MCPでAIに道具をつなぐ

このコースでは、AIアプリ（Claude・ChatGPT・Cursor など）と、社内のデータや道具をつなぐ共通の規格「MCP（Model Context Protocol）」を学びます。MCP に合わせて道具を1つ作れば、MCP に対応したどのAIアプリからも同じ道具を使えます。題材は、架空の文房具メーカー「みなと文具」の営業日の計算と、オンラインショップの売上データの分析です。

対象は、OpenAI の API を Python から呼び出したことがあり、Function Calling（モデルに関数を呼ばせるしくみ）を一度試したことがある人です。用意されたサーバーをつなぐだけでなく、自分の仕事に合わせたサーバーを作り、AIが使いやすく、まちがいにくく、安全な道具にできるようになることを目指します。

コースを終えると、次のことができるようになります。

• ホスト・クライアント・サーバーと、ツール・リソース・プロンプトの役割を説明し、MCP と Function Calling の関係を説明する
• 公開されている MCP サーバー（context7 など）を、Claude Desktop・Claude Code・Cursor・VS Code につなぎ、信頼できるかを確かめる
• uv と公式の Python SDK でサーバーを作り、MCP Inspector とテストで確かめてから、AIアプリや自分のプログラムにつなぐ
• pandas で集計・相関・外れ値・結合・クロス集計のツールを作り、AIが読みやすい結果とエラーを返す
• 権限・秘密の情報・プロンプトインジェクション・承認・ログインに気をつけて、安全に使う

前提として、「PythonでAIチャットボットを作る」の「関数を呼ばせる（Function Calling）」の内容が分かっていると、スムーズに進めます。AIに道具を使わせて何ステップも仕事を進めるしくみは、ひとつ前の「AIエージェント入門」で扱っています。pandas に慣れていない人は「データ加工集計可視化」もあわせてどうぞ。

レッスン1・4・5・7のコードは、ブラウザの中でそのまま動かせます。レッスン3と6では、自分のパソコンに uv で Python の環境を作り、Claude Desktop や Claude Code につなぎます。自分のプログラムから OpenAI の API を使うところでは、使った分だけ料金がかかりますが、このコースの範囲ならごくわずかです。

このコースは、スタアカの「生成AIパート」の8つ目です。この先は「LLMアプリの評価と運用」へと続くように準備しています。