# 標準化プロトコル

eRegulations MCPサーバーは、AIモデルにeRegulations APIデータへの標準化されたアクセスを提供し、行政プロセスの照会を簡素化します。

モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、Anthropicによって導入された標準化プロトコルで、大規模言語モデル（LLM）が外部ツールや機能とやり取りし、LLMにコンテキストを注入するために使用されます。これにより、モデルはリアルタイム情報を要求し、外部システムの操作を実行し、専門知識ベースにアクセスし、APIやサービスとやり取りすることができます。MCPはUSBハブのようなもので、標準インターフェースとして機能し、APIの変更リスクを軽減します。各MCPサーバーはそれぞれの会社によって管理されており、ユーザーは統合するだけで済みます。MCPサーバーは、ツール、リソース、プロンプトの3つの機能を提供します。

MCP Serverは、Model Context Protocolを実装したサーバーで、大規模言語モデルと外部のツールやサービスとの標準化されたインタラクションをサポートし、複数のツールサポート、RESTful API、自動化されたドキュメントを提供します。

MCP（モデルコンテキストプロトコル）は、AIエージェントがさまざまなツールやサービスとシームレスに通信できるようにする標準化されたプロトコルです。GitHub統合により、リポジトリ管理、コード操作、問題管理、および協力機能が提供されます。

このプロジェクトは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーの包括的なコレクションであり、標準化された統合によってAIモデルの機能を強化し、データベース、ネットワーク自動化、開発ツールなどの複数の分野をカバーしています。

KubeBlocks Cloud MCP Serverは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）に基づくサービスで、KubeBlocks Cloud APIとのシームレスな統合を提供し、AIアシスタントが標準化されたツールを通じてインターフェースを呼び出してクラウドリソースを管理できるようにします。

DataWorks MCP Serverは、阿里云OpenAPIに基づくモデルコンテキストプロトコルサーバーで、AIにDataWorksクラウドリソースを管理および操作するための標準化されたインターフェースを提供します。

MCPは、Anthropicによって導入された標準化されたツール呼び出しプロトコルで、大規模言語モデルが外部ツールと相互作用するための統一されたフレームワークを提供し、動的ツールの発見、構造化パラメータ呼び出し、および複合タスクフローをサポートします。