今日、我々はModel Context Protocol (MCP)をオープンソース化する。これは、AIアシスタントを、コンテンツリポジトリ、ビジネスツール、開発環境などのデータを保存するシステムに接続するための新しい標準である。その目的は、最先端のモデルがより適切な応答を生成できるようにすることです。
AIアシスタントの普及に伴い、業界はモデリング能力に多大なリソースを投資し、推論と品質において急速な進歩を遂げてきた。しかし、最も先進的なモデルであっても、情報のサイロ化やレガシーシステムによってデータから切り離されているため、限界がある。新しいデータソースはそれぞれ個別にカスタマイズされた実装を必要とし、真に接続されたシステムの拡張を困難にしている。
MCPはこの課題に対処する。AIシステムをデータソースに接続するための共通のオープンスタンダードを提供し、断片的な統合を単一のプロトコルに置き換える。その結果、AIシステムが必要なデータにアクセスするための、よりシンプルで信頼性の高い方法が実現する。
モデル・コンテキスト・プロトコル
モデル・コンテキスト・プロトコルは、開発者がデータ・ソースとAI駆動ツールの間で安全な双方向接続を確立することを可能にするオープン・スタンダードである。アーキテクチャはシンプルで、開発者はMCPサーバーを通じてデータを公開したり、これらのサーバーに接続するAIアプリケーション（MCPクライアント）を構築したりできる。
本日、開発者向けにモデル・コンテキスト・プロトコルの3つの主要コンポーネントを発表します：
- モデル・コンテキスト・プロトコル 仕様とSDK
- ある クロード・デスクトップ・アプリケーション のローカルMCPサーバーをサポートする。
- アン MCPサーバー用オープンソース・リポジトリ
クロード 3.5 Sonnetは、組織や個人が最も重要なデータセットを様々なAI駆動型ツールに簡単に接続できるMCPサーバーの実装を迅速に構築することを専門としています。Sonnetは、開発者が迅速にMCPサーバーの実装を開始できるよう、Google Drive、Slack、GitHub、Git、Postgres、Puppeteerなど、一般的なエンタープライズシステムをサポートするMCPサーバーを事前に構築して提供しています。
ブロック社やアポロ社などの早期採用企業は、MCPを自社システムに統合しており、ゼット社、リプリット社、コーディウム社などの企業もMCPを自社システムに統合している。 ソースグラフ MCPを含む開発ツール企業は、MCPを使用してプラットフォーム機能を強化し、AIエージェントが関連情報をより適切に取得し、コーディングタスクのコンテキストをより深く理解し、より少ない試行回数で、よりニュアンスに富んだ使用可能なコードを生成できるようにしている。
ブロックの最高技術責任者（CTO）であるダンジ・R・プラサナは、次のように述べています。「ブロックでは、オープンソースは単なる開発モデルではなく、私たちの仕事の基盤であり、大きな変化を促し、すべての人のための公共リソースとして機能する技術を創造するというコミットメントなのです。モデル・コンテキスト・プロトコルのようなオープン・テクノロジーは、AIと実世界のアプリケーションの架け橋となり、イノベーションがアクセス可能で透明性が高く、コラボレーションに根ざしたものであることを保証します。私たちは、このプロトコルに参加し、人々が機械化の負担に悩まされることなく創造的な仕事に集中できるような自律的な機能を持つシステムを構築するために、このプロトコルを利用できることに興奮しています。"
データソースごとに個別のコネクターを維持する代わりに、開発者は標準プロトコルに基づいたソリューションを構築できるようになる。エコシステムが成熟するにつれ、AIシステムはツールやデータセット間のコンテキストを維持し、今日の断片的な統合アーキテクチャに取って代わり、より持続可能な方法で運用されるようになるだろう。
はじめに
開発者は今すぐ MCP コネクタの構築とテストを開始できます。既存の Claude for Work のお客様は、ローカルで MCP サーバーのテストを開始し、Claude を社内システムやデータセットに接続することができます。Claude for Workの全組織にサービスを提供できるリモート本番MCPサーバーを展開するための開発者ツールキットが間もなく利用可能になります。
建設を開始する：
- とおす クロード・デスクトップ・アプリケーション 構築済みMCPサーバーのインストール
- によると クイックスタートガイド 最初のMCPサーバーを構築する
- 我々のために オープンソースのコネクタと実装リポジトリ 貢献する
