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MCPを活用したAIエージェント自動化のノウハウ
はじめに
MCP（Model Context Protocol）は、LLM（大規模言語モデル）と外部ツールを接続するための軽量なプロトコルです。これを活用することで、AIエージェントによる自動化が容易になります。本記事では、MCPを活用したAIエージェント自動化における抽象化されたノウハウを整理し、個人の知恵として再利用可能な形でまとめます。
抽象化されたノウハウ一覧
| ノウハウ | 説明 |
|---|---|
| 最小責務分割 | 各処理を最小限の責務に分割し、変更範囲を局所化することで、システム全体の安定性と再利用性を高める。 |
| 統一された抽象インターフェースの定義 | 異なるコンポーネント間の通信を統一されたプロトコル（例：stdio、HTTP）で行い、疎結合を促進する。 |
| 判断ロジックと実行ロジックの分離 | 意思決定はプロンプトに、実行処理は独立したツールに分離し、振る舞いの変更をプロンプトの修正だけで可能にする。 |
| 動的なツールとリソースの発見 | MCPの動的発見機能を活用して、AIエージェントが利用可能なツールやリソースを自動的に識別し、柔軟な統合を実現する。 |
| モジュール性とスケーラビリティの確保 | MCPのモジュール設計により、AIアプリケーションが新しいユースケースに容易に適応し、拡張可能なアーキテクチャを構築する。 |
おわりに
これらのノウハウは、MCPを活用したAIエージェントの設計や実装において、再利用性と柔軟性を高めるための指針となります。各項目は、具体的なプロジェクトや業務に応じて適用可能であり、効率的な自動化の実現に寄与します。
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