シェア:
){kind=small}
Benjamin AronovはVonageの開発者支援者です。彼はRuby on Railsのバックグラウンドを持つ実績のあるコミュニティ・ビルダーです。Benjaminは故郷であるテルアビブのビーチを楽しんでいる。テルアビブを拠点に、世界最高のスタートアップの創設者たちと出会い、学ぶことができる。技術以外では、完璧なパン・オ・ショコラを求めて世界中を旅するのが好き。
MCPの導入：AIとVonageのプログラマブル・コミュニケーションの融合
AIエージェント（大規模な言語モデルによる自律的プログラム）は、我々がソフトウェアを構築する方法を再構築し始めている。UIをクリックしたり、統合コードを書いたりする代わりに、あなたは今、こう言うことができる、 「テキストを送ると言うだけで、あとはエージェントが処理してくれる。
これを可能にするテクノロジーがモデル・コンテキスト・プロトコル（MCP）である。この新しいオープンスタンダードにより、エージェントは企業システム、ドキュメント、ライブ環境など、多様なソースからAPIとコンテキストデータを発見し、活用することができる。Vonageでは、AI時代にAPIにアクセスできるようにするため、この標準を採用しています。 ドキュメントMCPサーバー現在、開発者向けに公開されています。
このモデル・コンテキスト・プロトコルのチュートリアルでは、なぜそれが重要なのかを説明し、今すぐ試せる方法を紹介します。さらに、今後の展開も垣間見ることができる！
MCPは、AIエージェントがAPI、データベース、コンテキストデータソースなどの外部システムを発見、記述、対話する方法を、カスタム統合に頼らずに標準化するオープンなプロトコル仕様である。
MCPはAIモデル（MCPクライアント）とサーバ間の構造化された通信レイヤーを定義し、標準化されたツールスキーマとして機能を公開します。MCP自体は「思考」や推論を行いません。その部分は、MCPを外界とのブリッジとして使用するAIエージェントやLLMランタイムに属します。 OpenAPI（スワッガー）OpenAPI（Swagger）は、開発者がAPIを理解し、APIと対話するのを助けるように、MCPはAIモデルに同様の標準を提供する。これは、AIエージェントが一貫性のある構造化された方法でツールを見つけ、理解し、使用するのに役立ちます。
Visual comparison of AI agents and the Model Context Protocol (MCP), explaining how MCP enables agents to discover and interact with tools and APIs.
AIをめぐる誇大宣伝は多いが、ひっそりと生まれつつあるのは、もっと実用的なものだ。 ツールの連鎖変化する状況に 変化するコンテキスト変化するコンテクストに適応し、平易な言語命令に基づいてワークフローを実行するエージェントだ。
開発者ツールやAPIを構築する場合、MCPは大きな意味を持つ。MCPは、あなたのツールを予測可能な方法で発見し、使用可能にする標準レイヤーを提供する。
重要なのは、MCPがエージェントに "理性 "を与えるわけではないということだ。その能力は ReActエージェントフレームワーク(Reason＋Act）に由来する。 いつを決定するのに役立つ、 どのように実行するか、そして その結果その結果をどうするか。
実際には、そうなる：
ハードコードされたロジックを実装することなく、APIを通じてSMSを送信したり、電話をかけたりすることができます。
さまざまなタスクにツールを組み合わせて使うことができる。
ユーザーの意図に基づいて、その場でワークフローを構築することもできる。
ReActのようなフレームワークを使えば、エージェントは、開発者がリアルタイムでデバッグするのと同じように、ツールを使うタイミングを決定し、それを実行し、何が起こったかをチェックし、次の動きを調整するというように、段階を踏んで計画を立て、行動する。
MCPはそのプロセスをスケーラブルにする。エージェントを賢くするわけではないが、構造を与える。
例えば、エージェントがSMSを送信しようとして失敗した場合、自動的にWhatsAppやEメールに切り替えることができる。また、電話をかける前に位置情報が必要な場合、まずIdentity Insightsに問い合わせることもできる。
MCPは、エージェントが互換性のあるAPIを使用して、この種のワークフローを確実にオーケストレーションできるようにする共通言語を提供する。
Sequence diagram showing how AI agents use the Model Context Protocol (MCP) to discover and interact with APIs, using a weather query as an example.
