Let’s Learn MCP

Season of AI Let’s Learn MCP Model Context Protocol 大阪駆動開発コミュニティ 宮浦 恭弘 株式会社 BizOptimars 代表取締役社長 りなたむ（中村 亮太）

Agenda 1. MCPとは何ですか?どのように機能するのですか?どうやって使うの? 2. MCPの特徴の詳細な概要 3. 実世界のシナリオ – Microsoft Learn MCPサーバー 4. MCPサーバーの構築 Tutorial: https://aka.ms/letslearnmcp-python https://aka.ms/letslearnmcp-csharp https://aka.ms/letslearnmcp-java https://aka.ms/letslearnmcp-javascript

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今日の解説者 宮浦 恭弘 大阪駆動開発コミュニティ Microsoft MVP Mixed Reality 2018-2025 Microsoft MVP M365 2025-2026 りなたむ（中村 亮太） 株式会社 BizOptimars 代表取締役社長 Microsoft MVP BizApps 2020-2026 https://my.prairie.cards/u/Rinatamu_ITDR

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今日はMCPの基礎的な話を 座学とワークショップで体験する勉強会 MCPに入る前に・・・ 関係が深い 最近のアプリケーション開発の話を少し

Agent mode Agentic coding コードから成果物へ移行し、デリバリーを加速 複数のステップから成るコーディングタスク （エディターからターミナル、テストからデ バッガーまで）を計画・実行・反復する自律型 AIペアプログラマー。 しかし、リアルタイムの文脈をどう提供すればよいのか？ データベースへの接続方法はどうするのか？GitHub Issuesをクエリするのか？自然言語でテストを 実行するのか？コードとクライアント、LLM、その他すべてとの間のギャップをどう埋めるのか？

MCPがなぜ必要性なのか ツールはエージェントの パフォーマンスに不可欠な要素 統合するにはカオスすぎる!!! 標準の必要性(MCP)

MCPは、アプリケーションが LLMにコンテキストを提供する方法を 標準化するオープンプロトコルです。 これはAI用USB-Cのようなもの と比喩されることが多いです

Model Context Protocol Anthropic社によって作られた AI コミュニティによって採用され 共に進化している

MCPの構成要素 Hosts Clients Servers

Demo Setting up & using MCP servers aka.ms/letslearnmcp-python

MCP を掘り下げる Mahesh Murag (Anthropic) AI Engineer session より抜粋し翻訳 MCP Client MCP Server  Tools の呼出  Tools の公開  Resources 用のクエリ  Resources の公開  Prompts の補完  Prompts の公開 Tools Resources Prompts Model-controlled Application-controlled User-controlled モデルによる関数呼出 アプリケーションに 公開されたデータ AI会話用 事前定義テンプレート 取得 / 検索 ファイル ドキュメント Q&A メッセージ送信 DB レコード 議事録要約 DB レコードの更新 API の応答 JSON 形式の出力

基本的な要素 Tools  LLMが特定のアクションを実行 するために呼び出せる関数 – 基本的に関数呼出 • • • • メール送信 ToDoリスト更新 テスト実行 バグを報告

Tools: User controls ツール呼び出しを微調整し改善するためのユーザーコントロールを提供する チャットごとのツール選択 プロンプトでツールを言及 ユーザー定義ツールセット 特定のタスクを完了するために必 要なツールを手動で削減する 推測を減らし、必要に応じて参照 ツールを活用する。 タスク固有のツールをタスク間で 再利用する

データの追加と返却の容易に Resources  クライアント/エージェント/ユー ザーとして、読み取り専用モード でデータをURIとして公開する。 • ファイル • 文書 • DBエントリ/スキーマ • 画像

Resources: Use cases クライアントとユーザーがデータにアクセスできるようにする 応答トークンを減らす データ/ファイルをユーザーに公開 文脈として添付する 埋め込みリソースを返すことで、 エージェントがデータを取得でき るようになります。 LLMのコンテキストではなく、ユー ザーが操作するための資産を提供 特定のリソースが添付されたツー ルのルックアップを削減する。

Quick Prompts  ユーザーが明示的に呼び出す、AIタ スク用の事前定義済みテンプレー ト。 • 静的プリセット • プレースホルダー付きで再利用可能 • 動的に生成される

