server = await mcp_client.connect("filesystem-server")
    
    # コンピュータ環境を初期化
    async with Computer() as computer:
        # CUAエージェントを作成
        agent = ComputerAgent(
            computer=computer,
            loop=AgentLoop.ANTHROPIC,
            model=LLM(provider=LLMProvider.ANTHROPIC),
            mcp_servers=[fs_server]  # MCPサーバーをCUAに接続
        )
        
        # 複合タスクを実行
        async for result in agent.run(
            "ローカルディレクトリのPythonファイルを分析して、バグを修正してください"
        ):
            print(result)

if __name__ == "__main__":
    import asyncio
    asyncio.run(main())

この例では、CUAがコンピュータを操作する能力と、MCPを通じてファイルシステムにアクセスする能力を組み合わせています。これにより、AIエージェントはローカルファイルを分析し、必要に応じてファイルを修正できます。

CUAとMCPの連携は、AIエージェントの可能性を大きく広げる鍵となります。2つの技術が合わさることで、AIは私たちのデジタル世界においてより自律的に、より効果的に作業できるようになるのです。

さて、次はこれらの技術の実際の使用例を見ていきましょう！どうぞお付き合いください🐰

実装例とユースケース

これまでの説明で、CUAとMCPの基本概念と連携方法について理解できたと思います。では、これらの技術が実際にどのように活用されているのか、具体的な実装例とユースケースを見ていきましょう。

コード開発環境でのAIアシスタント

Replit

コーディングプラットフォームのReplitは、MCPを統合して、AIアシスタント「Ghostwriter」の機能を強化しています。

• 使用技術: MCP
• 機能: AIがプロジェクトのコードを理解し、適切な提案やコード生成を行う
• メリット: コンテキストを理解したうえでのコード生成が可能になり、より正確で有用な提案ができる

Codeium

AIコーディングアシスタントのCodeiumもMCPを採用しています。

• 使用技術: MCP
• 機能: コードの補完、リファクタリング、バグ修正の提案
• メリット: 複数のAIバックエンド（Claude、GPTなど）で同じツールセットを利用可能

# Codeiumのようなコード補完の例
def calculate_area(shape_type, dimensions):
    if shape_type == "rectangle":
        # AIが提案するコード補完:
        return dimensions["width"] * dimensions["height"]
    elif shape_type == "circle":
        # AIが提案するコード補完:
        import math
        return math.pi * dimensions["radius"] ** 2

複数アプリケーションを横断するワークフロー自動化

trycuaによるワークフロー自動化

trycuaフレームワークを使用すると、複数のアプリケーションにまたがるワークフローを自動化できます。

• 使用技術: CUA + MCP
• 機能: 仮想環境内で複数のアプリケーションを操作し、複雑なタスクを自動化
• メリット: 人間の介入なしに複雑なワークフローを実行できる

# 複数アプリケーションを横断するワークフロー例
tasks = [
    "ブラウザでGitHubを開き、リポジトリを検索して",
    "リポジトリをクローンして、ターミナルでビルドを実行して",
    "VSCodeでプロジェクトを開いて、バグを修正して",
    "変更をコミットして、PRを作成して"
]

for task in tasks:
    async for result in agent.run(task):
        print(result)

マルチモーダルワークフロー

CUAとMCPを組み合わせることで、テキスト、画像、オーディオなど複数のモーダルにまたがるワークフローも可能になります。

• 使用技術: CUA + MCP
• 機能: 画像編集、音声トランスクリプト、文書作成などを組み合わせたワークフロー
• メリット: 従来は別々のアプリケーションやスキルセットが必要だったタスクを統合できる

データ検索・分析の効率化

研究データベースアクセス

MCPサーバーを通じて研究論文データベースにアクセスし、CUAでデータ分析ツールを操作することで、研究プロセスを効率化できます。

• 使用技術: CUA + MCP
• 機能: 論文検索、データ抽出、分析、可視化、レポート作成の一連のワークフロー
• メリット: 研究者の時間を節約し、より深い分析に集中できる

データ分析ワークフロー

データサイエンティストのワークフローをCUAとMCPで自動化する例：

• 使用技術: CUA + MCP
• 機能: データ収集、前処理、分析、可視化、レポート生成
• メリット: 反復的なデータ処理タスクを自動化し、より高度な分析に時間を使える

