テック学習

モデルコンテキストプロトコル（MCP） はじめに モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、AIモデルとツールが互いにどのように通信するかを標準化し、強化するために設計されたフレームワークだよ。これは、AIの相互運用性の進化における重要なステップであり、システム内の異なるAIコンポーネント間の、より構造化され、一貫性があり、信頼性の高いやり取りを可能にするんだ。このドキュメントでは、MCP、そのコンポーネント、実装、そしてAIエコシステムにおける重要性について、包括的に説明するよ。 モデルコンテキストプロトコルって何？ 簡単に言うと、モデルコンテキストプロトコルは、AIモデル、ツール、およびそれらを統合するシステム間で、コンテキストがどのように共有されるかを定義する標準化された通信プロトコルなんだ。これは、次のような情報交換を構造化する方法を提供するよ。 AIモデルの機能 これらのモデルで利用可能な機能とツール 特定のインタラクションのコンテキストと制約 リクエストとレスポンスに関するメタデータ MCPは、異なるコンポーネントが効果的に通信するための共通言語を作成することにより、AIシステム統合におけるいくつかの課題を解決することを目指しているんだ。 MCPの主要コンポーネント 1. スキーマ定義 MCPは、コンポーネント間で交換できるさまざまなタイプのメッセージのスキーマを定義しているんだ。これらのスキーマには通常、次のものが含まれるよ。 ツール記述: 利用可能な機能、そのパラメータ、予想される入力/出力、および使用制約の構造化された定義。 コンテキストパケット: 会話またはタスクの現在の状態に関する情報。履歴、ユーザー設定、環境要因など。 機能広告: モデルができることとできないことに関する宣言。システムがリクエストを適切にルーティングできるようにする。 リクエスト/レスポンス形式: モデルやツールへのリクエストの作成、およびそのレスポンスを受信する標準化された形式。 2. メタデータフレームワーク MCPは、各交換に関する追加情報を提供する豊富なメタデータシステムを組み込んでいるよ。例えば： タイムスタンプとリクエストID 認証および認可情報 リソース使用量メトリック 信頼度スコアと不確実性評価 出所情報（特定の出力を生成したもの） 3. 状態管理 このプロトコルには、複数のインタラクションにわたって状態を維持および更新するメカニズムが含まれており、次のことを可能にするんだ。 複数ターンの会話における継続性 異なるツールまたはモデル間を切り替える際のコンテキストの保持 冗長な情報転送なしで、共有コンテキストを効率的に更新 4. 関数呼び出しインターフェース MCPの重要なコンポーネントは、関数呼び出しへの標準化されたアプローチであり、モデルが次のことを可能にするんだ。 利用可能な関数を見つける これらの関数を正しく呼び出す方法を理解する 関数から返された結果を処理する 複数の関数呼び出しを coherentなシーケンスで連結する MCPの実装 モデルプロバイダー向け AIモデルプロバイダーは、次のようにしてMCPを実装するよ。 標準のリクエストおよびレスポンス形式をサポートする 機能広告メカニズムを実装する コンテキストパケットを正しく処理する 関数呼び出しインターフェースをサポートする 適切なメタデータを生成する ツール開発者向け AIモデルとやり取りするツールを作成する開発者は、次のようにしてMCPを実装するよ。 標準スキーマを使用してツールを定義する 予想される形式でリクエストを処理する 適切なメタデータを含む結果を返す コンテキストの保持をサポートする システムインテグレーター向け 複数のAIモデルとツールを組み込むシステムを構築する人は、MCPを使用して次のようにするよ。 機能に基づいて適切なモデルにリクエストをルーティングする 複数のインタラクションにわたってコンテキストを管理する 認証と認可を処理する 分析とデバッグのためにインタラクションを監視およびログに記録する MCPのメリット 相互運用性 おそらくMCPの最も重要なメリットは、異なるAIコンポーネント間の相互運用性が向上することだ。異なるプロバイダーのモデルとツールがすべて同じプロトコルを話す場合、シームレスに連携できるんだ。 信頼性 MCPはインタラクションを標準化することにより、コンポーネント間の誤解の可能性を減らし、より信頼性の高いシステム動作につながるんだ。 効率 MCPのコンテキスト管理機能は、冗長な情報転送を削減し、AIシステムを処理時間とトークン使用量の両方の面でより効率的にするのに役立つんだ。...