概要
https://qiita.com/torifukukaiou/items/6cc271ee4a2c77e54111
詳細内容
## MCPに入門し、文字数カウントToolを自作したので完全に理解したと言えると思います（夏の思い出）
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筆者は、Generative AIのプロンプト課題を解決するため、Model Context Protocol（MCP）を学び、文字数カウントツールを自作することで、MCPの概念と実践的な活用法を解説します。
**Content Type**: 📖 Tutorial & Guide
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:3/5 | Unique:3/5 | Practical:4/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 94/100 | **Annex Potential**: 91/100 | **Overall**: 72/100
**Topics**: [[Model Context Protocol (MCP), Generative AI開発, LLMプロンプトエンジニアリング, カスタムツール開発, Python SDK]]
本記事は、Generative AIがソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）に不可欠となる中で、登場して間もないModel Context Protocol（MCP）を体系的に学び、実践的な理解を深める方法を紹介しています。著者は、Software Design誌の特集をきっかけにMCP学習に着手し、LLMがプロンプトの文字数指定に正確に従わないという共通の課題を解決するため、文字数カウントのMCPサーバーを自作しました。
Webアプリケーションエンジニアにとって重要な点は、MCPがLLMの汎用的な出力制御の限界を補い、AI連携をより信頼性と制御性の高いものにする可能性を秘めていることです。例えば、フロントエンドで利用するAI生成コンテンツの厳密なフォーマットや文字数指定が必要な場合、プロンプト調整だけでは不十分なケースがあります。MCPサーバーを自作することで、Python SDKを活用し、このような具体的な課題に対応するカスタムロジックをAIワークフローに組み込めます。これは、アプリケーション要件に合わせたAI出力の精度向上に直結します。
また、Amazon Q Developer CLIやCodex CLIといったAIアシスタントから自作ツールを利用できる点は、開発ワークフローの効率化に貢献します。繰り返し行うプロンプト調整の手間を省き、信頼できるカスタムツールとしてAI機能を呼び出すことで、AIとの協調開発がよりスムーズかつ予測可能になります。Rust製の高速Pythonパッケージマネージャー「uv」の採用も、このようなカスタムツール開発におけるモダンな実践を示唆しています。本記事は、MCPの理論的理解から具体的な実装へと進むための実践的な指針を提供し、エンジニアがAI時代の開発を主導するための重要な一歩を示しています。