AIエージェント活用実践編／ Tool Use と MCP — 外部システム連携

自作 MCP サーバの最小構成

無料公開レッスン／読了目安 5 分

学習のねらい

前レッスンで MCP の概念と、クライアント・サーバモデルについて学びました。このレッスンでは、実際に Python の公式 MCP SDK を使って独自の MCP サーバー を実装する方法を学びます。特に、FastMCP を使ってツールを公開する最小構成を、電卓ツールを例にハンズオン形式で理解します。

Python での MCP サーバー実装 (公式 SDK)

MCP サーバーは、公式パッケージ mcp (CLI 拡張込みでインストールする場合は mcp[cli]) の FastMCP クラスを使うと数行で実装できます。

必要なライブラリのインストール

pip install "mcp[cli]"

最小構成の MCP サーバー

以下は、add という1つのツールだけを持つ最小構成の MCP サーバーの例です。

from mcp.server.fastmcp import FastMCP

mcp = FastMCP("Calculator")

@mcp.tool()
def add(a: int, b: int) -> int:
    """2つの数値を足し算します。"""
    return a + b

if __name__ == "__main__":
    mcp.run()

FastMCP("Calculator") でサーバーインスタンスを作り、@mcp.tool() デコレータを関数に付けるだけでツールとして公開されます。関数の型ヒントと docstring がそのままツールのスキーマ (引数の型・説明) になります。

tools/list と tools/call の基本フロー

MCP クライアント (AI エージェント) と MCP サーバーは、内部的に主に以下の2種類のメッセージをやり取りします。

tools/list: クライアントがサーバーに対し、利用可能なツールの一覧を問い合わせます。FastMCP は登録済みの @mcp.tool() 関数から自動でこの応答を生成します。
tools/call: クライアントが特定のツールを、引数付きで呼び出すことを要求します。サーバーは対応する関数を実行し、戻り値を返します。

自分でこのプロトコルメッセージを組み立てる必要はなく、FastMCP がすべて処理します。

stdio トランスポートの使い方

mcp.run() は、デフォルトで stdio トランスポート を使って通信します。標準入力 (stdin) でクライアントからのリクエストを受け取り、標準出力 (stdout) で応答を返します。

この方式は、Claude Agent SDK や Claude Code のような MCP クライアントから見ると「起動コマンドを1つ指定するだけで使えるツール」になります。例えば、Claude Agent SDK 側は次のように接続します (次々レッスンで詳しく扱います)。

options = ClaudeAgentOptions(
    mcp_servers={
        "calculator": {
            "command": "python",
            "args": ["calculator_server.py"],
        }
    },
    allowed_tools=["mcp__calculator__add"],
)

まとめ

このレッスンでは、公式 mcp SDK の FastMCP を使って、1つのツールを持つ最小限の MCP サーバーを実装する方法を学びました。@mcp.tool() デコレータでツールを公開し、mcp.run() で stdio トランスポートでの待受を開始する、という基本パターンを理解しました。次の演習では、この電卓サーバーに機能を追加し、実際に Claude エージェントから呼び出せるようにしてみましょう。

（最終検証日: 2026-07。公式リポジトリ: https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk ）