株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20250520

関連リンク MCPとは何か 〜AIエージェントの為の標準プロトコル〜 AI（大規模言語モデル、LLM）の進化は目覚ましく、最近では指示を受けて作業するだけでなく、自律的に様々なツールを使って一連の仕事をこなす「AIエージェント」が注目されています。 これまで、AIエージェントに外部のツール（例えばファイル操作やWebサービスのAPI）を使わせるには、連携したいツールごとに個別のプログラムを作る必要がありました。これはたくさんのツールを使おうとすると、とても大変でコストがかかる作業でした。 そこで登場したのが「MCP（Model Context Protocol）」です。これは、AIモデルと外部のツールやサービスを連携させるための「共通の決まりごと（標準プロトコル）」です。例えるなら、パソコンと様々な周辺機器をつなぐ「USB-Cポート」のようなものです。 MCPが普及すると、ツール側がMCPに沿った「MCPサーバー」を用意すれば、AIエージェントを作る人は、どのAIモデル（ChatGPTやClaudeなど）やどの開発環境（CursorやVS Codeなど）を使っても、同じやり方でそのツールを使えるようになります。これにより、AIエージェントの開発が効率化され、作った連携機能も再利用しやすくなります。 MCPの仕組みは、AIアプリや開発環境である「MCPホスト」、ホスト内で動いてツールと連携する指示を出す「MCPクライアント」、そして実際のツール操作を行う「MCPサーバー」という役割分担になっています。MCPによって、AIエージェントは外部の「ツール（アクション実行）」、「リソース（データ取得）」、「プロンプト（定型指示）」などの機能を使えるようになります。 現在、CursorやClaude Desktop、n8nなど様々なAI関連ツールがMCPをサポートし始めており、GitHubやSlackなどのMCPサーバーも増えてきています。 ただし、インターネット上で公開されているMCPサーバーの中には、悪意のあるプログラムが混じっている可能性もゼロではありません。特に、知らない人が作ったサーバーを使う場合は注意が必要です。安全に使うためには、公式や信頼できる開発元のものを選ぶ、多くの開発者が参加しているものを使う、そして可能であればAIにコードの安全性をチェックしてもらうなどの対策が大切です。 MCPはまだ新しい技術ですが、AIエージェントが外部と連携する方法を標準化することで、今後のAIによる自動化や新しいAIアプリケーション開発を大きく加速させる可能性を秘めています。Googleが提唱するA2A（Agent to Agent）のように、AIエージェント同士が連携する仕組みも出てきており、今後の動向に注目です。 引用元: https://blog.cloudnative.co.jp/27994/ Introducing Strands Agents, an Open Source AI Agents SDK Amazon Web Services AWSがオープンソースのAIエージェント開発用SDK「Strands Agents」を発表しました。AIエージェントとは、大規模言語モデル（LLM）がプロンプト（指示）を受け取り、外部ツールを使ってタスクを自律的に実行するプログラムのようなものです。 これまでのAIエージェント開発では、LLMの応答を解析し、どのツールを呼び出すかなどを細かく制御する複雑な「オーケストレーション」が必要でした。しかし、最近のLLMは推論やツール利用の能力が向上しており、モデル自身が次のステップを計画し、適切なツールを選択できるようになっています。 Strands Agentsは、この「モデル中心」のアプローチを採用することで、AIエージェント開発をシンプルにすることを目指しています。開発者は、エージェントに与える「プロンプト」と、エージェントが使える「ツール」を定義するだけで、基本的なエージェントを作成できます。まるでDNAの二重らせんのように、モデルとツールという二つの要素をStrandsがつなぎ合わせ、モデルが自らの判断でツールを使ってタスクを完了させます。 Strandsの大きな特徴は以下の通りです。 モデル中心のアプローチ：複雑なオーケストレーションコードが不要で、LLMの推論能力を最大限に活用します。シンプルな開発：プロンプトとツールを定義するだけでエージェントを構築できます。柔軟なモデルサポート：Amazon Bedrock、Anthropic、Ollamaなど、さまざまなLLMプロバイダーに対応...