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MCP 接続ガイド


本ドキュメントでは、SERVICEME プラットフォームで MCP(Model Control Plane)を接続して利用するための入門ガイドを提供します。業務ユーザーでも技術ユーザーでも、本ガイドを通じて MCP の利用をすばやく開始できます。


目次​


MCP とは​

MCP(Model Control Plane) は、AI Studio において AI モデルと外部システムを接続するための中枢モジュールです。これにより Agent は次のことが可能になります:

  • 🔌 外部サービスへの接続:サードパーティ API や企業システムのインターフェースを呼び出す
  • 🛠️ 機能拡張:計算、検索、データ分析などの能力を追加する
  • 🤝 システム横断の連携:複数システム間のデータ連携を実現する
  • 🔒 セキュアな管理:権限とアクセス制御を一元管理する

簡単に言えば、MCP は AI を「話せる」だけの存在から「実行できる」存在へ変える重要なコンポーネントです。

MCP の代表的な利用シーン​

  • 計算サービス:Agent に数学計算能力を提供する(四則演算、科学計算など)
  • 検索サービス:Web 検索エンジン、学術論文検索、企業ナレッジベース検索に接続する
  • データ分析:グラフ生成、データクエリ実行、分析レポート生成
  • ツール統合:地図サービス、翻訳サービス、ファイル処理ツールなどを接続する
  • 業務システム:CRM、ERP、データベースなどの社内システムに接続する

MCP の接続タイプ​

MCP の提供元と設定方法に応じて、以下の接続タイプに分けられます:

接続タイプ適用シーン難易度設定要件推奨ユーザー
組織 MCPチームで設定済みのサービスを利用する⭐ 簡単設定不要、直接選択すべてのユーザー
外部サービス MCPサードパーティ API または自社構築システムを接続する⭐⭐⭐ 中程度JSON 設定が必要技術ユーザー
Agent を MCP 化既存の Agent を MCP として公開する⭐⭐ 簡単公開権限が必要権限のあるユーザー

選択のおすすめ:

  • 初めて MCP を使う場合は、組織 MCP から始めることをおすすめします
  • 特定の外部サービスを接続したい場合は、外部サービス MCP を選択してください
  • 完成度の高い Agent をチームに共有したい場合は、Agent を MCP 化 を利用してください

方法1:組織で公開済みの MCP を使用する​

これは最も簡単な方法で、すべてのユーザーがすぐに使い始めるのに適しています。

適用シーン​

  • チームですでに一般的な MCP サービスが設定されている
  • 既成の機能を使うだけでよく、自分で設定する必要がない
  • Agent に特定の能力をすばやく追加したい

操作手順​

1. Agent 設定ページに入る​

  1. AI Studio で、MCP 機能を追加したい Agent を開きます
  2. 右上の "配置" または "编辑" ボタンをクリックします
  3. 設定ページで "MCP 服务" エリアを見つけます

2. MCP サービスを選択する​

  1. "添加 MCP" または "选择 MCP" ボタンをクリックします
  2. 組織内で公開済みの MCP 一覧を参照します
  3. 以下の方法で絞り込みや検索ができます:
    • カテゴリ別:計算サービス、検索サービス、データ分析、ツール統合など
    • 名称別:特定の MCP 名を検索
    • 機能別:MCP が提供する具体的なツールを確認

検索のコツ:

  • 検索ボックスを使って特定の MCP をすばやく見つける
  • MCP の説明を確認して機能や用途を把握する
  • MCP が提供するツール一覧を確認し、要件を満たしているか確認する

3. MCP ツールを有効化する​

  1. 必要な MCP を選択すると、システムにその MCP が提供するすべてのツール(Tools)が表示されます
  2. 有効化したい具体的なツールにチェックを入れます
    • 例:calculator MCP では、以下を選択できます:
      • add(加算)
      • subtract(減算)
      • multiply(乗算)
      • divide(除算)
  3. "确认" をクリックして追加します

注意事項:

  • Agent に不要な能力を追加しすぎないよう、必要なツールだけを有効化してください
  • 一部の MCP は利用に管理者の承認が必要な場合があります
  • ツールのパラメータ要件を確認し、正しい使い方を把握してください

4. 保存して公開する​

  1. MCP の設定が完了したら、右上の "保存" ボタンをクリックします
  2. "发布" をクリックして変更を反映します
  3. これで Agent は選択した MCP の機能を利用できるようになります

使用例​

設定完了後、Agent との対話時に Agent は自動的に対応する MCP ツールを呼び出します:

例 1:計算機 MCP を使用

ユーザー:1234 + 5678 を計算して
Agent:[calculator MCP の add ツールを呼び出し]
1234 + 5678 = 6912

例 2:検索 MCP を使用

ユーザー:最新の人工知能ニュースを検索して
Agent:[search MCP の search ツールを呼び出し]
検索結果に基づき、以下が最新の人工知能ニュースです...

