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# 🎓 MCP基礎知識
## MCPとは何か？
**Model Context Protocol (MCP)** は、AI言語モデルが外部のツールやデータソースと安全に連携するための標準プロトコルです。
### なぜMCPが必要なの？
AI（ChatGPT、Claude等）は基本的にテキストの生成しかできません。しかし実際の作業では：
- ファイルの読み書き
- データベースへのアクセス
- Webサービスとの連携
- 計算処理
などが必要です。MCPはこれらを可能にします。
## MCPの基本構造
```
┌─────────────────┐ MCP Protocol ┌─────────────────┐
│ AIエージェント │ ←─────────────→ │ MCPサーバー │
│ (Claude等) │ │ (Excel操作) │
└─────────────────┘ └─────────────────┘
│
▼
┌─────────────────┐
│ 実際のリソース │
│ (Excelファイル) │
└─────────────────┘
```
### 主要コンポーネント
1. **MCPクライアント** (AI側)
- AIエージェントが使用
- サーバーにツールの実行を要求
2. **MCPサーバー** (このプロジェクト)
- 具体的な機能を提供
- ツールのリストと実行方法を定義
3. **ツール**
- サーバーが提供する個別の機能
- 例：`create_workbook`, `set_cell_value`
## MCPプロトコルの流れ
### 1. ツールリスト取得
```
AI → サーバー: "どんなツールがありますか？"
サーバー → AI: "Excel作成、セル編集、データ検索などができます"
```
### 2. ツール実行要求
```
AI → サーバー: "新しいExcelファイルを作成して"
サーバー: Excelファイルを作成
サーバー → AI: "作成完了しました"
```
## このプロジェクトでのMCP実装
### サーバー側（index.ts）
```typescript
// ツールリストを定義
server.setRequestHandler(ListToolsRequestSchema, async () => {
return {
tools: [
{
name: "create_workbook",
description: "新しいExcelワークブックを作成します",
inputSchema: CreateWorkbookSchema,
},
// ... 他のツール
],
};
});
// ツール実行を処理
server.setRequestHandler(CallToolRequestSchema, async (request) => {
const { name, arguments: args } = request.params;
switch (name) {
case "create_workbook":
const result = await createWorkbook(filePath);
return { content: [{ type: "text", text: result }] };
}
});
```
### 通信方式
- **Stdio**: 標準入出力を使用（このプロジェクトで使用）
- **HTTP**: HTTPサーバーとして動作
- **WebSocket**: リアルタイム通信
## MCPの利点
1. **標準化**: 統一されたプロトコルで異なるAIと連携
2. **セキュリティ**: 制御された方法でのリソースアクセス
3. **拡張性**: 新しいツールを簡単に追加可能
4. **再利用性**: 一度作ったサーバーを複数のAIで使用可能
## 次のステップ
MCPの基本を理解したら、次は[セットアップ手順](./02-setup.md)に進んでください。