ＡＷＳではじめるＭＣＰ実践ガイド　基礎からＡＩエージェント構築まで徹底解説

ＭＣＰ（Ｍｏｄｅｌ　Ｃｏｎｔｅｘｔ　Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）は、ＡＩエージェントやコーディングツールと外部のリソースやツールとシームレスに連携するための標準プロトコルです。２０２４年にＡｎｔｈｒｏｐｉｃが提唱して以来急速に普及し、ＡＩエージェントや仕様駆動開発の現場で欠かせない要素技術となっています。本書は、ＭＣＰの基礎からＡＷＳを活用したＡＩエージェント構築まで解説した書籍です。前半ではＭＣＰとは何か、どのような仕様か、なぜこれほど注目されているのかといった点を取り上げ、ＭＣＰの基礎を解説します。後半ではハンズオンとして、ＭＣＰを実際に体験します。簡単なハンズオンでＭＣＰの仕組みに触れた後は、ＡＷＳ　ＭＣＰ　ＳｅｒｖｅｒｓやＫｉｒｏ、エージェントフレームワークＳｔｒａｎｄｓ　Ａｇｅｎｔｓを使って、実践的な活用例を紹介します。さらに、ＭＣＰサーバを使うＡＩエージェントの評価方法やＡｍａｚｏｎ　Ｂｅｄｒｏｃｋ　ＡｇｅｎｔＣｏｒｅ　Ｇａｔｅｗａｙを通して実運用を見据えたハンズオンも解説します。

MCP（Model Context Protocol）は、AIエージェントやコーディングツールと外部のリソースやツールとシームレスに連携するための標準プロトコルです。2024年にAnthropicが提唱して以来急速に普及し、AIエージェントや仕様駆動開発の現場で欠かせない要素技術となっています。
本書は、MCPの基礎からAWSを活用したAIエージェント構築まで解説した書籍です。前半ではMCPとは何か、どのような仕様か、なぜこれほど注目されているのかといった点を取り上げ、MCPの基礎を解説します。
後半ではハンズオンとして、MCPを実際に体験します。簡単なハンズオンでMCPの仕組みに触れた後は、AWS MCP ServersやKiro、エージェントフレームワークStrands Agentsを使って、実践的な活用例を紹介します。さらに、MCPサーバを使うAIエージェントの評価方法やAmazon Bedrock AgentCore Gatewayを通して実運用を見据えたハンズオンも解説します。

目次

はじめに

第1章　MCPとは
1.1　MCP登場までのバックグラウンド
1.1.1　LLMに指示を与える「プロンプト」
1.1.2　LLMに外部情報を伝える「リソース」
1.1.3　LLMに外部とやりとりする手段を提供する「ツール」
1.1.4　開発フレームワークの進化
1.2　MCPが解決する課題とメリット
1.2.1　開発者の分離
1.2.2　一般ユーザーでも簡単に利用可能
1.3　AWSとMCP

第2章　MCPのアーキテクチャ
2.1　MCPのアーキテクチャ
2.2　MCPのメッセージ形式
2.3　MCPの通信プロトコル
2.3.1　stdio方式
2.3.2　Streamable HTTP方式
2.4　MCPプリミティブ
2.4.1　Promptsプリミティブ
2.4.2　Resourcesプリミティブ
2.4.3　Toolsプリミティブ
2.4.4　Samplingプリミティブ
2.4.5　Rootsプリミティブ
2.4.6　Elicitationプリミティブ
2.5　MCPにおける認証・認可
2.5.1　認証・認可の必要性
2.5.2　認証・認可を支える技術「OAuth」
2.5.3　認証・認可フロー
2.6　MCPユーティリティ
2.6.1　Cancellation
2.6.2　Ping
2.6.3　Progress
2.6.4　Tasks

　ほか

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