nook:net:

2025-07-26 summaries in Japanese

Model Context Protocol (MCP) explained: An FAQ - Vercel

View on Vercel Blog

Model Context Protocol (MCP) の解説：よくある質問 - Vercel

この記事は、大規模言語モデル（LLM）がデータやシステムにアクセスする方法を標準化し、トレーニングデータを超えた能力拡張を支援する新しい仕様であるModel Context Protocol (MCP)について、その概要と利用方法、利点などを解説しています。

MCPの概要

  • MCPは、AIモデル（Claude、GPT-4など）を外部のツールやシステム（アプリのAPI、データベース、コードベースなど）に接続するための仕様です。
  • 開発者は、MCPサーバーを一度構築すれば、様々なAIプラットフォームで利用できるため、AIとアプリケーション間のユニバーサルコネクタとして機能します。
  • MCPは、AIエージェント向けのRESTやGraphQLのような仕様であり、ライブラリやSDKではありません。
  • MCPサーバーは、AIモデルに、定義された安全な範囲内で、実世界のデータへのアクセスや機能実行を可能にします。これにより、モデルはハルシネーション（虚偽情報の生成）を避け、正確な情報に基づいた応答が可能になります。

MCPサーバーを作成する理由

  • AIモデルに、アプリやサービスへの制御されたアクセスを提供するためです。具体的には、注文の実行、ユーザーデータの取得、ファイルの書き込み、検索の実行などを可能にします。
  • AIの機能を拡張し、安全な方法でシステムへのアクセスを提供します。

MCPサーバーの構築 vs. アプリ内ツール

  • 単一のアプリやAIプロバイダ向けの場合は、LLM呼び出し内で直接ツールを定義するのが簡単で高速です。
  • 複数のアプリ、モデル、環境でコンテキストとツールを共有したい場合は、MCPサーバーが適しています。

MCPサーバーとAPIの違い

  • APIは、人間やプログラムが直接呼び出すことを目的としています。
  • MCPサーバーは、AIモデル向けに設計されており、利用可能なツール、機能、利用方法をモデルが理解するためのメタデータと構造化された記述を提供します。

MCPサーバーの作成方法

  • AI SDKはMCPをネイティブにサポートしており、関数やツールを迅速に定義できます。
  • mcp-handlerというオープンソースSDKを使用することで、Next.js、Nuxt、SvelteアプリでMCPサーバーを簡単に公開できます。

MCPサーバーの使用方法

  • モデルまたはAIホスト（Claude、Cursorなど）をMCPサーバーに接続します。
  • 接続により、クライアントはサーバーが公開する機能、入力、出力などを一覧表示できます。
  • モデルは、MCP仕様を読み取り、どのツールを使用するかを決定します。

MCPにおけるツールの仕組み

  1. MCPサーバーは、モデルに機械可読形式（通常はJSON）でツールのリストを公開します（ツールマニフェスト）。
  2. 各ツールには、名前、説明、入力スキーマ、出力スキーマがあります。
  3. モデルは、マニフェストを読み、ツールを呼び出すことで一連の行動を計画します。
  4. 各ツール呼び出しは、モデルからMCPサーバーへの通常のHTTPリクエストです。
  5. サーバーは、ツールのロジックを実行し、応答を返します。
  6. モデルは、この結果を使用して次の行動を決定します。

MCPの「トランスポート」

  • MCPサーバーとモデル間の通信方法には、StreamableHTTP（標準HTTP）とstdio（ローカル環境）があります。
  • mcp-handlerなどのパッケージは、複数のトランスポートをサポートしています。

AIエージェントとMCPサーバーの違い

  • AIエージェントは、計画と行動を実行するモデル（クライアントまたはモデルを使用するシステム）です。
  • MCPサーバーは、実行可能なアクションを定義する環境です。
  • 例：シェフ（エージェント）は料理を作ることを決定し、キッチン（MCPサーバー）は利用可能なツールと材料を決定します。

ローカルMCPサーバーとリモートMCPサーバーの違い

  • ローカルMCPサーバーは、モデルと同じマシンまたは環境で実行されます。開発、テスト、プライベートデータへのアクセスに適しています。
  • リモートMCPサーバーは、AIモデルとは別のサーバーで実行されます。本番環境での利用に適しており、複数のAIモデルから共有アクセスを可能にします。

MCPサーバーのユースケース

  • Eコマース：商品検索、カート更新、注文履歴、チェックアウトなど。
  • 金融：口座残高の取得、取引の分類、レポートの生成など。
  • マーケティング：オーディエンスクエリ、アウトバウンドメッセージの送信、キャンペーンのスケジュールなど。
  • その他：カスタマーサポート、ロジスティック追跡、医療アシスタントなど、モデルが実際に行動を起こす必要があるあらゆる場面。

MCPのメリット

  • AIによる行動を可能にし、よりスマートで役立つAI機能をユーザーに提供します。
  • AIが、単なる提案ではなく、実際の行動を実行できるようになります。
  • ビジネスは、顧客との対話を通じて、より多くのことを提供できます。

