Model Context Protocol（MCP）は、Anthropic社が開発したLLMとツール・データソースを接続するための標準化プロトコルです。MCPを使用することで、AIアシスタント（Claude、ChatGPTなど）に外部システムへのアクセス能力を安全かつ統一的な方法で提供できます。

MCPとは

MCPは以下の特徴を持つオープンプロトコルです：

• 標準化されたインターフェース: LLMとツール間の通信を統一フォーマットで実現
• セキュアな統合: 認証・認可機能を組み込んだ安全な接続
• 双方向通信: LLMからツール呼び出しだけでなく、コンテキスト共有も可能
• 拡張性: カスタムMCPサーバーを開発して独自機能を追加

公式リソース

• Model Context Protocol 公式サイト
• MCP GitHub Repository
• MCP Specification
• Anthropic MCP Documentation

対象となる記事

このタグでは、以下のようなMCP関連の実践的な内容を扱います：

• MCPサーバーの開発方法（Python、TypeScriptなど）
• Claude Desktop、Cursor等へのMCP統合
• 既存MCPサーバーの活用事例（Google Analytics、GitHub、Grafana Loki等）
• MCPを使ったAIエージェントの機能拡張
• データベース・API統合のベストプラクティス
• トラブルシューティングとデバッグ技法

関連タグ

• ai - AI技術全般
• llm - 大規模言語モデル
• Cursor - MCP対応AIエディタ
• python - MCPサーバー開発言語
• typescript - MCPサーバー開発言語

このブログでのMCP記事の特徴

当ブログでは、MCPの理論だけでなく、実際に動作するMCPサーバーの実装例やデプロイ方法を重視しています。特に以下のテーマを多く扱います：

• 実装チュートリアル: ゼロからMCPサーバーを構築する手順
• 実用的な統合例: Google Analytics、Grafana Loki、データベース等との連携
• パフォーマンス最適化: トークン削減、レスポンス高速化
• エラーハンドリング: 実運用での問題解決方法
• セキュリティ考慮: 安全なAPI統合とアクセス制御