はじめに
Model Context Protocol (MCP)は、アプリケーションがLLMにコンテキストを提供する方法を標準化するオープンプロトコルです。本記事では、MCPの開発に新しいアプローチ「MCP as a Language」を提案します。
MCPとは
MCPは「AIアプリケーション用のUSB-Cポート」と例えられます。USB-Cがデバイスと周辺機器を標準化された方法で接続するように、MCPはAIモデルと様々なデータソースやツールを標準化された方法で接続します。
MCP as a Languageの概念
定義
MCP as a Language(MaaL)は、自然言語による指示書からMCPサーバーを自動実装する新しい開発手法です。
主要な特徴
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指令書ベースの開発
# 指令書の基本構造 - 環境設定 - リポジトリ設定 - 開発要件 - APIドキュメント
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自動化されたMCPサーバー生成
- TypeScriptコードの自動生成
- APIクライアントの実装
- 環境変数の設定
- Gitリポジトリの管理
利点
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開発の効率化
- 指令書による要件の明確化
- コードの自動生成
- 設定の自動化
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標準化
- 一貫した実装パターン
- 再利用可能なテンプレート
- ドキュメントの自動生成
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品質保証
- 型安全性の確保
- エラーハンドリングの標準化
- テストの自動化
実装例:Ideogram MCP Server
Roo-Clineで「MCP as a Language」開発実験レポート 🚀
はじめにこの記事では、Roo-Clineを使用してModel Context Protocol (MCP)サーバーを自然言語の指示書から実装する実験について詳しく解説します。Ideogram APIを活用した画像生成MCPサーバーの開発プロ...
指令書の構造
# 🛠️ 環境設定
- GitHub CLI設定
- リポジトリ設定
# 開発要件
1. リポジトリ名: ideagram-mcp-server
2. タスク管理:GitHub Issues
3. API実装:Ideogram API
4. 環境変数:IDEOGRAM_API_KEY
自動生成されるコンポーネント
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APIクライアント
class IdeogramClient { constructor(private apiKey: string) {} async generateImage(prompt: string) { // API実装 } }
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MCPツール定義
const generateImageTool = { name: 'generate_image', description: '画像生成ツール', parameters: { prompt: { type: 'string' } } }
MCP as a Languageの開発フロー
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指令書の作成
- 要件の定義
- API仕様の記述
- 環境設定の指定
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自動実装
- Roo-Clineによるコード生成
- 設定ファイルの生成
- ドキュメントの生成
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レビューと調整
- 生成されたコードの確認
- 必要に応じた微調整
- テストの実行
今後の展望
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テンプレートライブラリ
- 共通パターンの蓄積
- ベストプラクティスの共有
- 再利用可能なコンポーネント
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開発ツールの拡充
- より高度な自動化
- より詳細なカスタマイズオプション
- より強力なデバッグ機能
まとめ
MCP as a Languageは、MCPサーバーの開発を大幅に効率化する新しいアプローチを提供します。Roo-Clineとの組み合わせにより、開発者は複雑なMCPサーバーを簡単に実装できるようになります。
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