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# MCP ツールの作成

## MCP とは？ <a href="#what-is-mcp" id="what-is-mcp"></a>

MCP は正式名称を Model Context Protocol といい、マルチクラウドプラットフォームのサービスを統合したり、ローカルのクライアントアプリケーションを実行したりするために利用できます。

ツールの利用はプラグにたとえることができます。プラグを差し込んで通電してはじめてサービスを利用できるのと同じです。従来は、各 LLM がそれぞれ独自のツール利用方式を開発しており、規格の異なるプラグのように、利用するには複数のコンセントが必要でした。OpenAI と Claude の両方で Google Calendar のサービスを利用できるようにしたい場合、開発者は異なる AI 向けに複数のスクリプトを設計する必要がありました。

Google Calendar が更新された際、開発者は次のような対応を迫られる場合があります。

1. 3 つの異なるバージョンの統合を同時に更新する必要がある
2. 3 種類の異なる技術文書を保守する必要がある

その結果、開発期間が長期化し、コストも高額になっていました。

### **MCP によるソリューション** <a href="#mcp-solution" id="mcp-solution"></a>

MCP は、まさにこの課題を解決するために設計された標準化プロトコルです。次の仕組み

1. 標準化されたツール定義フォーマット
2. 統一された通信プロトコル
3. 一貫したエラー処理メカニズム

によって、開発フローを簡素化します。

MCP を利用すれば、1 つのツールを開発するために必要なのは次のステップだけです。

1. MCP Server を構築する（一度だけ開発）
2. 標準化されたツール仕様を定義する
3. 統一されたビジネスロジックを実装する
4. MCP に対応するすべての AI プラットフォームで利用できる

<figure><img src="/files/INLCFSjGMwnAAz1MGs04" alt=""><figcaption><p>MCP 統合前後の違い</p></figcaption></figure>

MCP は本質的に、**AI ツール統合の標準化**のために設計されたプロトコルであり、開発チームが「<mark style="color:blue;">一度開発すれば、どこでも利用できる</mark>」状態を実現します。これにより、AI アシスタントのツールエコシステムの複雑さと保守コストを大幅に低減します。

## MCP ツールをすばやく作成する <a href="#quick-create-mcp-tool" id="quick-create-mcp-tool"></a>

### 1. ツール管理画面に入る <a href="#step-1-enter-tool-management" id="step-1-enter-tool-management"></a>

まず、左側のナビゲーションバーから「<mark style="color:blue;">AI 機能</mark>」セクションに入り、「<mark style="color:blue;">🔧 ツール</mark>」をクリックします。ツール一覧ページに入ったら、右上の「<mark style="color:blue;">➕ ツールを追加</mark>」ボタンをクリックします。

<figure><img src="/files/DPq5csX47AaIgFbj1J2a" alt="ツール一覧ページと追加ボタン"><figcaption><p>「➕ ツールを追加」をクリックして作成を開始</p></figcaption></figure>

### 2. ツールタイプを選択する <a href="#step-2-select-tool-type" id="step-2-select-tool-type"></a>

ツールタイプは <mark style="color:blue;">MCP</mark> を選択してください。

<figure><img src="/files/TDaWyeliRYp7Cj5Cdhr5" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### 3. 表示名を設定する <a href="#step-3-set-display-name" id="step-3-set-display-name"></a>

ツールにわかりやすい表示名を設定します。ここでは <mark style="color:blue;">Composio mcp for google calendar</mark> と設定します。

<figure><img src="/files/vA8ACWyQ2pWBn01oaC4S" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

* **用途**：この名前はプラットフォームの画面に表示され、すべてのユーザーが閲覧できます。
* **推奨**：ツールの主な機能を明確に表現できる名前を選び、ユーザーが理解しやすいようにしましょう。この名前には厳密なフォーマットの制限はありません。

### 4. MCP 設定を入力する <a href="#step-4-configure-mcp" id="step-4-configure-mcp"></a>

#### a. 🔗MCP サーバーの URL <a href="#mcp-server-url" id="mcp-server-url"></a>

* **用途**：MaiAgent は現在、外部の MCP サーバーを受け付けています。MCP サーバーのサービスアドレス（URL）を指定することで、AI アシスタントが MCP サービスを呼び出し、外部アプリケーションと連携できるようになります。
* **フォーマット**：
  * 完全な URL を入力してください（例：`https://mcp.dev/maiagent/mcp_service`）。
* **注意**：この項目は必須です。

{% hint style="info" %}
MCP の URL の取得方法については、[技術者向けマニュアル—Remote MCP サービス概要](https://docs.maiagent.ai/tech/remote-mcp/remote-mcp)をご参照ください。
{% endhint %}