Prompts: Use cases 静的なテンプレートから動的に生成されるワークフローへ  /welcome  /setup  /need-info {issue}  /impl-metric {name}  /migrate-db …  /root-cause-wizard Onboarding プロンプト 一般的なワークフロー コンテキスト認識型ワークフロー 設定の確認とツールを扱うための ウェルカムプロンプト 単発タスク、再利用性を考慮した パラメータ化 現在のユーザー／コードベースに 合わせて動的にカスタマイズされ る

Real-world scenario The Microsoft Learn MCP Server

実世界のシナリオ：Microsoft Learn MCP サーバー Microsoft Learn MCPサーバーは、リ モートMCPサーバーであり、GitHub Copilotやその他のAIエージェントと いったクライアントが、Microsoft Learn（Microsoftの公式ドキュメン ト）から直接、信頼性が高く最新の 情報を取得できるようにします。 Learn MCPはAIエージェントに適切な情報を提示するツールを提供 microsoft_docs_search for focused excerpts サーバーはMicrosoft_Docs_Searchツールを使用してMicrosoftコン テンツを検索し、最大10個の高品質な情報チャンクを返すことがで きます。コンテンツチャンクにはタイトル、URL、および独立した 文章が含まれます。 microsoft_docs_fetch for full technical documentation より広い文脈が必要な場合、Learn MCP Server は microsoft_docs_fetch ツールを使用して完全なページを取得し、エージェントに文脈情報を提 供します。 microsoft_code_sample_search for code samples サーバーは、microsoft_code_sample_search ツールを使用し て Microsoft Learn から関連する言語固有のコードスニペット を返します。これにより、エージェントはデプロイ、スクリ プト作成、構成などのシナリオにおいて正確なコードを提示 できるようになります。

実世界のシナリオ: Microsoft Learn MCP サーバー デモ セキュアなコンテナ化されたアプリケーションのデプロイ 開発者は、Visual Studio Code内のLearn MCP Serverを使用して、Microsoft Learnドキュメントから直接検証済みで 引用されたデプロイパターンを取得で きます。 ここでは、開発者がBicepとGitHub Actionsを使用してコンテナ化されたア プリをAzureに安全にデプロイする方法 を知りたいと考えています。プロンプ トと、GitHub Copilot（エージェント モード）がソリューション構築のため に実行する最初のステップを確認して ください。 Step 1: GitHub CopilotはLearn MCP サーバーにアクセスし、検索 ツールを2回使用します。

実世界のシナリオ: Microsoft Learn MCP サーバー デモ ステップ 2: ファイルを作成する Step 2: GitHub CopilotはLearnから の情報に基づいてファイル を作成します。

実世界のシナリオ：Microsoft Learn MCP Server デモ ステップ3：解決策とプロセスを要約する Step 3: GitHub Copilotは、自分が 行ったことを説明します。

Pro tip:エージェントにLearn MCPサーバーの使用方法を尋ねてください

Building an MCP aka.ms/letslearnmcp-python

Official SDKs

PythonでMCP!
PythonではuvとMCP Python SDKを使って作ることができます。
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
# Create the MCP server
mcp = FastMCP("Simple Prompts Server")
@mcp.prompt()
def hello_world(language: str = "python") -> str: """プログラミング言語名を受け取り、そ
の言語でHello worldを出力するコードを生成します。""“
prompt = f"Hello worldを出力する{language}コードを書いてください。“
return prompt
if __name__ == "__main__":
mcp.run()

PythonでMCP!
作ったpythonコードをMCPサーバとして登録
{

}

"inputs": [
],
"servers": {
"learnpython-mcp": {
"command": "C:¥¥Python¥¥Python313¥¥Scripts¥¥uv.exe",
"args": [
"--directory",
".",
"run",
"server_part_2.py"
],
}
}

Demo Building an MCP Server

Model Context Protocol At Microsoft Copilot Studio VS Code Foundry Agent Visual Studio Windows GitHub Copilot Microsoft Teams Semantic Kernel MCP Clients & Host Community Tools C# MCP SDK Enterprise Registry Azure API Management Azure Functions Microsoft Connectors Build Local & Remote MCPs MPC enables seamless Integration between LLM Apps and external data sources Model Context Protocol Windows

GitHub MCP Registry コミュニティ提供のサーバーとツール で、モデルをファイル、API、データ ベースなどに接続します。 • 2025年9月リリース • VS Code内で発見可能、ワンクリックイ ンストール • MCP互換ホスト（GitHub Copilotを含 む）として動作 • MCPサーバーの選択と利用における重複 を削減し、信頼性を高めることが目的 github.com/mcp

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ハンズオン資料 https://qiita.com/miyaura/private/8ee51034317d5a1c6aad

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