【ITニュース解説】Fast MCPを使って簡単な自作MCPサーバーを作ってみる

システムエンジニアを目指す皆さんにとって、最近「生成AI」という言葉は身近なものだろう。この生成AIをより賢く、便利に使うための重要な技術の一つに「Model Context Protocol（MCP）」がある。今回の記事は、このMCPについて、その基本的な考え方から、実際に「Fast MCP」というツールを使って簡単なMCPサーバーを自作するまでを解説している。

MCPとは何か、そしてなぜ必要なのか。生成AI、特にChatGPTのようなチャット形式のAIと対話した経験があればわかるように、AIは以前の会話内容を覚えていて、それに基づいて応答を生成することがある。この「以前の会話内容」こそが「文脈（コンテキスト）」と呼ばれるものだ。AIが単一の質問だけでなく、連続したやり取りの中で一貫した、文脈に沿った応答をするためには、この文脈を適切に管理する仕組みが不可欠となる。MCPは、この文脈管理の「約束事」つまりプロトコルである。異なるAIモデルやアプリケーション間で、文脈情報を統一された方法でやり取りできるように標準化することを目指している。

MCPが必要とされる主な理由は二つある。一つは「標準化」だ。現在、多くの生成AIモデルやサービスが存在するが、それぞれが独自の文脈管理方法を採用していると、それらを組み合わせるアプリケーションを開発する際に非常に複雑になる。MCPのような共通のプロトコルがあれば、開発者はどのAIモデルを使っても同じ方法で文脈を渡し、受け取ることができるため、開発効率が向上し、異なるシステム間の連携が容易になる。もう一つは「複雑な会話フローの管理」である。単なる一問一答ではなく、ユーザーの意図を汲み取り、複数の情報源を参照したり、別のAIモデルに処理を委譲したりするような、より高度な対話システムを構築する場合、文脈が複雑になる。MCPはこのような複雑な文脈を整理し、管理するための枠組みを提供することで、開発者がシステムのロジックに集中できるように支援する。

記事で取り上げられている「MCPサーバー」は、このMCPの機能を実現するための中心的な役割を担うソフトウェアだ。具体的には、クライアントアプリケーション（例えばユーザーが利用するWebサイトやモバイルアプリ）からのリクエストを受け取り、そのリクエストに含まれる情報と過去の文脈情報を組み合わせて、適切な生成AIモデルに渡す。AIモデルからの応答を受け取った後は、必要に応じて文脈情報を更新し、最終的な結果をクライアントに返す。これにより、クライアントアプリケーションは個々のAIモデルの文脈管理方法を意識することなく、統一されたインターフェースを通じてAIと対話できるようになる。これは、まるで玄関で来客の要件を聞き、適切な部屋（AIモデル）に案内し、結果をまとめて来客に伝える執事のような役割に例えられる。

今回の記事のテーマは、このMCPサーバーを「自作する」ことにある。システムエンジニアを目指す上で、このようなサーバーを実際に自分の手で構築する経験は非常に価値がある。プロトコルを理解するだけでなく、実際にWebサーバーを立ち上げ、APIエンドポイントを定義し、データの流れを設計し、外部サービスと連携する一連のプロセスを通じて、システム構築の基礎的なスキルを実践的に習得できるからだ。単に仕様を学ぶだけでなく、動くものを作ることで、より深い理解と問題解決能力が身につく。

そして、その自作を助けるのが「Fast MCP」というツールだ。Fast MCPは、MCPの仕様に準拠したサーバーを迅速（Fast）に構築するためのフレームワークやライブラリ群を指す。これは、Webアプリケーション開発で「FastAPI」や「Flask」といったフレームワークを使うことで、ゼロからすべてを記述する必要なく、効率的にアプリケーションを開発できるのと同様の役割を果たす。Fast MCPを利用することで、開発者はMCPの細かな実装の詳細に煩わされることなく、ビジネスロジックやAIとの連携部分に集中して開発を進めることができる。

簡単なMCPサーバーを自作するプロセスは、概念的には以下のような流れになる。まず、Fast MCPライブラリを組み込み、基本的なWebサーバーを起動する。次に、クライアントからのリクエストを受け付けるためのAPIエンドポイント、例えばチャットメッセージを処理する/chatのようなURLを定義する。このエンドポイントが呼ばれたとき、Fast MCPが提供する機能を使って、送られてきたメッセージから文脈を抽出し、管理する。具体的には、ユーザーごとに過去の会話履歴をメモリ上や簡易的なデータベースに保持する仕組みを実装する。その後、現在の文脈情報とユーザーの新たなメッセージを合わせて、実際にテキストを生成するAIモデル（これは外部のAPIサービスやローカルで動く軽量なモデルなどが考えられる）に渡し、応答を受け取る。最後に、AIモデルから得られた応答を整形し、必要であれば文脈を更新した上で、クライアントに返す。

このように、Fast MCPを使った自作サーバーは、MCPの概念を理解し、実際に生成AIを活用したアプリケーションのバックエンドを構築する上で、システムエンジニアの卵にとって非常に実践的で有益な経験となるだろう。生成AIの発展とともに、MCPのようなプロトコルの重要性は今後ますます高まることが予想されるため、今のうちにその基礎を固めておくことは、将来のキャリアにおいて大きな強みとなるに違いない。