概要
https://zenn.dev/loglass/articles/b140077acdecab
詳細内容
## 【実例付き】オレオレ！ MCP Server デザインパターン【汎用Agentへの熟練知のプラグイン】
https://zenn.dev/loglass/articles/b140077acdecab
この著者は、アプリケーション開発における「熟練知」をAIエージェントに組み込むためのMCPサーバーデザインパターンを提示し、特に推論能力をクライアントに借用するサンプリングや人間による介入を促すエリシテーションの有効性を示しています。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:5/5 | Depth:5/5 | Unique:5/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 98/100 | **Annex Potential**: 97/100 | **Overall**: 96/100
**Topics**: [[MCP Server デザインパターン, AIエージェント開発, 熟練知のシステム化, プロンプトエンジニアリング, Human-in-the-loop AI]]
近年のアプリケーション開発では、ドメインエキスパートの「熟練知」をシステムに落とし込む重要性が増しています。この記事では、特に非定型・非決定論的な判断を伴う熟練知を汎用AIエージェントに効果的にプラグインするための、著者が考案したMCP (Model Context Protocol) Serverデザインパターンを具体例とともに解説しています。
提示される9つのパターンは、単なるAPIラッパーを超え、AIエージェントがより賢く、かつ人間に寄り添った形で動作するための実践的な指針となります。特筆すべきは、「Reasoning Offload」パターンです。これは、MCP Server自体は推論能力を持たないため、クライアント側のLLM推論能力を「借りる」（sampling）ことで、複雑な思考を伴うタスクをMCP Server側から提供可能にするものです。これにより、コストや管理の煩雑さを避けつつ、エージェントの自律的な「知恵を伴う実行」の幅が飛躍的に広がります。
さらに、「Human in the loop」パターンでは、重要な判断や価値観の介入が必要な場面で、サーバー側からユーザーに意思決定を促す（elicitation）ことで、AIと人間の最適な協調を実現します。例えば、多すぎる選択肢を人間が絞り込むケースなどが挙げられています。
これらのパターンを適用することで、ウェブアプリケーションエンジニアは、これまでシステム化が困難だった「熟練知」を具現化し、より高度な意思決定支援やタスク実行を伴うAIエージェントを構築できるようになります。特に、現在クライアント側の対応が限定的であるものの、samplingやelicitationの普及は、MCPのユースケースを大きく広げ、次世代のAIアプリケーション開発に不可欠な要素となるでしょう。これは、エージェントが単なるツール実行者ではなく、熟練した協働者となるための設計思想を示しており、今後のAIエージェント開発において非常に重要な視点を提供します。