チュートリアル

AIbaseがあなたに紹介するのは、非常に人気のあるMCPアプリ「HowToCook - MCP Server」です。このアプリはAI技術と料理制作を巧みに融合させ、「プライベートシェフ」としてあなたの毎日に違った美味しさを届けます。

OpenMemory MCP（Model Context Protocol）が正式にリリースされ、AIツールに統一されたローカルメモリ共有ソリューションを提供します。このオープンソースツールは、ユーザーがAIとの対話内容をローカルに保存し、MCPプロトコルを介してClaude、Cursor、Windsurfなどの対応クライアントに共有することを可能にします。1つのメモリ内容を維持するだけで、複数のツール間でのコンテキスト同期が実現できます。AIbaseによると、OpenMemory MCPのリリースは開発者の間で大きな話題を呼び、AIワークフローの効率向上に大きな革新をもたらすと評価されています。

ナノAIのエージェントは、英語学習者や教育者に革命的なツールをもたらしました。このチュートリアルでは、ナノAIのエージェントを利用して、モデルコンテキストプロトコル（MCP）を呼び出し、英日バイリンガルの対照、核心語彙の解析、および対応するMP3オーディオを含む美しい英語学習素材のウェブページを簡単に作成し、共有可能なリンクを直接生成する方法を詳細に案内します。このプロセスは、あなたの個別化された学習資料の作成効率を大幅に向上させます。

Bing MCPは単なる検索ツールではなく、あなたの個人用のスマートアシスタントのようなものです。それは深層学習と中国語の意味解析を組み合わせることで、ユーザーの検索意図を正確に理解し、より期待に合った結果を提供します。単調なウェブページのリストではなく、最短時間で必要な情報を見つけることができる「直達チャネル」となります。

ここ数ヶ月、AI界で突然MCPが話題になっています。これは2024年末にAnthropicが発表したモデルコンテキストプロトコル（Model Context Protocol）で、「AI世界のUSB - Cコネクタ」と呼ばれています。簡単に言えば、これは万能コンセントのようなもので、大規模モデルが外部ツール、データベース、さらには物理デバイスに簡単に接続でき、「口を動かす」から「手を動かす」への飛躍を実現します。

コアコンセプト：モデルの能力は、それが受け取るコンテキスト情報に大きく依存します。進化の道筋：初期のチャットボットではすべてのコンテキストを手動で入力する必要がありましたが、モデルが直接データソースやツールに接続できるようになり、より強力で個別化されたAIアプリケーションが実現されるようになりました。MCPの目標：オープンプロトコルとして、AIアプリケーション、エージェントとさまざまなツール、データソース間のシームレスな統合を実現することを目的としています。

MCPはいくつかの異なる「コミュニケーション方法」（伝送メカニズム）を提供しています。その中で最も注目されるのは3つあります。Stdio、SSE、Streamable HTTPです。これらは異なる交通手段のようなもので、それぞれ長所と短所があり、異なる「道路状況」（アプリケーションシナリオ）に適しています。これらの違いを理解することは、私たちのAIアプリケーションに最適な「移動計画」を選ぶための鍵となります。

MCPの誕生は、prompt engineeringが新しい発展段階に入ったことを示しています。より構造化されたコンテキスト情報を提供することで、モデルの能力を大幅に向上させます。promptを設計する際、私たちの目標は、より具体的な情報（ローカルファイル、データベースの内容、またはネットワークのリアルタイムデータなど）を統合し、モデルが実際の問題をよりよく理解して解決できるようにすることです。

MCPはAnthropic (Claude) が主導して発表した、開放的で汎用的な、コンセンサスのあるプロトコル標準です。これはAI大規模モデルに「万能インターフェース」を搭載したようなもので、AIモデルが異なるデータソースやツールとシームレスに相互作用できるようにします。