【実録】MCP（Model Context Protocol）でAIエージェントを「自律化」させる：社内ドキュメントとツールを爆速で繋ぐ新常識

AI
2026.02.05
AIプログラミング言語
ChatGPTClaude
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2026年、AIは「チャットで答えるツール」から、自ら情報を取得し、タスクを実行する「エージェント」へと進化しました。その中心にあるのが、Anthropicが提唱し急速に普及したMCP（Model Context Protocol）です。

「ChatGPTやClaudeに社内の複雑な仕様書を読み込ませるのが面倒」「AIに自社ツールを操作させたいけれど、実装が重すぎる」……そんな悩みを抱えていませんか？本記事では、MCPを導入して社内ナレッジとAIエージェントをシームレスに接続し、開発者の手を煩わせない自律的なワークフローを構築する手順を解説します。

なぜ今、MCP（Model Context Protocol）なのか？

2026年現在、LLMと外部データを繋ぐスタンダードとなったMCP。その最大のメリットは「ポータビリティ」です。

  • 開発コストの激減: 一度MCPサーバーを立てれば、Claude Desktop、Cursor、VS Codeなど、あらゆるクライアントから同じツールが即座に利用可能になります。
  • コンテキストの最適化: AIが必要な時に、必要なデータだけを自らフェッチするため、無駄なコンテキスト消費を抑え、トークン代の節約にも繋がります。

【実践】TypeScriptで自作MCPサーバーを構築する

既存のオープンソースサーバーを使うのも手ですが、エンジニアとしての真価は「自社独自のデータベースや内部API」を繋ぐことにあります。以下は、最小構成のMCPサーバー実装例です。


// MCPサーバーの最小構成例 (TypeScript)
import { Server } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/index.js";
import { StdioServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js";
import { CallToolRequestSchema, ListToolsRequestSchema } from "@modelcontextprotocol/sdk/types.js";

// 1. サーバーの初期化
const server = new Server(
  { name: "internal-status-checker", version: "1.0.0" },
  { capabilities: { tools: {} } }
);

// 2. 利用可能なツールの定義
server.setRequestHandler(ListToolsRequestSchema, async () => ({
  tools: [{
    name: "get_service_health",
    description: "指定した社内サービスの稼働状況を取得する",
    inputSchema: {
      type: "object",
      properties: { serviceName: { type: "string" } },
      required: ["serviceName"]
    }
  }]
}));

// 3. 実行ロジックの実装
server.setRequestHandler(CallToolRequestSchema, async (request) => {
  if (request.params.name === "get_service_health") {
    const { serviceName } = request.params.arguments as { serviceName: string };
    // ここに実際のAPIコール等を記述
    return {
      content: [{ type: "text", text: `${serviceName} は現在正常に稼働しています（稼働率 99.9%）` }]
    };
  }
  throw new Error("Tool not found");
});

const transport = new StdioServerTransport();
await server.connect(transport);

実装中に直面した「3つの壁」と乗り越え方

  1. 権限管理（Security）: AIに自由な操作を許すと、予期せぬデータ書き換えのリスクがあります。2026年の現場では「読み取り専用」と「承認必須の書き込み」でMCPサーバーを分離するのが定石です。
  2. レスポンスの肥大化: DBの生データをそのまま返すとAIが混乱します。MCPサーバー側で、AIが理解しやすい「要約されたMarkdown形式」に整形して返すのがコツです。
  3. エラーハンドリング: ツール実行に失敗した際、単にErrorを投げるのではなく「なぜ失敗したか」をAIに伝えると、AIが自律的にリトライ方法を考えてくれます。

まとめ：2026年は「つなげる技術」がエンジニアの武器になる

もはやLLM自体の性能差はわずかです。「社内の貴重なデータといかに安全にAIを接続し、自律的に動かすか」。このアーキテクチャ設計能力こそが、今最も求められています。MCPはその扉を開く鍵になるはずです。

まずはあなたのローカル環境で、毎日叩いているあのAPIをMCP化してみることから始めてみませんか？

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