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コース概要

プロトコルの仕組み概説

  • 複雑なエージェントエコシステムにおいて、単なる関数呼び出しだけでは不十分な理由
  • MCPの基本要素:ツール、リソース、プロンプトおよびそれぞれのJSONスキーマ
  • MCPセッションのライフサイクル:初期化、ツール一覧の取得、呼び出し、結果返却、終了処理
  • エージェント向け機能公開手段としてのMCPとOpenAPIおよびGraphQLの比較

StdioベースのMCPサーバー構築

  • 公式SDKを利用してTypeScript製のMCPサーバーの雛形作成
  • Zodを用いてツールスキーマを定義し、実行時の検証機能も実装
  • 内部REST APIやデータベースへ接続するためのツールハンドラー作成
  • エラー処理、部分的な結果の扱い、長時間実行される処理の管理方法

HTTPベースのMCPサーバー構築

  • 遠隔配置や負荷分散に対応するため、stdioからHTTPへの移行手法
  • Bearer TokenおよびmTLSを利用した認証機能の実装方法
  • セッション途中でのHTTP接続障害時にも安定稼働できる処理の設計
  • Kongやnginxを用いてレート制限付きでHTTP MCPサーバーを配置する手順

クライアント側統合手法

  • 設定ファイルを用いたClaude CodeへのMCPサーバーの登録方法
  • OpenClaudeにおいて複数のMCPエンドポイントに同時接続する手順
  • MCP Python SDKを活用して独自のPythonベースエージェントクライアント作成法
  • 実行時にツール利用可能性が変化した場合の適切な対応方法

リソースおよびプロンプトの公開手法

  • エージェントの文脈理解を促進するための読み取り専用リソースの提供法
  • エージェントの推論作業を支援するパラメータ化されたプロンプトテンプレート作成法
  • 基盤データが変化した際にリソース内容を動的に更新する方法
  • 安全性確保の観点から変更可能なツールと不変性を持つリソースを分離する重要性

組織内ツールレジストリおよび検出仕組み

  • メタデータや責任者の情報も含む全社用MCPレジストリの構築手順
  • DNS-SDや標準化されたエンドポイントファイルを用いた自動検出手法
  • 古いエンドポイントを廃止してもクライアント側への影響がないようバージョン管理法
  • 自然言語で記述された説明情報によりエージェントからの検索効率を向上させるカタログ作成法

企業向けセキュリティ制御方法

  • エージェント本人認証情報に基づいたツール呼び出し時の権限チェック実装
  • 危険性が高いツールへのアクセスを一般エージェントから隔離するためのネットワーク分割法
  • seccompやgVisorコンテナを用いたツール処理環境のサンドボックス化手法
  • 法令遵守および調査目的で全てのツール呼び出し記録をログ出力する方法

パフォーマンスと信頼性向上手法

  • データベース処理、計算タスク、外部API呼び出しごとに適切なタイムアウト設定
  • 下流サービスの状態が不安定な場合にも耐性を高めるサーキットブレーカーの実装
  • 不要な繰り返し計算を回避するためのツール結果キャッシュ機能構築法
  • MCPサーバーをサイドカー形式で稼働させるか独立したマイクロサービスとして展開する判断基準

多様なエージェントプラットフォーム間での相互運用性確保法

  • Claude CodeやContinue.devといったクライアントとのMCPサーバー互換性の検証手順
  • プラットフォームごとに異なる通信方式交渉機構への対応法
  • MCP未対応フレームワークでも動作可能なアダプター作成手法
  • 組織内で使用できるクロスプラットフォーム型ツール市場の設計例

社内MCPエコシステムの継続的改善法

  • 実際に利用する開発者から得られるフィードバックを踏まえたツール改良手法
  • 定期的な見直しを行い不要な統合機能を整理・廃止する手順例
  • 新規チームが容易にMCPサーバー構築開始できるようテンプレート提供法
  • 社内で得られた改善事例をオープンソース版MCP仕様へフィードバックする方法

要求

  • TypeScriptまたはPythonによるプログラミング経験があること
  • LLMのツール呼び出しや関数呼び出しパターンに関する理解が必要です
  • HTTP、WebSocket、JSON-RPCといったネットワーク技術の基礎知識も必須です

対象者

  • AIエージェント向けのカスタムツールを開発するバックエンド開発者
  • 企業内システムへAIエージェントがアクセスする仕組みを標準化したいプラットフォームエンジニア
  • 組織全体で活用可能なAIツールエコシステムの設計を担うソリューションアーキテクト
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

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