MCPサーバーのセキュリティ

  • MCPサーバーは、既存の認証やロジックをバイパスせず、定義されたツールのみを公開します。
  • 各ツールに対して、認証、レート制限、ログなどのセキュリティ対策を適用できます。

MCPの作成者とサポート

  • MCPはAnthropicによって作成され、MITライセンスでオープンソースとして公開されています。
  • GitHubで仕様、SDK、実装例などを確認できます。
  • コミュニティによる活発な開発が行われています。
  • AI SDKとv0は、MCP仕様をすぐに利用できます。

MCPの代替手段

  • Simple Language Open Protocol (SLOP): 簡単なHTTPエンドポイントを使用。
  • プラットフォーム固有のソリューション（OpenAIの関数呼び出しなど）: 特定のプラットフォームに最適化されていますが、プラットフォームロックインの可能性あり。
  • オーケストレーションフレームワーク（LangChainなど）: 複数のLLMとツールを組み合わせる場合に有効。

MCPが重要な理由

  • AI統合に対する考え方を変え、開発者がプラットフォームに依存しないツールを作成できるようにします。
  • ウェブのHTTPやRESTのような標準化された構造をAIにもたらします。
  • 既存のAPIやシステムをAIに簡単に利用できるようにします。
  • AIが行動を起こすことで、新しい種類のアプリケーションを可能にします。

まとめ

MCPは、AIモデルを外部のシステムに接続し、安全かつ効率的にアクセスを制御するための革新的な仕様です。開発者はMCPサーバーを構築することで、様々なAIプラットフォームで利用できるツールを作成し、AIの能力を拡張できます。これにより、よりスマートで役立つAI機能が実現し、インターネットユーザーの体験を向上させる可能性を秘めています。

Vercel and Solara6 partner to build better ecommerce experiences - Vercel

View on Vercel Blog

VercelとSolara6が提携し、より優れたEコマース体験を構築

この記事は、Vercelが、Kate Spade、Coach、Mattress Firmなどの顧客向けに高性能なEコマース体験を構築することで知られるデジタルエージェンシーSolara6と提携することを発表しています。

主なポイント:

  • Solara6の強み: AIを活用した効率性、高速な反復サイクル、ユーザーエクスペリエンスを重視し、測定可能な成果を重視しています。Solara6の顧客は、開発速度、運用コスト、ページ読み込み時間、コンバージョン率、オーガニックトラフィックの改善を経験しています。
  • 提携による利点: この提携により、Solara6と連携するEコマースチームは、SEO、サイト速度、拡張性、信頼性の向上を期待できます。特に、製品発売、セールイベント、季節キャンペーンなどのトラフィックが集中する際に効果を発揮します。
  • Vercelを選択する理由: Solara6は様々なWebプラットフォームでの経験がありますが、インフラ層としてVercelを選択したのは、その信頼性、パフォーマンス、統合の柔軟性によるものです。
  • Vercelの機能との連携: Vercelのプレビュー、Functions、Web Analyticsなどの機能とSolara6の最適化手法が連携することで、より効率的な配信とローンチ後のモニタリングを1箇所で行うことが可能になります。
  • 共同でのソリューション: Solara6のNext.jsに関する専門知識とAIを活用した開発と、VercelのFrontendとAI Cloudプラットフォームを組み合わせることで、柔軟で高速かつ安全なソリューションを構築します。
  • 現代のEコマースへの対応: 顧客の期待が常に進化する中で、現代のEコマースはそれに対応できるインフラが必要です。この提携は、パフォーマンス、速度、ユーザーエクスペリエンスに焦点を当て、Eコマーススタックのアップグレードを目指すブランドに基盤を提供します。

Qwen3-Coder is now supported in Vercel AI Gateway - Vercel

View on Vercel Blog

Vercel AI Gateway で Qwen3-Coder が利用可能に

この記事では、Vercel の AI Gateway で、Alibaba Cloud の QwenLM が提供する、複雑な複数ステップのコーディングワークフローに対応するモデル「Qwen3-Coder」が利用できるようになったことを発表しています。

主な内容:

  • Qwen3-Coder の統合: Vercel AI Gateway を通じて、Qwen3-Coder にアクセスできるようになりました。他のプロバイダーアカウントは不要です。
  • AI Gateway のメリット:
    • 統一された API を使用してモデルを呼び出し可能。
    • 1つの文字列を更新するだけで、簡単に設定を変更可能。
    • 使用量とコストの追跡。
    • パフォーマンス最適化、リトライ、フェイルオーバー設定による、高い稼働率。
  • AI SDK v5 での利用:
    • ai@beta パッケージをインストールして、alibaba/qwen3-coder モデルを指定することで利用できます。
    • コード例が提供されています。
  • その他の機能:
    • 組み込みのオブザーバビリティ。
    • Bring Your Own Key (BYOK) サポート。
    • 自動リトライによるインテリジェントなプロバイダルーティング。
  • 高いパフォーマンスと信頼性: AI Gateway は、DeepInfra や Parasail を含む複数のモデルプロバイダーを活用して、Qwen3-Coder の高いパフォーマンスと信頼性を提供します。

記事は、Vercel AI Gateway に関する詳細情報へのリンクで締めくくられています。