はじめに
Chapter 1 MCPとは
1-1 MCPの概要
1-2 AIエージェントとは
1-3 AIエージェントの「ツール」とは
1-4 AIエージェントのユースケース
1-5 MCPが解決する課題
1-6 MCP普及の経緯
1-7 RAG、Function callingとの違い
Column RAGとグラウンディングの違い
Chapter 2 MCPの仕組み
2-1 アーキテクチャ概要
2-2 トランスポート
2-3 リソース (プリミティブ①)
2-4 プロンプト (プリミティブ②)
2-5 ツール (プリミティブ③)
2-6 サンプリング (プリミティブ④)
2-7 ルート (プリミティブ⑤)
2-8 インスペクター
Column Language Server Protocol
Chapter 3 MCPを実際に触ってみよう
3-1 MCPホストの利用方法
3-2 MCPサーバーの利用方法
3-3 SDKとMCPサーバーリストの紹介
3-4 MCPサーバーの開発
3-5 MCPホストの開発
3-6 LLMに開発を助けてもらう方法
3-7 動かないときのデバッグ方法
Column ローカルMCPサーバーの実行方式
Chapter 4 MCP対応クライアント紹介
4-1 Claude Desktop
4-2 Cursor
4-3 Cline
4-4 GitHub Copilot
4-5 Amazon Q Developer CLI
4-6 LangChain / LangGraph
4-7 Mastra
4-8 Agents SDK
4-9 Dify
4-10 Amazon Bedrock
Column リモートMCPサーバーのレジストリ
Chapter 5 MCPサーバー紹介
5-1 Web検索 (Brave Search)
5-2 Webページの読み込み (Fetch)
5-3 クラウドストレージ (Googleドライブ)
5-4 ドキュメントツール (Notion)
5-5 メール (Gmail)
5-6 ビジネスチャット (Slack)
5-7 プロジェクト管理 (Jira/Confluence)
5-8 AI 検索 (Perplexity)
5-9 オンライン決済 (PayPal)
5-10 iPaaS (Zapier)
5-11 地図 (Googleマップ)
5-12 難しい問題を解く (逐次思考)
Column 安全なMCPサーバーの見極め方
Chapter 6 MCPサーバー紹介 (開発者向け)
6-1 コードリポジトリ (GitHub)
6-2 ブラウザ操作 (Playwright)
6-3 ファイルシステム
6-4 デザインツール (Figma)
6-5 データベース
6-6 クラウド (AWS)
6-7 3DCG (Unity)
6-8 その他 (技術ブログのレベル判定)
Column AI時代にエンジニアは不要？
Chapter 7 MCPがもたらすビジネスインパクト
7-1 マーケットプレイスの広がり
7-2 業務の自動化
7-3 データの民主化
7-4 iPaaSとの統合
7-5 ノーコードツール活用の変化
7-6 AIエージェント開発フレームワークとの統合
7-7 企業における活用事例
Column MCPの功績はツールの認知？
Chapter 8 MCPの展望と今後の発展
8-1 MCPのロードマップ
8-2 標準化の動向とベンダーフリー化の拡大
8-3 リモートMCPサーバーの広がり
8-4 MCPと補完しあう技術
8-5 変化するSaaSビジネス
8-6 セキュリティリスク
Column 新技術のキャッチアップ方法
索 引
