https://tech.findy.co.jp/entry/2025/05/12/070000

こんにちは。

ファインディ株式会社で Tech Lead をやらせてもらってる戸田です。

現在のソフトウェア開発の世界は、生成AIの登場により大きな転換点を迎えています。

GitHub Copilotやチャットベースの開発支援ツールなど、生成AIを活用した開発支援ツールが次々と登場し、開発者の日常的なワークフローに組み込まれつつあります。

そのような状況の中で、MCPというプロトコルが話題となっていることは読者の皆さんもご存知かと思います。

そこで今回は、弊社の開発組織でのMCPサーバーの導入と実装、そして実績について紹介します。

それでは見ていきましょう！

MCPとは

MCP（Model Context Protocol）は、アプリケーションが大規模言語モデル（LLM）に情報やツールへのアクセス方法を提供する、新しいオープンプロトコルです。

USB-Cが様々なデバイスを標準的な方法で接続するように、MCPはAIモデルを多様なデータソースやツールへつなぐための、標準化された方法を提供します。

これがこれまでのやり方、特に従来のAPIとどう違うのかというと、AI連携の開発を大幅に簡素化し、より動的な機能を提供する点にあります。従来は、各サービスに対して個別のコードや設定が必要で、「それぞれのドアに個別の鍵が必要」な状況に似ていました。しかし、MCPは単一の標準化されたコネクタとして機能するため、一度の統合で複数のツールやサービスにアクセスできる可能性があります。

詳しくは次の公式ドキュメントをご覧ください。

modelcontextprotocol.io

このMCPの規格に則って作成されたサーバーをMCPサーバーと呼びます。

導入

弊社でも例に漏れず、MCPサーバーの利用を開始しました。

Model Context Protocol servers で紹介されている公式MCPサーバーを開発リポジトリに追加するだけで、すぐに利用開始できます。

github.com

GitHubのMCPサーバーを使って、Pull requestやIssueの情報を取得して、そのままLLMに渡すことができます。

github.com

SentryのMCPサーバーを使って、不具合の詳細を取得して、そのままLLMに渡すことが可能です。その情報をそのままCopilotやAgentなどに解析してもらい、原因を特定した後に自動的に実装コードを修正してもらうことが出来ます。

github.com

AWSのDocumentのMCPサーバーを使うことで、CopilotなどからAWSについての質問を投げて、ドキュメントの内容を検索して返してもらうことができます。その内容はそのままLLMに渡すことも可能です。

github.com

利用方法はとても簡単です。各種AIエージェントの設定ファイルに追記して、MCPサーバーを起動するだけです。

例えばVSCodeでGitHubのMCPサーバーを利用する場合、次のような記述を追加します。

{
  "servers": {
    "github": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN",
        "ghcr.io/github/github-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "<YOUR_ACCESS_TOKEN>"
      }
    }
  }
}

このように、既に多くのプロダクトやサービスでMCPサーバーは公開されており、開発者やプロダクト開発の生産性を向上させるための強力なツールとなっています。

実装

各社から提供されているMCPサーバーを活用していると、組み合わせ次第で色々なことが出来ることに気づきます。

そこで弊社の開発組織で活用できるようなMCPサーバーを自分たちで作ることにしました。

公式から開発用のSDKが提供されているのですが、今回は弊社が普段から使っているTypeScriptのSDKを使って実装しています。

github.com

公式のSDKを使うことで、MCPサーバー内部の実装に集中することが出来るので、利用しない手はありません。

次のコードは、与えられた2つの数値に対して計算を行い、その結果を返すMCPサーバーの実装例です。

import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
import { StdioServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js";
import { z } from "zod";

const mcpServer = new McpServer({
  name: "Sample MCP Server",
  version: "0.0.1"
});

mcpServer.tool(
  "addition",
  "足し算をする",
  { a: z.number(), b: z.number() },
  async ({ a, b }) => ({
    content: [{ type: "text", text: String(a + b) }]
  })
);

mcpServer.tool(
  "multiplication",
  "掛け算をする",
  { a: z.number(), b: z.number() },
  async ({ a, b }) => ({
    content: [{ type: "text", text: String(a * b) }]
  })
);

try {
  const transport = new StdioServerTransport();
  await mcpServer.connect(transport);
} catch (error) {
  console.error('Error starting server:', error);
  process.exit(1);
}