ここにご自身の MCP server の URL を貼り付けると、システムが自動的にその server に接続済みのツール一覧を取得します。

<figure><img src="/files/Up6Ecdl5qMyUnLT4wDja" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

#### b. 🎛️ MCP コマンド引数 (mcp\_args) <a href="#mcp-args" id="mcp-args"></a>

{% hint style="warning" %}
特定の環境変数を設定する必要がない場合、この項目は空欄のままで構いません。
{% endhint %}

* **用途**：MCP コマンドを実行する際、または MCP サービスを呼び出す際に渡す必要のある引数名を定義します。内容は AI アシスタントが自動的に生成します。
* **フォーマット**：JSON 配列（Array）形式の利用を推奨します。各要素は 1 つの引数を表す文字列です。
  * **例**（JSON 配列）：

    ```json
    [
        "--user",
        "admin",
        "--config",
        "/path/to/config.yaml"
    ]
    ```
  * **実際の実行時**：AI アシスタントがこれらの引数を順番に MCP ツールへ渡します。
  * カンマ区切りの文字列（例：`arg1,arg2,arg3`）を入力した場合、システムはそれを引数リストとして解析しようとします。あいまいさを避けるため、JSON 配列の利用を推奨します。

<figure><img src="/files/rEdJ0ukdsm9xf8aVXbdy" alt="MCP コマンド引数の設定イメージ"><figcaption><p>MCP コマンド引数を設定する</p></figcaption></figure>

#### c. 🌳 MCP 環境変数 (mcp\_env) <a href="#mcp-env" id="mcp-env"></a>

{% hint style="warning" %}
特定の環境変数を設定する必要がない場合、この項目は空欄のままで構いません。
{% endhint %}

* **用途**：MCP コマンドの実行環境に必要な環境変数を設定します。
* **フォーマット**：有効な JSON オブジェクトである必要があります。キー（Key）は環境変数の名前、値（Value）は環境変数の内容（文字列）です。
  * **例**：

    ```json
    {
      "API_KEY": "{{SECRET_MCP_API_KEY}}",
      "REGION": "us-west-1",
      "DEBUG_MODE": "true"
    } 
    ```

<figure><img src="/files/A8Bk8NbZZ7r94o9SoIev" alt="MCP 環境変数の設定イメージ"><figcaption><p>MCP 環境変数を設定する</p></figcaption></figure>

### 5. 「<mark style="color:blue;">許可するツール（JSON 配列）</mark>」を見つけ、再取得をクリックする <a href="#step-5-fetch-allowed-tools" id="step-5-fetch-allowed-tools"></a>

* **用途**：この MCP クライアントのもとで、AI アシスタントが利用を許可される具体的なサブツールのリストを指定します。1 つの MCP クライアントが複数の異なる機能やサブツールを提供する場合があります。
* **自動検出/空欄**：この項目を空欄にするか指定しない場合、システムは MCP クライアントへの初回接続時に、利用可能なすべてのサブツールの自動検出を試み、検出されたすべてのサブツールをデフォルトで許可します。AI アシスタントが特定のサブツールのみを利用できるように制限したい場合は、ここに明示的にリストアップしてください。

クリックすると、システムが自動的にその server に接続されたツールの内容を取得し、一覧に表示します。

<figure><img src="/files/3PjEtOB4PqMwYyZeq9mu" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

<figure><img src="/files/EmN6DZxhXzUjm72BQ0ZO" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

<figure><img src="/files/KvCkRqqsySCvlhOalmOe" alt=""><figcaption><p>mcp で定義されたツール名</p></figcaption></figure>

### 6. 💾 ツールを保存する <a href="#step-6-save-tool" id="step-6-save-tool"></a>

すべての設定に問題がないことを確認したら、ページの最下部までスクロールし、「<mark style="color:blue;">確認</mark>」ボタンをクリックします。これで新しいツールの作成が完了です！

<figure><img src="/files/IRL8HFOInlFyDnxSI1Gx" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

## ⚠️ 重要な注意事項 <a href="#important-notes" id="important-notes"></a>

**接続テスト**

* ツールの作成後は、まず MCP 接続が正常かどうかをテストすることをおすすめします
* テスト環境でツールの機能を検証できます

**権限管理**

* 許可するツールは慎重に選択し、不要な機能を過剰に許可しないようにしましょう
* ツールの利用状況を定期的に確認しましょう

**トラブルシューティング**

* 接続に失敗した場合は、MCP サーバーの URL が正しいかどうかを確認してください
* 環境変数と引数のフォーマットが要件を満たしているか確認してください


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# Agent Instructions
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```

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`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.

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