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Glama.ai サイトについて

  Model Context Protocol (MCP) に対応した サーバー や ツールキット を集めたプラットフォームです。 これは、 AIアシスタント（特に大規模言語モデル、LLM） が、 ウェブ、ファイルシステム、データベース、外部サービス などの 現実世界のコンテキスト にアクセスし、 対話 できるようにするためのものです。 Glama.ai自体は、MCPプロトコル対応の オープンソースクライアント として機能し、複数のMCP互換サービスを接続・利用できる 集約型インターフェース の役割を果たします。 Glama.aiのMCPサーバーの主な特徴 Glama.aiのmcpサイトで提供されているサーバーは、特定の機能に特化しており、AIアシスタントにその機能を提供します。具体的な例と機能は以下の通りです。 サーバー/ツールキット名 主な機能の概要 MCP Webブラウザサーバー ヘッドレスWebブラウジング （任意のWebサイトへの移動、SSL検証バイパス）、 フルページコンテンツ抽出 （動的なJavaScriptを含む）、 Webインタラクション （クリック、テキスト入力、スクリーンショット）を提供します。 Crawl4AI MCP サーバー 高性能なWebスクレイピング 、 Webクロール 、 ディープリサーチ （複数ページにわたる調査）、 構造化データ抽出 などをAIアシスタントに提供します。 ヘルスケアMCPサーバー 医療情報 や ヘルスケアデータ （FDA医薬品情報、PubMed Research、臨床試験、医学用語など）へのアクセスをAIアシスタントに提供します。 MCP ツールキット ファイルシステム操作 （読み書き、検索）、 データベース統合 （MySQL, PostgreSQL, Redis）、 GitHub統合 、 コマンド実行 など、広範な開発者向けツールをAIに提供します。 これらのサーバーは、AIアシスタント（例えばClaude DesktopなどのMCPクライアント）に接続され、AIモデルが単なる知識ベースだけでなく、 外部の最新情報や動的なリソース を活用できるようにします。 Glama.aiのMCPサーバー一覧ページに表示されている「 security （セキュリティ）」「 license （ライセンス）」「 q...

MCP とは

 Model Context Protocol (MCP) は、生成AI（特に大規模言語モデル, LLM）と外部システム（データソース、アプリケーション、ツールなど）を双方向に接続するためのオープン標準の通信プロトコルです。

これは、AIが静的な学習データに依存するだけでなく、リアルタイムの情報を取得したり、外部システムでアクションを実行したりすることを可能にし、AIの精度、実用性、自動化能力を向上させることを目的としています。

1. MCPの概要と役割

MCPは、生成AIの能力を次のステージへと押し上げる「AIのための共通言語」や「AIのためのUSB-Cポート」とも例えられます。

特徴説明
オープン標準誰でも自由に実装・利用できる標準化された規格です。
双方向通信AIが外部システムから情報を取得するだけでなく、外部システムでアクション（ツール実行）をトリガーできます。
コンテキストの標準化社内外の様々なデータソース（DB、ファイルシステム、SaaSなど）とAIを共通の形式で接続し、リアルタイムの情報提供をスムーズにします。
動的な検出AIモデルが利用可能な外部ツールを動的に検出し、対話することが可能になります。
ハルシネーションの低減信頼できる外部データソースにアクセスする明確な方法を提供することで、LLMが事実に基づいた回答を生成しやすくなります。

2. MCPの主要な構成要素

MCPは、主に以下の3つのコンポーネントで構成されるアーキテクチャを持ちます。

1. MCPホスト (MCP Host)

  • 役割: LLM（生成AI）を搭載したアプリケーション本体（例：Claude、ChatGPTのようなチャットボット、IDEアシスタントなど）。

  • 機能: 外部リソースへの問い合わせやツールの実行を直接管理するのではなく、クライアントに指示を出します。いつ、どの外部リソースを使うか、どのツールを実行するかを決定します。

2. MCPクライアント (MCP Client)

  • 役割: ホストとMCPサーバーの間をつなぐ通信の仲介役。

  • 機能: ホストの要求に基づき、サーバーとの接続を確立し、コンテキスト（データ）の流れやツールの実行を管理します。関連する文書やAPIの結果などのコンテキストを選択し、LLMのコンテキストウィンドウに注入します。

3. MCPサーバー (MCP Server)

  • 役割: 外部のシステムやツールとの接続窓口となるモジュール。

  • 機能: クライアントからのリクエストを処理し、以下の3つの機能を提供することで、特定のデータソースや外部ツールへのアクセスを提供します。

    • リソース (Resources): ユーザーやLLMが利用する文脈やデータ（テキスト、画像、動画など）。

    • ツール (Tools): LLMが呼び出す実行可能な関数（外部API呼び出し、DB操作、ファイル編集など）。

    • プロンプト (Prompts): 定義済みのプロンプトテンプレート。

3. 業務における活用例

MCPにより、LLMは企業の業務システムとシームレスに連携し、より高度な自動化や情報活用が可能になります。

  • 社内文書検索・整理: Google Drive、Notion、Boxなどのクラウドストレージを横断してドキュメントを検索・要約できます。

  • 業務自動化: スケジュール確認、メール作成、Slackのやり取りからのToDoリスト・議事録生成などをAIで自動化できます。

  • 開発環境連携 (IDE統合): コードアシスタントがファイルシステムやバージョン管理と連携し、より高度なコード補完やデバッグサポートを提供します。

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