例 3:天気 MCP を使用

ユーザー:今日の北京の天気はどうですか?
Agent:[weather MCP の getCurrentWeather ツールを呼び出し]
北京は今日は曇り、気温は 15-25℃、空気質は良好です。

システムには MCP 呼び出しの識別表示が出て、Agent が外部ツールを使ってタスクを完了したことが示されます。

よくある質問​

Q:組織で利用可能な MCP はどのように確認できますか?
A:MCP 選択画面ですべての組織公開済み MCP を参照できます。チーム管理者に確認するか、社内ドキュメントを参照することをおすすめします。

Q:一部の MCP が表示されないのはなぜですか?
A:権限制限の可能性があります。管理者に連絡して、対応するアクセス権限を付与してもらってください。

Q:複数の MCP を同時に使用できますか?
A:はい、可能です。Agent は複数の MCP を同時に使用でき、より複雑な機能の組み合わせを実現できます。

Q:追加済みの MCP を解除するにはどうすればよいですか?
A:Agent 設定ページに入り、MCP サービスエリアで対象の MCP を見つけて、"移除" をクリックするかチェックを外してください。


方法2:外部 MCP サービスを作成して接続する​

技術的な背景を持つユーザー向けで、カスタム外部サービスやサードパーティ API を接続できます。

適用シーン​

  • 組織内部の自社構築システムを接続したい
  • 特定のサードパーティ API サービスを利用したい
  • 既存の MCP では特殊な要件を満たせない

前提条件​

開始前に、以下を備えていることを確認してください:

✅ 基本的な技術知識

  • 基本的な JSON 形式と構文を理解している
  • コマンドラインの基本概念(node、python などのコマンド)に慣れている

✅ サービス情報

  • 接続対象サービスの API ドキュメントを持っている
  • サービスのアクセス先アドレスとポートを把握している
  • サービスの呼び出し方法とパラメータ要件を理解している

✅ 認証情報

  • サービスへのアクセス権限を持っている
  • API Key、Token、またはその他の認証情報を持っている
  • 認証方式(OAuth、API Key など)を確認している

操作手順​

1. 新しい MCP を作成する​

  1. AI Studio 左側のナビゲーションバーで "MCP" をクリックします
  2. 右上の "创建" ボタンをクリックします
  3. MCP 作成画面に入ります

2. 基本情報を入力する​

MCP 名称 (必須)

  • MCP にわかりやすく識別しやすい名前を設定します
  • 推奨形式:[服务类型]-[功能描述]
  • 例:
    • weather-api - 天気照会サービス
    • crm-system - CRM システム統合
    • translation-service - 翻訳サービス
    • database-query - データベース照会ツール
  • 制限:50文字以内

MCP アバター (任意)

  • システム提供のデフォルトアバターから 1 つ選択します
  • サービスタイプに関連するアイコンを選ぶと識別しやすくなります
  • 現時点ではカスタムアップロードはサポートされていません

MCP 説明 (必須)

  • この MCP の機能、用途、利用シーンを詳しく説明します
  • どのサービスに接続し、どのような能力を提供するかを記載します
  • 他のユーザーがこの MCP をいつ使うべきか理解する助けになります
  • 例:
    天気照会 API に接続し、リアルタイム天気照会、天気予報、
    空気質照会などの機能を提供します。世界主要都市に対応。
    天気情報が必要なカスタマーサポートや旅行計画などのシーンに適しています。
  • 制限:200文字以内

MCP カテゴリ (必須)

  • 後続の管理や検索がしやすいよう、最も適切なカテゴリを選択します
  • 選択可能なカテゴリ:
    • 計算サービス:数学計算、データ処理など
    • 検索サービス:情報検索、Web 検索など
    • データ分析:レポート生成、データ可視化など
    • ツール統合:地図、翻訳、ファイル処理など
    • その他:上記に属さないサービス

3. MCP サービスを設定する​

ここが最も重要なステップで、JSON 形式のサービス設定を入力する必要があります。

基本設定構造:

{
"mcpServers": {
"服务名称": {
"command": "启动命令",
"args": ["参数1", "参数2"],
"env": {
"API_KEY": "你的API密钥",
"BASE_URL": "服务基础URL"
}
}
}
}

設定フィールド説明:

字段必填说明示例
mcpServers✅MCP サービスのルートオブジェクト-
服务名称✅サービスの一意識別子を定義"calculator", "weather"
command✅MCP サービスを起動するコマンド"node", "python", "npx"
args✅コマンドに渡す引数配列["script.js", "--port", "3000"]
env⚪環境変数設定{"API_KEY": "xxx"}

簡単な例 - 計算機サービス:

{
"mcpServers": {
"calculator": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@modelcontextprotocol/server-calculator"
]
}
}
}

この設定の意味:

  • "calculator" という名前の MCP サービスを作成する
  • npx コマンドで実行する
  • 引数 -y はインストール確認を自動承認することを示す
  • 引数 @modelcontextprotocol/server-calculator は実行対象の npm パッケージ

