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リモートMCP + MCP業務取り組み例 / Remote MCP + MCP Busines...

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June 12, 2025
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リモートMCP + MCP業務取り組み例 / Remote MCP + MCP Business Initiative Examples

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shuntaka

June 12, 2025
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  1. MCPのサポート状況 13 (OpenAI) 公式Agents SDKで利用可能。 PythonやTSのSDKで利用可能。toolsの み。 ChatGPTではカスタムコネクタで制限的にリ モートMCPの機能が使える模様。ただ未テ ストなので開発者向けとのこと。

    (Gemini) 公式SDKは試験運用版でtoolsの み利用可能。C向けアプリの方は未対応。 https://x.com/Google/status/1924876712749203804 https://help.openai.com/en/articles/11487775-connectors-in-chatgpt#h_d2a53d4230 (その他のSDK)まとまっているドキュメントが なく...だが、LangChainやMastraのような Agent SDKで少なくともtoolsは利用可能。
  2. Microsoft Build 2025 19 5/19 Native support for MCP on

    Windowsの発表 https://blogs.windows.com/windowsdeveloper/2025/05/19/advancing-windows-for-ai-dev elopment-new-platform-capabilities-and-tools-introduced-at-build-2025/
  3. ⽬次 21 • リモートMCPの話 ◦ リモートMCPとは ◦ Claude Integration ◦

    リモートMCPの活⽤⽅法 • MCP周りで取り組んでいること
  4. 認証‧認可 24 2025年3⽉にOAuth 2.1 を使⽤した認可 を標準化する 新しい仕様(2025-3-26)のリリース CloudflareがSDKを公開(Beta) https://github.com/cloudflare/workers-oauth-pro vider

    https://blog.cloudflare.com/remote-model-context-protocol-servers-mcp/ https://dev.classmethod.jp/articles/mcp-se rver-without-local-credentials-cloudflare/
  5. リモートMCP + Authorizationのデモ 25 workers-providerを永続化部分を変更して、 Cognitoでも動かす実験 Cloudflare Worker → App

    Runner GitHub(OAuth App) → Cognito Cloudflare KV → DynamoDB 安全なMCPへの第⼀歩 : Authorization の仕様を 理解する (https://qiita.com/icoxfog417/items/ef2c33820 56968032dd5) draft仕様のPRMやCognito未サポートのDCRを Lambdaで実装した例ものっています(ここら辺は キャッチアップできてません...🙇)今はこちらを 試すと仕様の理解が深まるかもです... https://github.com/empires-security/mcp-oaut h2-aws-cognito https://dev.classmethod.jp/articles/shuntaka-experime ntal-cognito-mcp-aws-app-runner/
  6. 検討で考えたAIチャットボットFW 40 FW 言語 領域 主な特徴 見送った理由/採用理由 Chainlit Python FE,BE

    ・LangChainがBEに使える UI側は考えなくて良い ・ストレージ統合 ・UIカスタマイズ ・TSエンジニアが組織に多い Open WebUI TS FE リッチなChatUI WebSocketが必要でApp Runnerが非 対応ため Mastra TS (FE),BE ・BEで書いたAgentsをFEで使 える ・o11y機能 ・AI SDKの上位レイヤー担うコ ンセプト ・ストレージ統合 Bedrock呼び出しをAgentsに委ねてお り、現状Prompt cachingなど問い合わ せ時のカスタマイズが出来なそう ...だっ たため AI SDK (採用) TS FE,BE FE: useChatを使ったUIカスタ マイズ性を残しつつ汎用的な API BE: AIモデル問い合わせの汎 用的なAPIを提供 ・useChatを使った簡単なチャット UI構 築が可能 ・ツールの実行をBE->FEにStreaming 返す機能(実験的)が良い ・Bedrockへ柔軟な呼び出し可能
  7. AWS App RunnerをAIチャットボットで使う上で注意点 42 技術選定⾯ • 120秒タイムアウト制約 • WebSocket未対応 費⽤⾯

    • ゼロスケールしない(プロビジョンド課⾦) • ARMビルドコンテナ使⽤不可
  8. Prompt caching 43 tools system user 前⽅⼀致で キャッシュ 7,000トークン 94トークン

    変動しやすいトークン 静的なので環境要因 がなければヒットす る https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/effectively-use-prompt-caching-on-amazon-bedrock/
  9. Prompt caching 44 tools → systemまででキャッシュポイント を⽣成キャッシュを確認 クロスリージョンプロファイルだとキャッ シュ書き込んだリージョンに刺さらないと キャッシュが読み込まれない挙動も確認し

    た > プロンプトキャッシュは、クロスリージョン推論( CRIS)と併用できます。(中略 ) 需要が集中する時間帯 には、これらの最適化によりキャッシュ書き込みが増加する可能性があります。
  10. まだまだ道は⻑そう.. 45 ‧Grafanaだけでは出来ることは限られる → 業務APIやRDB, Backlog, BigQueryとのMCP統合が早々に必要になる ‧業務知識部分はsystem promptでチューニングが必要 →

    汎⽤的なAIチャットアプリと差別化ポイントになりえる ‧コンテキスサイズの肥⼤化 → ツールを増やすこととMCP取得データが⼤きいとコンテキストが溢れてしまう...。 現状プリミティブなツールが多く業務最適化の余地がある。MCPは通信の規格でしか なく、⾃社のデータ基盤や検索に投資していた企業は業務最適化されたツールが作り やすく強い。