MCPを使ってイベントソーシングのAIコーディングを効率化する / Streamlining Event Sourcing AI Coding with MCP

https://sekiban.connpass.com/event/358508/
イベントソーシング勉強会 #3での登壇

自作フレームワーク「Sekiban」でのAI開発における課題と、Model Context Protocol（MCP）を活用した解決策について発表します。

解決した課題
- LLMが知らないフレームワークでの開発効率低下
- 巨大なインストラクションファイル（200Kトークン超）による負担
- 新旧バージョン混在による混乱

実装したソリューション
- C#でMCPサーバーを構築（Server Sent Event形式）
- GitHubベースのマークダウン管理システム
- 6つの専用ツール（ナビゲーション、検索、AI質問応答など）
- Azure環境でのクラウド対応

得られた効果
- トークン使用量の大幅最適化
- 動的なコンテキスト提供による品質向上
- LLMとの協働を前提とした設計思想の確立

イベントソーシング勉強会 #3（2025年7月11日）での発表資料です。
実際に動作するMCPサーバーも公開中！
https://sekiban-doc-mcp.azurewebsites.net/sse

発表者： 高丘知央（株式会社ジェイテックジャパン CTO / Microsoft MVP）
関連技術： #MCP #EventSourcing #CQRS #AI #Copilot #Claude

Transcript

1. ネットシェア可 MCPを使ってイベントソーシ ングのAIコーディングを効率 化する 株式会社ジェイテックジャパン 高丘 知央 2025年7月11日(金曜日) イベントソーシング勉強会 #3 #イベントソーシング勉強会
2. 自己紹介 高丘 知央 - Tomohisa Takaoka X: @tomohisa GitHub: @tomohisa Works at: 株式会社ジェイテックジャパン、J-Tech Creations, Inc. JTS Group - 株式会社ジャパンテクニカルソフトウェア 品川 CTO: 中小企業の受託開発をモダンな開発スタイルで。イベントソ ーシング、CQRSなどのソフトウェアアーキテクチャに関するコンサ ル業務 Microsoft MVP for Developer Technologies from Nov 2024- OSS: Sekiban - Event Sourcing and CQRS Framework. 2 / 15
3. 本日のアジェンダ 1. MCPを使うようになった経緯 2. どのようにMCPを実装したか 3. MCP導入の感想・これからの方針 3 / 15
4. 1. MCPを使うようになった経緯 4 / 15
5. 1-1. 自作フレームワークの課題 LLMが知らないフレームワークの問題 Sekiban: イベントソーシング・CQRSフレームワーク 新旧バージョンの混在による混乱 LLMが旧バージョンのコードを生成してしまう AxonやMartenなど有名ライブラリ風のコードを書いてしまう 従来の解決策 600-700行のインストラクションドキュメント 1000行超えで35Kファイルに成長 200KトークンのSonnetにも負担 5 / 15
6. 1-2. MCPとの出会い MCPの魅力的な特徴 必要に応じて情報を渡せる LLMがメソッド一覧を取得し、適切なメソッドを選択 トークン使用量の最適化 期待した効果 巨大なインストラクションファイルからの脱却 より効率的なコンテキスト管理 動的な情報提供による品質向上 6 / 15
7. 2. どのようにMCPを実装したか 7 / 15
8. 2-1. アーキテクチャ設計 実装方針 複数ファイル分割: GitHub内にマークダウンで管理 C#でMCPサーバー: Server Sent Event形式 CI/CD統合: GitHubコミット時の自動更新 クラウド対応: Azure含む各種環境にデプロイ可能 メンテナンス性の重視 マークダウンファイルをC#プロジェクトに取り込み 標準ライブラリ使用によるシンプルな構成 各ツール（Copilot、Claude、Cline）への簡単インストール 8 / 15
9. 2-2. MCPメソッドの設計 提供機能 GetDocumentNavigation() - ナビゲーション構造取得 GetAllDocuments() - 全ドキュメント一覧 GetDocument(fileName) - 特定ドキュメント取得 GetDocumentSection(fileName, section) - セクション取得 SearchDocumentation(query) - キーワード検索 AskQuestion(question) - AI質問応答 Azure OpenAIをサーバー 側で動かしている ドキュメント作成プロセス Claudeにコード読み込ませてドキュメント生成 動作確認しながら必要な情報を追加・編集 人間は直接編集せず、ダメ出し・修正依頼に集中 コードはSekiban内に公開しているので、ドキュメントだけ差し替えれば使用可能 https://github.com/J-Tech-Japan/Sekiban/tree/main/tools/SekibanDocumentMcpSse 9 / 15
10. 3. MCP導入の感想・これからの方針 10 / 15
11. 3-1. 使用感と効果 良い点 基本的な説明はしっかり従ってくれる C#のコード理解は十分、プロジェクト導入可能 エラー時のライブラリ参照・修正も適切 課題点 条件分岐の理解が不完全 複雑な実装パターンの習得が困難 場合分けロジックでの間違いが出ることがある 使用方法： https://sekiban-doc-mcp.azurewebsites.net/sse をhttp sseで誰でも登録可能 11 / 15
12. 3-2. 今後の設計指針 ライブラリ設計の重要性 複雑な仕様を簡単なパターンで実現 コードを短くするより、長くてもシンプルに LLMが理解しやすい実装パターンの提供 ドキュメント戦略 仕様の明確化と指針の確立 設計思想を含んだガイドライン作成 AIとの協働を前提としてSekibanライブラリ自身を設計 継続的改善 MCPを活用したAIコーディングの新時代へ 12 / 15
13. 4. まとめ 13 / 15
14. 4-1. MCPが開く新しい可能性 実現できたこと トークン効率の大幅改善 動的なコンテキスト提供システム GitHubベースの継続的改善サイクル 得られた知見 LLMとの協働における設計思想の重要性 シンプルな実装パターンの価値 ドキュメント生成プロセスの自動化 今後の展望 MCPを活用したAIファーストなライブラリ及び開発環境の構築 14 / 15
15. ネットシェア可 Thank you! 株式会社ジェイテックジャパン https://www.jtechs.com/japan/ Sekiban - イベントソーシング・CQRSフレームワーク https://github.com/j-tech-japan/sekiban Zenn - ジェイテックジャパンブログ https://zenn.dev/p/jtechjapan_pub