# データ分析ワークフローの例
analysis_tasks = [
    "Excelファイルを開いて、データを読み込んで",
    "Jupyterノートブックを起動して、データの前処理コードを実行して",
    "データの可視化グラフを作成して",
    "分析結果をPDFレポートにまとめて"
]

エンタープライズでのツール連携

Microsoft Azure + MCP

MicrosoftはAzure OpenAIサービスでMCPをサポートし、企業のデータソースとAIモデルを安全に連携できるようにしています。

• 使用技術: MCP
• 機能: Azureサービス、企業データ、AIモデルの連携
• メリット: セキュリティとコンプライアンスを維持しながら、AIの能力を企業システムに統合

業務自動化プラットフォーム

CUAとMCPを組み合わせた業務自動化プラットフォームは、企業の生産性向上に大きく貢献します。

• 使用技術: CUA + MCP
• 機能: 業務アプリケーションの操作、データの取得と処理、レポート作成などを自動化
• メリット: 従業員の作業時間を節約し、戦略的タスクに集中できる

教育と学習支援

教育分野でもCUAとMCPの組み合わせは有効です：

• 使用技術: CUA + MCP
• 機能: 学習管理システムの操作、学習リソースへのアクセス、個別指導の提供
• メリット: パーソナライズされた学習体験と効率的な教育管理

学生: "微分方程式について学びたいです"
AI: "わかりました。まずはこの概念を説明します..."
(CUAがシミュレーションツールを開いて実例を示す)
(MCPを通じて関連する学習リソースにアクセス)
"こちらの練習問題を解いてみましょうか？"

ヘルスケア支援

ヘルスケア分野でも、適切なプライバシー保護とセキュリティ措置のもとでCUAとMCPが活用されています：

• 使用技術: CUA + MCP
• 機能: 医療記録へのアクセス、医療画像の分析、診断支援
• メリット: 医療従事者の作業負担を軽減し、より正確な診断をサポート

これらの実装例とユースケースは、CUAとMCPが私たちの仕事や生活をどのように変えるのかを示しています。次のセクションでは、これらの技術を実際に利用し始める方法について説明します。

始め方ガイド

ここまでCUAとMCPについて学んできて、「実際に試してみたい！」と思われた方も多いのではないでしょうか。このセクションでは、CUAとMCPを実際に使い始めるための基本的なステップを紹介します。

CUAの利用方法

1. OpenAI CUAを使う

OpenAI CUAを利用するには、OpenAIのAPIにアクセスする必要があります。

# OpenAI CUA APIの基本的な使用例
import openai

# APIキーを設定
openai.api_key = "your-api-key"

# CUAを起動
response = openai.cua.create(
    model="computer_use_preview",
    instructions="ブラウザでGitHubを開いて、OpenAIのリポジトリを検索してください"
)

# 結果を表示
print(response)

2. Anthropic Computer-Useを使う

AnthropicのComputer-Use機能は、Claude 3モデルを通じて提供されています。

# Anthropic Computer-Useの基本的な使用例
from anthropic import Anthropic

# クライアントを初期化
client = Anthropic(api_key="your-api-key")

# Computer-Use機能を利用
message = client.messages.create(
    model="claude-3-7-sonnet-20250219",
    max_tokens=1000,
    system="あなたはコンピュータ操作をサポートするAIアシスタントです。",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "ブラウザでGitHubを開いて、Anthropicのリポジトリを検索してください"}
    ]
)

print(message.content)

3. trycuaを使う（オープンソース）

trycuaはオープンソースのCUA実装で、macOSやLinuxの仮想環境でAIエージェントを動かすことができます。

ステップ1: Lume CLIをインストール

まず、高性能な仮想化を管理するLume CLIをインストールします。

# Homebrewを使ってインストール（macOS）
brew install trycua/tap/lume

ステップ2: Pythonライブラリをインストール

次に、必要なPythonライブラリをインストールします。

# 基本パッケージをインストール
pip install "cua-agent[all]"

ステップ3: シンプルなスクリプトを作成

以下のようなPythonスクリプトを作成します。

# simple_cua.py
import asyncio
from agent import ComputerAgent, AgentLoop, LLM, LLMProvider
from computer import Computer

async def main():
    # コンピュータ環境を初期化
    async with Computer() as computer:
        # エージェントを作成
        agent = ComputerAgent(
            computer=computer,
            loop=AgentLoop.ANTHROPIC,  # または OPENAI, OMNI
            model=LLM(provider=LLMProvider.ANTHROPIC)
        )
        
