概要
https://vercel.com/blog/the-second-wave-of-mcp-building-for-llms-not-developers
詳細内容
## The second wave of MCP: Building for LLMs, not developers
https://vercel.com/blog/the-second-wave-of-mcp-building-for-llms-not-developers
Vercelは、LLM向けツールの設計において、ユーザーの完全な意図を処理するワークフローベースのアプローチが、LLMの効率と信頼性を劇的に向上させると主張する。
**Content Type**: Tutorial & Guide
**Scores**: Signal:5/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 91/100 | **Annex Potential**: 88/100 | **Overall**: 88/100
**Topics**: [[LLM向けツール設計, ワークフロー自動化, APIデザインパターン, LLMのステート管理, AIエージェントの効率化]]
Vercelは、LLM向けツールの現状における非効率性を指摘し、その「第二波」を提唱しています。従来のLLMツールは既存APIの単なるラッパーに過ぎず、LLMが対話ごとに状態を失うため、ツールの発見、利用順序の決定、複雑なオーケストレーションを毎回繰り返す問題が生じています。これは、開発者のように状態を管理し、コードを再利用できないLLMにとって、一貫性の欠如と無駄な作業につながります。
この課題に対し、Vercelはユーザーの完全な意図やワークフロー全体を処理する単一の「インテンションベースツール」の設計を推奨します。具体的には、プロジェクトのデプロイといった一連のプロセスを、複数の低レベルAPI操作（`create_project`、`add_env`など）として公開するのではなく、`deploy_project`のような単一のツールとして内部で完結させるアプローチです。この設計により、LLMは複雑なAPIシーケンスやステート管理の負担から解放され、より直感的で会話的な応答が可能になります。
結果として、LLMの信頼性と効率性が大幅に向上し、複雑なワークフローが初回で成功する確率が高まります。開発者はAPIシーケンスやエラー処理といった決定的なロジックに集中でき、LLMは真に推論や自然言語処理が必要なタスクに専念できます。これは、LLMと開発者の協業における生産性を最大化する、重要な設計パラダイムの転換です。