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
本記事は「MCP Serverデザインパターン」を提案し、WRAPプロセスを例に、専門家の熟練知を汎用AIエージェントに効率的にプラグインする手法を具体的に解説します。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:5/5 | Unique:5/5 | Practical:4/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 89/100 | **Annex Potential**: 90/100 | **Overall**: 88/100
**Topics**: [[MCP Server, AI Agent, デザインパターン, 熟練知のプラグイン, Human-in-the-loop]]
株式会社ログラスのyoda keisuke氏によるこの記事は、汎用AIエージェントに「熟練知」をプラグインするための「オレオレ！ MCP Serverデザインパターン」を提案します。従来のシステムでは難しかった非定型・非決定論的な判断や、実行を伴う知恵寄りの知識をModel Context Protocol (MCP) を通じて実装する手法を解説。
記事では、意思決定の質を高める「WRAPプロセス」を例に挙げ、9つの具体的なパターンを紹介しています。特に注目すべきは、ワークフロー開始時に「熟練知」に通底するマインドセットを注入する「Kickoff Prompt」や、エキスパートの思考操作を内面化した「Expert Toolbox」としてのツール定義です。
「Workflow State」パターンでは、動的な段取りや順序制約をサーバー側で管理し、コンテキストが深まってもエージェントが手順を見失わないようにします。これにより、ガードレールを伴いつつも、エージェントの柔軟な判断を許容する計画型の指定が可能になります。
最も重要な洞察の一つは、「Reasoning Offload (Sampling)」パターンです。これは、MCP Serverがクライアント側のLLM推論能力を借りて「自由な思考を伴ったアクション」を実行可能にするもので、知恵を伴う実行を簡単に実装・公開できる画期的な手法です。同様に、「Human in the loop (Elicitation)」パターンでは、重要な判断や価値観に基づく介入が必要な場面で、サーバー側から人間の入力を求めることができます。これら二つのパターンは、現在のクライアント側の対応状況に課題があるものの、MCPのユースケースを大きく広げる強力な仕様として強調されています。
本記事は、単なるAIエージェントの利用を超え、複雑な専門知識をプログラマティックに管理し、AIシステムに組み込むための具体的な設計指針を提供します。ウェブアプリケーションエンジニアにとって、熟練知を形式化し、より信頼性の高いインテリジェントなエージェントを構築するための実践的な洞察が得られ、特にSamplingやElicitationを活用した将来的なAI開発の方向性を示す点で非常に価値があります。