        # タスクを実行
        async for result in agent.run("ブラウザを開いて、ニュースサイトを表示して"):
            print(result)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

ステップ4: スクリプトを実行

python simple_cua.py

MCPサーバーの構築と接続

1. シンプルなMCPサーバーの構築

MCPサーバーは様々な言語で実装できますが、ここではJavaScriptで簡単なサーバーを作成する例を示します。

ステップ1: 必要なパッケージをインストール

# 新しいプロジェクトを作成
mkdir mcp-simple-server
cd mcp-simple-server
npm init -y

# MCP SDKをインストール
npm install @modelcontextprotocol/server

ステップ2: サーバーコードを作成

// server.js
const { MCPServer } = require('@modelcontextprotocol/server');

// MCPサーバーを作成
const server = new MCPServer({
  name: "simple-server",
  version: "1.0.0"
});

// ツールを定義
server.defineTool({
  name: "get_weather",
  description: "指定した場所の天気を取得します",
  parameters: {
    type: "object",
    properties: {
      location: {
        type: "string",
        description: "場所（都市名など）"
      }
    },
    required: ["location"]
  },
  handler: async (params) => {
    // 実際にはAPIを呼び出すところですが、簡略化
    return {
      location: params.location,
      weather: "晴れ",
      temperature: "25°C"
    };
  }
});

// サーバーを起動
server.listen();

ステップ3: サーバーを起動

node server.js

2. 既存のMCPサーバーを利用する

多くのMCPサーバーが既に公開されており、簡単に利用できます。

# ファイルシステム用MCPサーバーをインストール
npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem

# GitHubデータ用MCPサーバーをインストール
pip install mcp-server-git
python -m mcp_server_git

3. Claude Desktopで使う

Claude Desktopアプリでは、MCPサーバーを設定ファイルに追加することで利用できます。

// Claude Desktop設定ファイル
{
  "servers": [
    {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/Users/username/Documents"],
      "name": "My Filesystem"
    },
    {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "mcp_server_git"],
      "name": "GitHub Access"
    }
  ]
}

CUAとMCPを組み合わせる

CUAとMCPを組み合わせるには、以下のような方法があります：

# CUAとMCPを組み合わせる例
import asyncio
from agent import ComputerAgent, AgentLoop, LLM, LLMProvider
from computer import Computer
from mcp_client import MCPClient

async def main():
    # MCPクライアントとサーバーを設定
    mcp_client = MCPClient()
    filesystem_server = await mcp_client.connect_to_command(
        "npx", ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/path/to/files"]
    )
    
    # CUAを設定
    async with Computer() as computer:
        agent = ComputerAgent(
            computer=computer,
            loop=AgentLoop.ANTHROPIC,
            model=LLM(provider=LLMProvider.ANTHROPIC),
            mcp_servers=[filesystem_server]
        )
        
        # 統合タスクを実行
        async for result in agent.run(
            "ファイル一覧を取得して、その中のCSVファイルをExcelで開いて分析してください"
        ):
            print(result)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

開発者リソースとドキュメント

これらの技術についてさらに学びたい場合は、以下のリソースを参考にしてください：

CUAリソース

• OpenAI CUAドキュメント
• trycua GitHub
• Anthropic Claude Computer-Use

MCPリソース

• Model Context Protocol公式サイト
• MCP GitHub
• MCPサーバー例

統合リソース

• OpenAI Agents SDK
• lastmile-ai/mcp-agent

これらのリソースを活用して、CUAとMCPの世界を探索してみてください。きっと新しいアイデアや応用方法が見つかるはずです。

次のセクションでは、これまでの内容をまとめ、今後の展望について考えます。

まとめ

ここまで、CUA（Computer-Use Agent）とMCP（Model Context Protocol）について詳しく見てきました。最後に、これらの技術の重要性と今後の展望についてまとめてみましょう。

