【ITニュース解説】【実例付き】オレオレ！ MCP Server デザインパターン【汎用Agentへの熟練知のプラグイン】

この記事は、MCP (Model-Control-Prediction) Server というデザインパターンについて、具体的な例を交えながら解説している。特に、ドメインエキスパートの熟練知識をシステムに組み込む方法に着目し、従来のシステム開発との違いや、MCP Serverが持つ利点を説明している。システムエンジニアを目指す初心者にも理解しやすいように、この記事のポイントを以下にまとめる。

まず、従来のアプリケーション開発では、システムに組み込む知識は比較的定型的で、事前に明確に定義できるものが中心だった。しかし、現代のビジネス環境では、非定型的な判断や、状況に応じて変化する知識をシステムに反映する必要性が高まっている。例えば、顧客対応システムにおいて、過去のデータだけでは判断できないような、顧客の感情や状況を考慮した対応が求められる場合などが該当する。

MCP Serverは、このような課題を解決するためのデザインパターンだ。MCP Serverは、大きく分けてModel（モデル）、Control（コントロール）、Prediction（予測）の3つの要素で構成される。

Modelは、システムの基盤となる知識やデータを持つ部分だ。これは、データベースや機械学習モデルなど、さまざまな形式で表現できる。重要なのは、このModelが、ドメインエキスパートの知識を反映したものでなければならないということだ。例えば、金融機関の不正検知システムであれば、過去の不正取引データや、不正行為に関する専門家の知見がModelに組み込まれる。

Controlは、Modelに基づいて、システムの動作を制御する部分だ。具体的には、ユーザーからのリクエストを受け付け、Modelに問い合わせを行い、その結果に基づいて適切なアクションを実行する。例えば、顧客対応システムであれば、Controlは、顧客からの問い合わせ内容を解析し、Modelに問い合わせて、最適な回答を生成する。

Predictionは、ModelとControlの結果に基づいて、将来の状態を予測する部分だ。この予測に基づいて、システムはより高度な判断を行うことができる。例えば、不正検知システムであれば、Predictionは、将来の不正取引の可能性を予測し、アラートを発する。

この記事では、samplingやhuman in the loopとしての elicitationといった手法にも触れている。samplingは、システムが自らデータ収集を行い、Modelを改善していくプロセスだ。これは、機械学習の分野でよく用いられる手法で、システムが経験を通じて知識を獲得していくことを可能にする。eliciitationは、人間（ドメインエキスパート）から知識を引き出すプロセスだ。これは、システムがまだ学習していない知識を、人間から直接学ぶことを可能にする。human in the loopとは、このeliciitationのプロセスに人間が関与することを意味する。例えば、医師の診断支援システムであれば、医師が診断結果をシステムにフィードバックすることで、システムの精度が向上する。

MCP Serverの利点は、ドメインエキスパートの知識をシステムに柔軟に組み込めること、そして、システムが経験を通じて知識を獲得し、成長できることだ。これにより、従来のシステムでは対応できなかった、非定型的な判断や、状況に応じて変化する知識を必要とするタスクを、システムで実行できるようになる。

この記事では、MCP Serverの具体的な実装例や、適用事例も紹介されている。これらの例を通じて、MCP Serverが実際にどのように動作し、どのような効果をもたらすかを理解することができる。

システムエンジニアを目指す初心者にとって、MCP Serverは、現代のシステム開発において重要な概念だ。この記事を読むことで、MCP Serverの基本的な考え方や、その利点、具体的な実装例などを学ぶことができる。そして、これらの知識は、将来、システム開発に携わる上で必ず役に立つだろう。特に、AI技術を活用したシステム開発に興味がある場合は、MCP Serverの考え方を理解しておくことは非常に重要だ。