MCP
Our plans for evolving model context protocol
モデル・コンテキスト・プロトコル:Anthropic Claude DesktopとDockerによるAIアプリの構築の簡素化
ClineからカスタムMCPサーバを使う
#14: What Is MCP, and Why Is Everyone – Suddenly!– Talking About It? LLM Function callingとMCPの比較。Function callingはプロンプトを関数指示に変換する第1フェーズを担当し、各LLMベンダー(OpenAI、Claude、Gemini、Llama)は異なるJSON構造を使用。標準化は進んでいないが、LangChainは差異を処理する抽象化を提供している。
MCPはFunction calling指示の実行を担当する第2フェーズで、ツール発見、呼び出し、応答処理の標準化フレームワークを提供。アプリケーションはLLM出力をMCP互換形式に変換し、JSONRPCプロトコルを使って指定されたツールでリクエストを実行する。
両者は補完関係にあり、Function callingはLLM主導で指示生成を行い、MCPは実行を標準化してスケーラビリティと相互運用性を実現。これにより自然言語入力から企業システムへの橋渡しが可能となり、LLMが自然言語プロンプトを解釈するだけでなく、企業ツールを活用して意味のある結果を提供できる。
The “S” in MCP Stands for Security
MCP ops