概要
https://github.blog/ai-and-ml/github-copilot/building-your-first-mcp-server-how-to-extend-ai-tools-with-custom-capabilities/
詳細内容
## Building your first MCP server: How to extend AI tools with custom capabilities
https://github.blog/ai-and-ml/github-copilot/building-your-first-mcp-server-how-to-extend-ai-tools-with-custom-capabilities/
GitHub Blogは、AIツールにカスタム機能を追加する標準プロトコルであるModel Context Protocol（MCP）の構築方法を、具体的なゲームサーバーの例で解説し、AIアシスタントの実用性を高める方法を示します。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:5/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 91/100 | **Annex Potential**: 90/100 | **Overall**: 92/100
**Topics**: [[Model Context Protocol, GitHub Copilot, AIツールの拡張, エージェント機能, TypeScript開発]]
現代のAIツール、特にGitHub Copilotのようなコーディングアシスタントは、プライベートデータへのアクセスや特定のアクション実行において限界を抱えています。この課題を解決するため、GitHub Blogは、AIツールをカスタム機能で拡張する標準プロトコル「Model Context Protocol（MCP）」とそのサーバー構築方法を紹介しています。これは、ウェブアプリケーション開発者がAIアシスタントを自身の具体的な開発環境やワークフローに合わせて深くカスタマイズし、実用性を飛躍的に高める上で極めて重要です。
MCPは、AIツール（ホスト）が専用のMCPサーバーと通信するクライアント・サーバーモデルを採用。サーバーは、AIが実行できる「ツール」、アクセスできる「リソース」（URIベースのデータ）、およびユーザー向けの再利用可能な「プロンプト」という3つの主要なビルディングブロックを提供します。例えば、GitHub Issueの確認、Playwrightテストの実行、社内APIへの連携といった具体的なアクションをAIに付与できます。記事では、Tic-Tac-ToeやRock Paper ScissorsをCopilotと対戦できるゲームサーバーをNext.jsとTypeScriptで構築する実践的な例を通じて、これらの概念を詳細に解説。`.vscode/mcp.json`ファイルを用いてMCPサーバーをVS Codeに登録し、Copilotが新しい機能を発見・利用できるようにする手順も示されています。これにより、AIは単なるコード生成を超え、開発者の指示に基づいて外部システムと連携する強力なエージェントへと進化します。セキュリティや認証の考慮事項、TypeScript、Python、Go、Rustなど多様な言語でのSDKサポートも強調されており、自身のスタックに合わせた導入が可能です。この標準化されたアプローチは、AIと開発ツール間の壁を取り払い、生産性向上に直結します。