[技術書籍レビュー] MCP入門 - 生成AIアプリ本格開発

MCPは、一言で言ったら「LLMのハブ」という事です。 ChatGPTのチャットプロンプトになんだか物足りなさを感じた人は、MCPを導入することを考えてみるといいでしょう。 そんな時に、MCPの入門として、初歩から手順に沿って学習できる書籍があったので、読んでみることにしました。

レビュー

★★★☆☆

初心者向けに書かれている内容なので、MCPを深く学ぶのではなく、環境構築や関連ツールなど、MCPの記述方法などを学ぶのに良いと思います。 個人的には、MCPの構築として、ローカル環境をセットして、非常に簡単なHelloWorld程度のコーディングを行なった程度で、 「完璧に習得できました。」という表現が、筆者の備忘録程度にしか感じられなかったですね。 でも、AIを使って、開発環境を充実させるために、MCPについて詳しくなりたいというエンジニアの人は、一読しておいても悪くないと思います。 AI学習は、入り口を見つけるのが難しいジャンルでもあるので、とにかく右も左もわからないという人向けの書籍ではあるので、読んでおいた方がいいかと思います。

この書籍の学びポイント

MCPとは何か？

MCP (Model Context Protocol)は、AIとAPIや外側のツールを繋ぐ新しい標準プロトコルです。 これまでプログラマーだけが扱えた領域を、自然言語で誰でもアクセスできるようにする仕組みです。 MCPが登場した背景には、 第一に、大規模言語モデル（LLM）の急速な進化があります。 これにより、人間の意図を理解して、自然言語による指示が実用的なレベルに達しました。 第二に、APIエコノミーの成熟もあります。 これまでのAPIは、それぞれの異なるインターフェイスを持ち、統合が困難でした。 第三に、デジタルトランスフォーメーション（DX）の加速です。 企業の業務のデジタル化の増加が進む中、技術不足が大きな問題になっています。 これらの理由により、MCPが急速に発達していったようです。 MCPの３層構造 MCPは、明確に分かれたこの３層構造で成り立っています。 MCPの5つの基本機能（プリミティブ） これらはMCPが提供する基本的な能力で、単純でありながら、組み合わせると無限の可能性を生み出します。

MCPを30分で構築する

必要なソフトウェア ・Node.js ・Claude Desctop (Cursorなどでも可能) まず、ローカル環境に初期設定を構築します。（本書に詳しく書かれています） 次に、以下のような処理を実行してみます。

・メッセージを送り、ファイル一覧の表示で、動作テストを行う。 ・APIに繋いで、日常タスクの取得を行い、一覧表示をする。 ・より深い処理として、フォルダ内の整理をする。

MCPサーバーを作る

本書では、「電卓サーバー」を作る手順が掲載されています。 AI(MCP)に対して、日本語で 「125×8を計算して」 「半径3.5メートルの円の面積は？」 「2の10乗を計算して」 と投げかけて、その答えを取得するという流れです。 Pythonを利用したツール（プログラム）を用意して、コマンドで実行したりします。 また、「uv」というパッケージマネージャーを利用して、 Pythonの数多くある、ライブラリの管理をするように解説されています。 FastMCPというリポジトリを、Githubからcloneして、それを活用してMCPサーバーの構築を行います。

MCPをもっと便利に使う方法

MCPの通信方式は以下の図のようになっています。 通信には、STDINとHTTPの2つの方式があり、この2つのどちらを使うかによって、よりMCPを便利に扱うことができます。 また、実行時にエラーになるパターンなど、本書で実例をもとに解説されています。

データベース連携サーバー

SQLは、データベースエンジニアの領域として、なかなか手が出せない人も多かったのですが、 AIにデータベースを理解させることで、SQL文を1行も書かなくても、データベースが扱えるようになります。 ただ、データベースの構造（スキーマ）や、クエリに関して、全く知識がないと、AIへの指示出しもできなくなる可能性もあるため、 多少の学習は事前にしておいたほうがよさそうですね。

外部API連携サーバー

情報収集サーバーとしてのMCP構築が解説されています。 以下のような外部APIサーバーをサンプルとして扱われていました。

・OpenWeathewrMap（天気API） https://openweathermap.org/ ・NewsAPI（ニュースAPI） https://newsapi.org/ ・IP-API（位置情報） ※位置情報APIは、プログラミングで実装されています。

本書では、実装完了のプログラムがGithubで掲載されているのが紹介されています。

あとがき

かなり初心者向きの構造の書籍で、書かれているプログラムを打ち込むか、GithubからDLすることで、 ローカルの環境構築さえできていれば、手軽にMCPを構築することが体験でき、それを応用して、仕事に反映させることができるようになっています。 AI + API = MCP こんな構図が当たり前になっていく前に、MCPを使い慣れておくのもエンジニアとしての嗜みかもしれませんね。