CUAとMCPの重要性

なぜCUAが重要なのか

CUAは、AIの能力を大きく拡張する革新的な技術です：

• 操作能力の付与 - AIがテキスト生成だけでなく、実際にコンピュータを操作できるようになる
• 自律性の向上 - AIがより複雑なタスクを自律的に実行できるようになる
• アクセシビリティの向上 - コンピュータ操作が苦手な人でもAIの助けで作業ができるようになる
• 生産性の飛躍的向上 - 反復的な作業や複雑なワークフローを自動化できる

なぜMCPが重要なのか

MCPも同様に、AI技術の利用方法を根本から変える重要な技術です：

• 標準化 - AIと外部データソース・ツールの連携方法を標準化する
• 相互運用性 - 異なるAIモデルやツールが同じプロトコルで連携できる
• セキュリティとプライバシー - ユーザー同意とデータ保護を中心に設計されている
• 拡張性 - 新しいデータソースやツールを簡単に追加できる

組み合わせの威力

CUAとMCPを組み合わせることで、AIは真に有用な「デジタルアシスタント」となります：

• コンピュータを操作しながら（CUA）、必要な情報を安全に取得（MCP）
• ユーザーの意図を理解し、適切なツールやアプリケーションを選択
• 複雑な作業を自律的に完了し、必要に応じてユーザーに確認や指示を仰ぐ

これからのAIエージェント技術の展望

CUAとMCPを含むAIエージェント技術は、今後どのように発展していくでしょうか？

1. より高度な自律性

AIエージェントは、より長期的な計画を立て、複雑な目標を達成できるようになります。例えば、「来月の財務レポートを準備して」という指示だけで、データの収集から分析、レポート作成、配布までを自動化できるようになるでしょう。

2. マルチモーダル統合

テキスト、画像、音声、動画などの異なるモーダルを横断して操作できるAIエージェントが登場します。例えば、「この会議を録音して、要約して、スライドにまとめて」というタスクを一貫して実行できるようになります。

3. コラボレーティブエージェント

複数のAIエージェントが協力して作業する「エージェントチーム」が一般的になります。それぞれが特化した役割を持ち、複雑なプロジェクトを分担して効率的に完了させることができるでしょう。

4. パーソナライズド・エージェント

ユーザーの好みや習慣を学習し、個人に合わせたサポートを提供するAIエージェントが普及します。例えば、あなたの仕事の進め方や好みのアプリケーションを理解し、最適な方法で作業をサポートします。

5. エンタープライズ統合

企業のIT環境全体にわたるAIエージェントが、セキュリティやコンプライアンスを維持しながら、業務効率化を支援します。CUAとMCPは、このエンタープライズ統合の基盤となるでしょう。

学習を深めるためのリソース

CUAとMCPについてさらに学びを深めるためのリソースをいくつかご紹介します：

コミュニティと情報源

• MCP公式コミュニティ: GitHub Discussions
• trycuaコミュニティ: Discord
• Anthropic開発者フォーラム: Claude Computer-UseとMCPについての議論
• OpenAI開発者フォーラム: CUAについての情報交換

チュートリアルとサンプル

• MCPワークショップ: YouTube
• trycuaサンプルノートブック: GitHub
• MCPサーバー例: modelcontextprotocol.io/examples

関連技術の学習

• 大規模言語モデル（LLM）: CUAとMCPの基盤となる技術
• エージェント設計パターン: AIエージェントの設計方法
• UIオートメーション: CUAの基盤となる技術

おわりに

CUAとMCPは、AIがただの「会話パートナー」から真の「デジタルアシスタント」へと進化するための重要な一歩です。これらの技術により、AIはついに「デジタル世界」に足を踏み入れ、私たちのために実際に行動できるようになりました。

CUAとMCPの登場は、AIの活用方法について再考する絶好の機会です。単なる質問応答を超えて、複雑なタスクの自動化や意思決定のサポートなど、より高度な利用方法を探求する時が来ています。

皆さんもぜひ、CUAとMCPの可能性を探ってみてください。今日ご紹介した内容が、皆さんのAI活用の旅の一助となれば幸いです。

それでは、また次回のうさぎでもわかるシリーズでお会いしましょう！🐰✨