MCPはLLMにとってのDependency Injectionである

生成記事ですが、いい点ついていると思ったのでzennに載せます。
記事中の
5. 自己拡張可能なAIシステム：LLMが自ら新しいMCPサーバーを作成・使用する仕組み
は作成済みなので次回記事にします。 しました。

https://zenn.dev/tesla/articles/c66bda76c4a523

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ソフトウェア開発においてDependency Injection（DI）パターンが革命的だったように、Model Context Protocol（MCP）はLLM（大規模言語モデル）の世界に同様のパラダイムシフトをもたらしています。この記事では、MCPをLLMにとってのDIとして捉え、その意義と可能性について探ります。

従来のDIとは何か

Dependency Injectionは、オブジェクト間の依存関係を外部から注入するソフトウェア設計パターンです。これにより：

• コンポーネント間の結合度が低下する
• テスト容易性が向上する
• コードの再利用性と拡張性が高まる
• コンポーネントの責務が明確に分離される

例えば、JavaのSpringフレームワークやC#のASP.NET、JavaScriptのInversifyなど、多くの現代的フレームワークがDIを中核に据えています。

MCPはLLMのためのDIである

Model Context Protocol（MCP）は、LLMとそのコンテキスト、外部ツール、データソースとの間の標準化されたインターフェースを提供します。実質的に、MCPはLLMに対して「依存性」を注入する仕組みを提供していると言えます。

類似点

1. 依存関係の外部化

   • 従来のDI：クラスは依存オブジェクトを直接生成せず、外部から受け取る
   • MCP：LLMは外部ツールやデータソースを直接実装せず、標準インターフェースを通じて利用する

2. インターフェースによる抽象化

   • 従来のDI：具象クラスではなくインターフェースに依存する
   • MCP：特定のツール実装ではなく、標準化されたプロトコルに依存する

3. 疎結合の実現

   • 従来のDI：コンポーネント間の結合度を下げる
   • MCP：LLMと外部ツール・リソース間の結合度を下げる

4. 交換可能性

   • 従来のDI：実装を簡単に交換できる
   • MCP：異なるツールやリソースを標準インターフェースで交換できる

MCPがもたらす新たなパラダイム

MCPを「LLMにとってのDI」と捉えると、このアプローチが生み出す変革的な可能性が見えてきます：

1. 機能の分離と専門化

LLMは言語理解と生成に専念し、特定のドメイン知識やツールの実装詳細から解放されます。各コンポーネントが得意分野に集中できるようになり、全体としてのシステムの質が向上します。

従来のモノリシックなAIアプローチでは、すべての機能を単一のモデルに詰め込もうとする傾向がありましたが、MCPによって「単一責任の原則」をAIシステムに適用できるようになります。

2. 拡張性と再利用性の向上

新しいツールやデータソースを開発するだけで、LLMの能力を容易に拡張できます。一度開発されたMCPサーバーは複数のLLMクライアントで再利用可能になり、開発効率が劇的に向上します。

例えば、データベース接続、WebAPI呼び出し、ファイルシステム操作などの共通機能を標準化されたMCPサーバーとして実装すれば、それらは異なるLLMやアプリケーションで再利用できます。

3. 標準化によるエコシステムの形成

共通プロトコルにより、様々な開発者やプロバイダーが互換性のあるコンポーネントを作成できるようになります。これはJavaのSpringフレームワークやNode.jsのnpmのような豊かなエコシステムを生み出す可能性があります。

実際、MCPの標準化によって、様々なサーバー実装や多様なクライアントが既に登場しています。

4. セキュリティとプライバシーの強化

LLMそのものにAPIキーや機密データを渡す必要がなくなり、各ツールやリソースが独自のアクセス制御を実装できます。これにより、セキュリティの懸念が軽減され、よりきめ細かなアクセス制御が可能になります。

例えば、ファイルシステムへのアクセスを特定のディレクトリに制限したり、データベースクエリを読み取り専用に制限したりできます。

5. 柔軟なデプロイメントモデル

ローカルで実行するツール、組織内部のプライベートサービス、パブリッククラウドサービスなど、様々な配置構成が可能になります。これにより、ユースケースや要件に応じて最適なアーキテクチャを選択できます。

実際のMCP実装例

MCPがどのようにLLMに対する「依存性注入」を実現しているかを、実装例で見てみましょう：

Pythonでの実装例

from mcp.server.fastmcp import FastMCP

# サーバーの初期化
mcp = FastMCP("weather")

# ツールの定義と実装（LLMに「注入」される機能）
@mcp.tool()
async def get_forecast(latitude: float, longitude: float) -> str:
    """特定の位置の天気予報を取得する

    Args:
        latitude: 緯度
        longitude: 経度
    """
    # 実際の天気予報APIとの連携
    # ...実装詳細...
    return forecast_data

TypeScriptでの実装例

import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
import { z } from "zod";

// サーバーの初期化
const server = new McpServer({
  name: "calculator",
  version: "1.0.0",
});

// ツールの定義と実装（LLMに「注入」される機能）
server.tool(
  "add",
  "Add two numbers",
  {
    a: z.number().describe("First number"),
    b: z.number().describe("Second number"),
  },
  async ({ a, b }) => {
    return {
      content: [
        {
          type: "text",
          text: `The sum is ${a + b}`,
        },
      ],
    };
  }
);

LLMプラットフォームはDIコンテナである

DIパターンにおける「DIコンテナ」は、依存オブジェクトの生成と注入を管理する中央コンポーネントです。MCPの文脈では、Claude DesktopやVS Code、JetBrainsのIDEなどのMCPクライアントがこの役割を果たしています。

これらのプラットフォームは：

1. MCPサーバーの検出と接続を管理
2. LLMモデルとサーバー間の通信を仲介
3. ユーザーインターフェースとセキュリティの制御を提供
4. 必要に応じて適切なツールの呼び出しを調整

まさにソフトウェア開発におけるDIコンテナと同様の役割を果たしています。

今後の展望

MCPをLLMにとってのDIパラダイムとして捉えると、今後の展開として以下のような可能性が見えてきます：

1. MCP標準の拡張：より多様なデータ型やインタラクションモデルをサポート
2. AIエージェントフレームワーク：MCPをベースにした高度なエージェントアーキテクチャの開発
3. 垂直特化型ソリューション：特定の業界や用途に特化したMCPサーバーの増加
4. 分散AI処理のための標準：複数のLLMやツールを組み合わせた複雑なワークフローの実現
5. 自己拡張可能なAIシステム：LLMが自ら新しいMCPサーバーを作成・使用する仕組み

結論

Model Context Protocol（MCP）をLLMにとってのDependency Injectionとして捉えることで、AIシステム開発における新たなパラダイムの重要性が明確になります。ソフトウェア工学の成熟した設計原則をAI開発に取り入れることで、より柔軟で拡張性が高く、保守性に優れたAIシステムを構築できるようになります。

MCPは単なる技術仕様ではなく、AIシステムの設計思想を根本から変える可能性を秘めています。DIがソフトウェア開発に革命をもたらしたように、MCPはLLMを中心としたAI開発に新たな革命をもたらすことでしょう。