【ITニュース解説】8 thinks I learned implementing my first MCP server.

大規模言語モデル（LLM）を活用したシステム開発では、従来のアプリケーション開発とは異なる独自の考慮点が存在する。ここでは、LLMに特定の機能や情報を提供する仕組みである「MCPサーバー」を実装する上で得られた重要な学びについて解説する。MCPサーバーとは、LLMがユーザーの要求に応えるために、様々なデータや機能と連携するシステムの一部だと理解してほしい。

まず、LLMがデータにアクセスする方法を根本的に見直す必要がある。LLMは、通常のウェブアプリケーションが決められた手順でデータにアクセスするのとは異なり、ユーザーの質問や指示に基づいて、より柔軟かつ探索的にデータと対話する。そのため、LLMがどのようにデータを利用し、どのような情報を取り出すのか、具体的な利用シーンを想定して慎重に設計することが不可欠だ。このアクセスパターンを明確にすることで、LLMが効果的に機能するための基盤が作られる。

次に、LLMに達成させたいプロンプト、つまりユーザーが入力するであろう具体的な質問や命令文を事前に書き出すことが重要だ。これにより、LLMがどのような情報を処理し、どのような応答を生成すべきかが明確になる。現実的なシナリオを想定してプロンプトを具体化することで、LLMが利用すべき外部機能（ツール）の定義がより正確になり、開発プロセスがスムーズに進む。

LLMに与えるすべての機能が「ツール」である必要はないという点は、特に注意すべき学びである。ツールとは、LLMが自分で情報を検索したり、外部システムを操作したりするためのプログラムを指す。しかし、あまりにも多くのツールを導入すると、LLMの挙動が予測しにくくなり、不要なツール呼び出しが増えて性能が低下する可能性もある。例えば、一般的な情報であれば、ツールを介さずに直接プロンプトに含める方が効率的な場合もある。複数のツールを組み合わせる際は、それらが最初に検討したアクセスパターンと整合しているかを確認し、無駄な処理を避けるよう工夫することが大切だ。

実用的な観点から見ると、エンティティ（特定の対象物、例えば会社や場所など）を検索するためのスマートな検索ツールを実装することは非常に重要だ。ユーザーがシステムと対話する際、特に音声入力では、固有名詞を完璧な精度で伝えるのは難しいことが多い。例えば、わずかな発音の違いや表記揺れでも、従来の検索機能では適切な情報を見つけられないことがある。そのため、多少の曖昧な入力でも関連性の高い情報を探し出せるような、柔軟な検索機能が必要となる。この検索機能は、単にキーワードで一致させるだけでなく、LLMがユーザーの意図を汲み取り、より賢く情報を探索できるように設計する必要がある。

AI統合開発環境（AI IDE）を使用する際には、開発中のMCPサーバーのコードをLLMのコンテキスト（LLMが参照できる情報）から外しておくのが賢明だ。LLMは問題を解決しようと非常に意欲的であるため、コードを直接参照できる状態だと、誤ってセキュリティ上問題のある操作（例えば、データベースへの直接クエリ実行）を提案したり、根本的な問題ではなく、目先のコード上の不備を回避しようとしたりすることがある。これにより、表面的な解決策が提示され、真の原因が見過ごされてしまうリスクがある。LLMには、コードではなく、問題の詳細と達成したいタスクを明確に伝えることが重要だ。

また、大規模言語モデルはまだ新しい技術であることを常に意識しておく必要がある。現状では、LLMはMCPサーバーのような複雑なシステムを一から完璧に生成することは得意ではない。たとえ詳細な仕様を与えたとしても、モデルによっては重要な機能が欠落していたり、実装が不完全だったりすることが頻繁に発生する。LLMが生成したコードや設計は、あくまで開発の補助として捉え、必ず人間の手で徹底的にレビューし、必要に応じて修正することが不可欠である。

最後に、開発したツールは複数のMCPクライアント環境でテストする必要がある。MCPクライアントとは、MCPサーバーと連携する側のシステムやインターフェースを指す。これらのクライアント間には、わずかな違いが存在することがあり、それがツールの動作に影響を与えることがある。異なる環境で早期にテストを行うことで、予期せぬ不整合やバグを発見し、修正することが可能になる。

これらの学びは、LLMを活用したシステム開発において、単に技術的な知識だけでなく、ユーザーとの対話設計、ツールの適切な利用、そして新技術の限界を理解し、堅牢なテストを行うことの重要性を示している。これらを心に留めることで、より信頼性の高いLLMアプリケーションを構築する手助けとなるだろう。