～ MCPの基礎、MCPアーキテクチャの構造、主要コンポーネント、MCPサーバー構築の実践、外部システム連携とAIエージェント設計のポイント、ガバナンスの確保 ～
・検索情報やFAQ、異常検知結果を、複数の外部システムやデータと連携し、業務遂行や改善の自動化に活かすための講座！
・MCPの基礎からアーキテクチャ構造、実装と応用、運用管理のポイントまでを修得し、業務システム連携の拡張や安全な情報運用に活かそう！
・ＷＥＢ会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。
生成AIは、文章や要約を行う段階から、業務システムと連携し、実際の処理を安全に実行する存在へと進化しています。その中核となるのが、Model Context Protocol（MCP）です。MCPは、AIが外部システムやデータと標準化された形で接続し、参照・検索・実行を行うための共通基盤です。
本講座では、MCPの背景や設計思想を押さえたうえで、実際にMCPサーバーを構築し、外部APIや社内データと連携する実践までを扱います。さらに、AIエージェント設計やガバナンスの考え方にも踏み込み、業務で使える生成AIの「実装力」を身につけていただきます。１日の講義を通じて、AI×業務連携の土台を体系的に理解できる内容です。
| 開催日時 |
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|---|---|
| 開催場所 | オンラインセミナー |
| カテゴリー | オンラインセミナー、ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 |
・LLMを活用した情報システムやアプリケーション開発に携わるエンジニアの方 ・Web／モバイル／業務システムのアプリケーション開発者の方 ・社内システムを生成AIと連携させたいIT部門・DX推進担当者の方 ・AIエージェントの業務実装に関心のあるエンジニア・プロジェクトマネージャーの方 ・センサデータ、検査データ、CAD・CAM、PLM・BOMなどのデータを扱うシステムの開発・運用担当者の方 |
| 予備知識 |
・生成AI（ChatGPT等）を業務で利用したことがある、または基本的な使い方を理解していること ・Python または JavaScript について、コードの詳細を理解できなくても、概要レベルで読み取れると望ましい ※ REST APIの基本的な考え方や、サーバーサイド開発の経験がある場合は、技術的な内容をよりスムーズに理解できますが、必須ではありません。 ※ 本講座では高度なAIアルゴリズムや数理知識は扱わないため、専門的なAI知識は不要です。 |
| 修得知識 |
・生成AI（LLM）が社内システムや業務データとどのように連携できるのかを、MCPの仕組みを通じて理解できる ・MCPの設計思想とアーキテクチャを理解し、最小構成のMCPサーバーを自力で構築できる ・APIやデータベースを使い「AIに何をさせ、どこまで任せてよいか」を判断するための設計観点を身につけられる ・AIエージェントを業務に組み込む際に必要な、制御・ガバナンス・運用上の基本的な考え方を理解できる |
| プログラム |
１．MCPの基礎 （１）．MCPとは何か ａ．MCPが誕生した背景 ｂ．GPT＋ツール連携の課題と限界 （２）．MCPが実現する価値 ａ．標準化されたAI—システム連携 ｂ．安全性・ガバナンス・拡張性 （３）．従来のFunction Callingとの違い ａ．「開発者がAPIを作る」から「AIがプロトコル経由で実行」へ
２．MCPアーキテクチャの構造 （１）．クライアント（ChatGPT側） ａ．ChatGPTがMCPサーバーをどう利用するか （２）．サーバー側の役割 ａ．Tools（機能提供） ｂ．Resources（データ提供） （３）．通信プロトコル ａ．JSON RPC ｂ．セッション・メッセージの構成 （４）．最小構成の全体像 ａ．Client ←→ MCP Server ←→ External System
３．MCPの主要コンポーネント （１）．Tools ａ．商談検索、DB読み取りなどのユースケース （２）．Resources ａ．状態参照・購読（Subscription） （３）．Prompts ａ．MCP経由のプロンプトテンプレート （４）．Configurations ａ．認証・接続情報の管理方法 ｂ．セキュリティの前提
４．MCPサーバー構築の実践（デモ） （１）．MCPサーバーの構成 ａ．Node版 ／ Python版の特徴 （２）．最小限のMCPサーバー作成 ａ．必須モジュールの導入 ｂ．初期化コード （３）．Toolsの実装 ａ．“ファイル一覧を取得する”実装 （４）．Resourcesの実装 ａ．“テキストを購読して変化を監視” （５）．ChatGPT接続テスト ａ．動作確認 ｂ．エラー検証ポイント
５．MCPによる外部システム連携のポイント （１）．REST APIとの連携 ａ．GET/POST呼び出しの基本 （２）．社内データとの統合 ａ．DB（PostgreSQLなど） ｂ．ファイルサーバー （３）．実務における活用例 ａ．社内FAQエージェント ｂ．社内資料検索 ｃ．業務レポート生成
６．MCPを利用したAIエージェント設計のポイント （１）．MCPエージェントの構成要素 ａ．推論（LLM） ｂ．実行（Tools） （２）．マルチステップ推論 ａ．計画立案（Planning） （３）．典型的なエージェント設計例 ａ．問い合わせ→検索→文書生成 （４）．制御と安全性 ａ．実行ガードレール ｂ．出力検証
７．ガバナンス・品質管理 （１）．入力制御 （２）．モデル制御（Temperature等） （３）．出力制御（ファクトチェック） （４）．監査 ａ．ログ ｂ．アクセス権限 （５）．誤作動対策 ａ．実行前確認 ｂ．重大操作の抑止 |
| キーワード | MCP API MCPサーバー セキュリティ Resources実装 外部システム連携 FAQエージェント AIエージェント設計 入力制御 モデル制御 出力制御 監査 |
| タグ | AI・機械学習、クラウドコンピューティング |
| 受講料 |
一般 (1名)：49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：44,000円(税込) |
| 会場 |
オンラインセミナー本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。 |
営業時間 月~金：9:00～17:00 / 定休日：土日・祝日
