Model Context Protocol
Introduction - Model Context Protocol
AIエージェントを研究・開発していて、MCPに注目してない人はモグリだ｜erukiti
Anthropicがとんでもないものを出してくれた。Model Context Protocol（MCP）である。
The Model Context Protocol (MCP) is an open protocol that enables seamless integration between LLM applications and external data sources and tools. Whether you’re building an AI-powered IDE, enhancing a chat interface, or creating custom AI workflows, MCP provides a standardized way to connect LLMs with the context they need.
これをChatGPT pluginの夢再びと見る考え方もあるかもしれないが、重要なのは、MCP serversだ。
Filesystem - Secure file operations with configurable access controls
GitHub - Repository management, file operations, and GitHub API integration
Google Drive - File access and search capabilities for Google Drive
PostgreSQL - Read-only database access with schema inspection
Slack - Channel management and messaging capabilities
Memory - Knowledge graph-based persistent memory system
Puppeteer - Browser automation and web scraping
Brave Search - Web and local search using Brave's Search API
Google Maps - Location services, directions, and place details
Fetch - Web content fetching and conversion for efficient LLM usage
これらが、既に2024/11/27時点でModelContextProtocolコミュニティが公開しているMCPサーバーの一覧である。
Claude Desktopの設定ファイルを書き換えれば、Claude Desktopは今すぐこれらにアクセスし放題になる。
本来であれば、ChatGPTやClaudeのウェブアプリが、ウェブアプリの文脈で機能開発しないと実装されなかった数々の機能（メモリー、Advanced Data Analytics、Artifactsなど）が、任意の誰かの手で簡単に機能追加できてしまうのだ。
Claude MCP(Model Context Protocol)とは？使い方・料金体系を徹底解説！ | AI総合研究所
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ClaudeのModel Context Protocol（MCP）はClaudeが様々なデータソース・ツールと連携するためのオープンプロトコルです。
MCP Serversは、MCP Host（例: Claude Desktop）と外部データソースやツールを接続するための中間層です。
そして、MCPサーバーはローカルとリモートに分けることができます。
ローカルMCPサーバーとは
ローカルMCPサーバーは、主にユーザーのローカル環境や個別のシステム上で動作するサーバーで、外部ネットワークに依存せずに利用可能です。
【主な特徴】
プライバシー保護: データが外部に流出するリスクを回避可能。
低遅延: ネットワーク経由の通信が不要なため、高速な応答が可能。
制御性: ユーザーが設定やデータ管理を完全にコントロール可能。
【具体例】
ファイルシステム: ローカルファイルの安全な操作とアクセス制御。
SQLite: 軽量なデータベースでローカルデータの操作と分析。
Memory: 知識グラフを活用したローカル環境での記憶管理。
Git: ローカルリポジトリの検索や操作。
Sequential Thinking: ローカルで思考プロセスを管理するシステム。
【利用シナリオ】
ネットワークに接続できない環境での利用。
機密性の高いデータを扱う場合。
開発環境でのテストやデバッグ。
リモートMCPサーバーとは
リモートMCPサーバーは、インターネットを介して外部のクラウドや特定のプラットフォーム上で動作します。幅広いデータソースやサービスに接続可能です。
【主な特徴】
スケーラビリティ: クラウドのリソースを活用して、大規模なデータ処理や複数のユーザーが同時利用可能。
柔軟性: 多様なサービスやAPIと統合可能。
継続的アップデート: リモート環境での自動更新により、常に最新機能を利用可能。
【具体例】
AWSナレッジベース検索: AWSのクラウドナレッジベースから情報を取得。
Brave検索: Braveの検索APIを利用したウェブおよびローカル検索。
EverArt: AIモデルを活用した画像生成サービス。
Googleマップ: クラウド上で位置情報や経路案内を提供。
GitHub: リモートリポジトリの管理やAPI連携。
GitLab: プロジェクト管理APIを用いたリモート操作。
Puppeteer: リモート環境でのブラウザ自動化。
Sentry: クラウド経由でアプリケーションエラーを監視・分析。
開発ツール LLM 画像生成AI