概要

AI導入戦略を描き，ロードマップも決まった。では，具体的に誰がどう実装し，安全に運用するのでしょうか。本書では，MCPを活用したAIシステムをどう作るか，どう動かすか，どう守るかにフォーカスします。MCPの基礎的なアーキテクチャ，通信仕様から丁寧に紐解き，技術的な制約やセキュリティリスクへの対策を体系化。各種業務システム・サービス・データベースとの連携手順，カスタムMCPサーバーの開発，プラットフォーム統合から安全な運用，コンプライアンス設計に至るまで，豊富な図解とコード例とともに解説します。

本書を読めば，理解から構築，統合，運用，防御まで，本番環境で「動くMCP」を実現するための全工程が一本の道としてつながるはずです。

こんな方におすすめ

• プロジェクトマネージャー
• 情報システム部門担当者
• 開発担当者
• セキュリティ担当者

サンプル

目次

第1章　MCPアーキテクチャの技術詳細

• 1.1　MCPの3層アーキテクチャ
• 1.2　JSON-RPC 2.0プロトコルとメッセージ仕様
• 1.3　トランスポート層の設計と選択
• 1.4　初期化ハンドシェイクとケーパビリティネゴシエーション
• 1.5　主要機能の実装詳細
• 1.6　MCPシステムのセキュリティ設計
• 1.7　MCP仕様の最新動向と今後の展望

第2章　MCPの技術的制約とセキュリティ脅威

• 2.1　MCPが抱える技術的な制約と限界
• 2.2　セキュリティリスクと攻撃ベクトル
• 2.3　技術的制約への対策実装
• 2.4　セキュリティテストとペネトレーションテスト手法

第3章　MCPサーバー実践カタログ

• 3.1　ファイルシステム連携サーバー～クラウドストレージへのアクセス～
• 3.2　データベース連携サーバー～リレーショナルDBからNoSQLまで～
• 3.3　ナレッジベース連携サーバー～社内知識へのアクセス～
• 3.4　Webスクレイピング・API連携サーバー～インターネット情報へのアクセス～
• 3.5　Git/GitHub連携サーバー～バージョン管理システムへのアクセス～
• 3.6　Slack/Teams連携サーバー～コミュニケーションツールへのアクセス～
• 3.7　業務システム連携サーバー～エンタープライズアプリケーションへのアクセス～

第4章　カスタムMCPサーバーの設計と開発

• 4.1　カスタムMCPサーバー開発の判断基準と設計パターン
• 4.2　開発環境のセットアップ
• 4.3　MCPサーバーの基本実装パターン
• 4.4　ツール定義とリソース設計
• 4.5　プロンプトテンプレートの活用
• 4.6　エラーハンドリングとロギング戦略
• 4.7　パフォーマンス最適化とスケーリング設計

第5章　AI駆動開発の実践ワークフロー

• 5.1　CursorをMCPで拡張する～カスタムツール統合の実践～
• 5.2　MCPを活用した仕様駆動開発とAIの融合
• 5.3　要件定義・設計フェーズでのMCP活用
• 5.4　MCPによるコード生成・レビュー・リファクタリングの自動化
• 5.5　テスト自動生成とCI/CDパイプラインへのMCP統合
• 5.6　開発コスト削減効果の定量測定
• 5.7　AI開発環境の拡張とクラウドデプロイの自動化
• 5.8　OpenClawによるAIエージェントの業務統合

第6章　AIエージェントプラットフォームとMCPの統合実践

• 6.1　Copilot StudioとMCPの連携実装
• 6.2　n8n／DifyとMCPの連携実装
• 6.3　Amazon Bedrock AgentCoreとMCPの連携実装
• 6.4　マルチプラットフォームでのエージェント運用パターン

第7章　MCPによる業務自動化の実装

• 7.1　業務フロー分析へのMCP活用～ボトルネック特定の自動化～
• 7.2　MCPによる業務システム連携パターン～ERP/CRM/SFAとの統合設計～
• 7.3　ドキュメント生成・管理業務へのMCP統合
• 7.4　カスタマーサポート業務のMCPエージェント化
• 7.5　MCPによる社内ナレッジベース構築と活用
• 7.6　MCP導入によるコスト削減効果の可視化とレポーティング

第8章　セキュリティ実装とコンプライアンス

• 8.1　データプライバシー保護とアクセス制御
• 8.2　MCPサーバーのセキュリティリスクと対策
• 8.3　プロンプトインジェクション対策
• 8.4　監査ログと説明可能性の確保
• 8.5　セキュリティ運用とインシデント対応の実践

サポート

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