開かれたコミュニティ
私たちは、MCPを協力的なオープンソースプロジェクトとエコシステムにすることを約束し、皆様からのフィードバックをお待ちしています。AIツールの開発者、既存データの活用を検討している企業、最先端技術を探求しているアーリーアダプターなど、コンテクストを認識するAIの未来を共同構築するために、ぜひご参加ください。
モデル・コンテキスト・プロトコル・サーバー
モデル・コンテキスト・プロトコル・サーバー（MCPサーバー）は、MCPの汎用性と拡張性を実証するオープンソースプロジェクトです。このプロジェクトでは、大規模な言語モデル（LLM）用のツールやデータ・ソースへのセキュアで制御されたアクセスを提供するために、MCP をどのように使用できるかを示すリファレンス実装と、コミュニティによって提供されるサーバーのコレクションを提供しています。各 MCP サーバーは、Typescript MCP SDK または Python MCP SDK のいずれかを使用して実装されており、ファイル管理、データベース・アクセス、ブラウザ自動化など、さまざまな機能モジュールをサポートしています。
機能一覧
- ファイルシステム安全なファイル操作と設定可能なアクセス制御を提供します。
- ギットハブリポジトリ管理、ファイル操作、GitHub API統合
- グーグルドライブGoogle Driveのファイルへのアクセスと検索
- PostgreSQL読み取り専用データベースアクセスとスキーマチェック
- スラックチャネル管理とメッセージング機能
- メモリシステム知識グラフに基づく永続記憶システム
- 人形遣いブラウザーオートメーションとウェブクローリング
- ブレイブ・サーチ: Braveの検索APIを使ったウェブ検索とローカル検索
- グーグルマップ位置情報サービス、道案内、場所の詳細の提供
- フェッチ効率的なウェブコンテンツの獲得とコンバージョン
ヘルプの使用
MCPサーバーのインストールと使用
タイプスクリプト・サーバー
- npx を使用して、Typescript サーバを直接起動します。例えば、メモリサーバを起動する：
npx -y @modelcontextprotocol/server-memory
Pythonサーバー
- Pythonサーバーを直接起動するには、uvxまたはpipを使用します。使い方や設定を簡単にするために、uvxを使うことを推奨する。例えば、Gitサーバーを起動します：
# uvxを使う uvx mcp-server-git #はpipを使って pip install mcp-server-git python -m mcp_server_git
MCPクライアントの使用
サーバ自体を実行してもあまり意味がないので、MCPクライアントに設定する必要があります。例えば、上記のサーバーを使用するように設定されたClaude Desktopを以下に示します：
{
"mcpServers"：{。
"memory": {
"命令": "npx"。
「args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-memory"].
}
}
}
クロードデスクトップをMCPクライアントとして使用するその他の例：
{
"mcpServers"：{。
「ファイルシステム": {
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/path/to/allowed/files"] 。
},
"git": {
"args": ["mcp-server-git", "--repository", "path/to/git/repo"]] 。
},.
"github": {
"command": "npx", "command": "npx", "command": "npx
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"]、
"env": {
"github_personal_access_token":""
}
},
"postgres": {
"command": "npx", "args": ["npx"], "postgres": { 以下のコマンドを実行する。
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-postgres", "postgresql://localhost/mydb"].
}
}
}
カスタムサーバーの作成
独自のMCPサーバーを作成することに興味がある方は、公式ドキュメントで包括的なガイドライン、ベストプラクティス、技術的な詳細をご覧ください。