4. 設定を保存する​

  1. JSON 形式が正しいか慎重に確認します
    • すべてのカンマ、引用符、括弧が対応しているか注意してください
    • 余分または不足している記号がないことを確認してください
  2. "保存" ボタンをクリックします
  3. システムが JSON 形式を検証し、エラーがあれば修正を促します

よくある形式エラー:

  • ❌ カンマ不足:"key1": "value1" "key2": "value2"
  • ✅ 正しい:"key1": "value1", "key2": "value2"
  • ❌ 余分なカンマ:["item1", "item2",]
  • ✅ 正しい:["item1", "item2"]

5. MCP をテストする​

保存後は、MCP が正常に動作するかすぐにテストすることをおすすめします:

  1. "测试" ボタンをクリックします
  2. 右側に "MCP Tools" リストが表示されるか確認します
  3. 想定しているすべてのツールが正常に読み込まれていることを確認します

テストに失敗した場合は、以下を確認してください:

  • JSON 設定が正しいか
  • コマンドと引数が有効か
  • ネットワーク接続が正常か
  • API キーが正しいか(必要な場合)

設定例​

設定をよりよく理解できるよう、ここではよく使われる設定例をいくつか示します:

例 1:npm パッケージを使用する MCP

{
"mcpServers": {
"calculator": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-calculator"]
}
}
}

例 2:環境変数付き MCP

{
"mcpServers": {
"weather": {
"command": "node",
"args": ["path/to/weather-service.js"],
"env": {
"API_KEY": "your_api_key_here",
"BASE_URL": "https://api.weatherapi.com/v1"
}
}
}
}

例 3:Python サービスの MCP

{
"mcpServers": {
"data-analysis": {
"command": "python",
"args": ["analysis_server.py"],
"env": {
"DATA_SOURCE": "database",
"LOG_LEVEL": "info"
}
}
}
}

方法3:Agent を MCP として公開する​

すでに完成度の高い Agent を持っているユーザーに適しており、その能力を MCP としてパッケージ化して組織内の他メンバーが直接呼び出せるようにし、重複設定を不要にできます。

適用シーン​

  • すでに高機能な Agent を作成しており、その能力をチームに共有したい
  • 特定のエージェント能力(自動レポート、ナレッジ検索、ワークフロー承認など)を標準化したい
  • 他の Agent から現在の Agent の機能を直接呼び出せるようにしたい

前提条件​

開始前に、以下を確認してください:

✅ 作成済みで設定完了した個人 Agentがある
✅ その Agent の機能が十分にテストされ、安定して動作している
✅ 組織レベル MCP として公開する場合、Agent を組織向けインテリジェントエージェントとして公開する権限を持っている

操作手順​

1. Agent 設定ページに入り、MCP として公開をクリックする​

  1. AI Asset で公開したい Agent を開きます
  2. 右上の MCP アイコンボタン(プラグ形状のアイコン)をクリックします
  3. ドロップダウンメニューで "Publish as MCP" を選択します

2. 公開を確認する​

  1. システムが確認ダイアログを表示し、公開情報を確認します
  2. 確認後、その Agent に対応する MCP が自動生成され、AI Asset → My → MCP ページに表示されます
  3. この時点で MCP の状態は Available(利用可能)ですが、個人利用のみに限定されます

3. 組織 MCP として公開する(任意)​

組織内の他メンバーにもこの MCP を使ってもらいたい場合は、公開設定を行う必要があります:

  1. AI Asset → My → MCP ページに移動します
  2. 先ほど公開した MCP を見つけて、詳細ページに入ります
  3. 右上の "Public" ボタンをクリックします
  4. 確認後、その MCP は組織の MCP 一覧に表示され、すべてのメンバーが利用できるようになります

使用説明​

公開成功後、他のユーザーは方法1の手順に従って、Org タブでこの MCP を見つけて利用できます。

注意事項:

  • Agent を MCP として公開しても、元の Agent の通常利用には影響しません
  • 元の Agent の設定が変更された場合(Prompt やツールの更新など)は、MCP と Agent の同期を保つため、再度公開フローを実行することをおすすめします
  • 組織 MCP として公開した後は、他メンバーの利用に影響しないよう、Agent の十分な安定性を確保してください

よくある質問​

Q:MCP として公開した後、元の Agent は引き続き使えますか?
A:はい、使えます。MCP としての公開は独立した操作であり、元の Agent の機能には影響しません。

Q:公開を取り消して、MCP を個人のみ表示に戻すにはどうすればよいですか?
A:MCP 詳細ページに入り、"Public" ボタン横の設定から表示範囲を非公開に戻してください。

Q:Agent を更新した後、公開済みの MCP は自動同期されますか?
A:自動同期はされません。MCP 内容を更新するには、再度 "发布为 MCP" 操作を実行する必要があります。