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Anthropic が「MCP でコードを実行する」プラクティスをリリース: ツールに直接接続するのではなく、コードを記述することでエージェントの効率を向上できるようにします。

Anthropic が「MCP でコードを実行する」プラクティスをリリース: ツールに直接接続するのではなく、コードを記述することでエージェントの効率を向上できるようにします。

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2025年11月4日、Anthropicはエンジニアリングブログ記事を公開し、MCP(Model Context Protocol)エコシステム内の「コード実行」パスを優先することを提案しました。これは、各MCPサーバー上のツール用の呼び出し可能なコードAPIを生成し、プロキシが最初にコードを記述してからツールを呼び出すことを可能にするもので、ツールの定義と中間結果をすべてコンテキストに詰め込むのではなく、そのようにするものです。記事では、サーバー/ツールごとにTypeScriptファイルツリーを生成し、プロキシが必要なインターフェースをオンデマンドで読み取り、実行環境でデータをフィルタリングおよびマージし、必要なサマリーのみをモデルに返す方法について説明しています。公式の例では、約15万トークンのコンテキスト消費を約2,000に圧縮できるため、コストとレイテンシが大幅に削減されることが示されています。記事では、Cloudflareの「コードモード」の観測結果も引用し、同様のアプローチを指摘しています。

この記事は、この手法のさらなる利点を強調しています。具体的には、実行環境を通じてループ、条件、エラーを処理すること、ローカル/サンドボックス環境で個人データを匿名化することで機密情報がモデルのコンテキストに侵入するのを防ぐこと、中間成果物のファイルシステムへの永続化と組み合わせること、そしてClaude Skillsの再利用可能な「スキル」メカニズムとの統合などが挙げられます。しかし、コード実行には信頼性の高いサンドボックス、クォータ、監視が必要であり、新たな運用要件とセキュリティ要件が生じるため、効率性とリスク管理のトレードオフが必要になります。

よくある質問

Q: このリリースの中心的なメッセージは何ですか?

A: コード実行を使用して MCP に接続します。ツールをコード API にマップし、オンデマンドで定義を読み込み、実行環境でデータを処理し、結果の概要をモデルに送り返すことで、コンテキストの使用とエラー率を削減します。

Q:「モデル直結ツール」と比べて効率はどうですか?

A: 公式の例では、トークンの数を約 150,000 から約 2,000 に減らした場合の比較が示されており、約 98.7% の節約になります。具体的なメリットは、ツールの規模とデータの量によって異なります。

Q: これと Cloudflare の「コードモード」との関係は何ですか?

A: どちらの見解も一致しています。モデルが抽象APIを呼び出すコードを記述できるようにする方が効率的です。Anthropicは記事の中でこの実践を直接引用しています。

Q: プライバシーとコンプライアンスに関してはどのような改善が行われましたか?

A: 中間データはデフォルトで実行環境に残ります。メールアドレスや電話番号などの機密性の高いフィールドは、ツール間でデータを転送する際にクライアント側でトークン化・復元できるため、漏洩の可能性を低減できます。

Q: Claude Skills と連携してどのように機能しますか?

A: エージェントは検証済みのスクリプトを再利用可能なスキル (SKILL.md およびリソースを含む) として保存できます。これは後続のタスクで直接参照できるため、堅牢性と保守性が向上します。

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