MCPは、統合についての考え方に変化をもたらす。サービスをアプリケーションロジックと一緒に配線する代わりに、機能を自己記述型ツールとして公開します。それぞれのツールは、何をするのか、どのように使うのかを説明し、エージェントはいつ、どのように呼び出すのかを決定します。
これは、もはやステップをスクリプト化しないことを意味する。機能を提供し、エージェントに何をするかを決定させるのです。あなたのサービスはモジュール化され、コンポーザブルになり、MCPを話すどのツールでも使えるようになります。
動的で、疎結合で、自然言語がデフォルトのインターフェイスとなる世界のために設計されている。
私たちは、開発者が必要とするコミュニケーション機能をどこにでも統合できるようにすべきだと信じています。エージェント的なインターフェイスが一般的になるにつれ、私たちはAPIを準備したいと考えています。
AIを活用した開発が成長するにつれ、私たちはAPIをそうありたいと考えています：
どのAIエージェントも簡単にアクセス可能
モジュール式で動的なため、開発者が構築するワークフローや環境にフィットする
ツールの使用を監視、サンドボックス化、ゲート化することができます。
MCPはそのための理想的な基盤です。MCPはこの理想的な基盤です。 Voice, メッセージングそして ビデオ)を、エージェントがリアルタイムで発見し活用できるAIネイティブツールとして提供する。
私たちは、公式にサポートされる最初のサーバーであるドキュメントMCPサーバー.
Demonstration of an AI agent using the Vonage Documentation MCP Server in VS Code to query API documentation.
このサーバーは、エージェント（例えば クロードまたは VSスタジオなど)がVonageの公式APIドキュメントからコンテンツを検索して返すことができます。エージェントに聞いてみてください、 "NodeでRCSを送信するには？"または 「Verifyはどのようなパラメータを期待しますか？と尋ねると、Vonageのドキュメントから直接関連ドキュメントを取得します。
詳しくは モデル・コンテキスト・プロトコル入門
ドキュメンテーションは始まりに過ぎません。私たちは、公式ツールMCPサーバーも開発しています。このこの開発者向けのMCPエンドポイントにより、AIエージェントはライブアカウントとコンフィギュレーションツールに構造的にアクセスできるようになります。
初期アクセス段階では、サーバーは以下をサポートする：
アプリケーション管理： Voice、Messages、RTCの認証とコールバック設定を含む、Vonage APIアプリケーションの作成と設定。
Numbers管理：MCPインターフェイスから直接、バーチャル電話番号をレンタル、設定、管理。
レポート：通信チャネル全体の利用データを照会し、通話やメッセージの記録を取得し、請求書や分析レポートを作成します。
まずは開発者向けにこのサーバーを立ち上げ、実際のワークフローを試したり、フィードバックを送ったりして、次の展開を作る手助けをしてもらう。
私たちがTooling Serverで作業している間、コミュニティがホストするモデル・コンテキスト・プロトコルの例で何が可能かをすでに探ることができます：
テレフォニー テレフォニーMCPサーバーアティック・カーン
エージェントがVonage経由でSMSを送信したり、電話をかけることができます。
について 非公式ドキュメントサーバーby @micahman33
FastMCPとGoogle Serperを使って、developer.vonage.comのドキュメントを表示します。
これらの初期の例は、エージェント・ネイティブ・ツールのパワーを強調するものであり、今後さらに多くのことが起こるだろう。
私たちは、MCPがコミュニケーションの未来を切り開くことに興奮しています。エージェントに携わっている方、ツールを開発している方、あるいはMCPがどのように統合されるのか興味がある方、ぜひご連絡ください。
あなたが作っているものを VonageコミュニティSlackまたは X (旧 Twitter)、または Vonage GitHubレポをご覧ください。私たちは、開発者コミュニティのために、開発者コミュニティとともにこれを構築しています。
