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そもそもMCP（Model Context Protocol）ってなに？
🔍 そもそもMCPってなに？
MCP（Model Context Protocol）は…
AI（例：ChatGPT）と外部のシステム（バッチ処理・データベースなど）をつなぐための“共通のやりとりルール” のこと。
たとえば：
- AIから「今日の売上データを集計して！」と頼む
- MCPというルールにしたがって、そのリクエストがバッチ処理に渡る
- バッチ処理が終わったら、結果がAIに返る
この「呼ぶ・返す」がJSONという形式で決まっていて、誰とでもスムーズにやりとりできる。
🤖 MCPが関係ない今のバッチってどうなってる？
バッチ処理って普通は：
- JavaやPythonで書く
- 決まった時間に動く
- ログや再実行はバラバラに実装されてる
- 「AIに聞いたらバッチが走る」みたいなことはできない
🧩 MCPを使うと何ができるの？
以下のような新しい仕組みが作れるようになる：
| できること | どう役立つ？ |
|---|---|
| AIが「この処理お願い」と指示 → バッチが動く | バッチを人間じゃなくAIが操作できる |
| バッチごとに「ツール」として登録 | 再利用しやすくなる（例：売上集計ツール、CSV変換ツール） |
| ログや失敗もAIが確認してくれる | オペレーターの手間が減る |
| 異常時だけ自動で再実行とかできる | 賢く止まりにくいバッチが作れる |
🎯 具体的なイメージ（バッチ処理の未来）
今：
👩💻「手動でバッチを実行する or cronで定時実行する」
↓
MCP導入後：
🧠 ChatGPTが「昨日の売上集計バッチ、やっといて」→自動で実行
🧠「失敗した？ログ見るね。再実行できるか確認するね」→トラブル時も対応
📌 あなたの視点でいうと…
-
既存のバッチ処理を“ツール化”するだけでも意味ある
→ 例：「集計するやつ」「CSV出力するやつ」みたいにバラしてMCPで呼べる形にする -
ログや再実行も共通ルールにのせておく
→ MCP経由で呼ぶことで「AIがどこで落ちたか理解できる」状態を作れる -
バッチをコードで呼び出せるAPIのようにする
→ 将来的に、ChatGPTやSlackから「これ実行して」が可能になる
💬 まとめ：何をすればいいの？
もし「MCPを使ってバッチを改良したい」と思ったら、まずはこの3ステップでOK。
- ✅ バッチ処理の中で「1機能＝1関数」に切り出す
- ✅
@mcp.tool()でMCPサーバに登録する（FastAPIと似てる） - ✅ MCPクライアント（AI側）から呼び出すようにする
色々と変わりそうですね。
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