mcp-server-with-semantic-kernel

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Python で Model Context Protocol（MCP）プラグインを使って Semantic Kernel エージェントを構築する

Python で Semantic Kernel と MCP サーバーを使用する

Semantic Kernel とは？

Semantic Kernel（SK）は、Microsoft が作成したオープンソースのツールキットです。開発者が、会話し、考え、行動できる強力な AI エージェントやアプリを構築するのに役立ちます。

たとえば、次のように考えてみてください。

ロボットアシスタントを作っていると想像してみてください。このアシスタントは次のことができます。

1. ChatGPT やほかの AI モデルを使って会話する（質問したり、回答したりするなど）
2. カレンダーの確認、メールの送信、文書の要約などのタスクを実行する
3. 過去に行ったことや見たことを記憶する
4. 教えたワークフローを学び、それに従う

SK はこのアシスタントの頭脳です。言語を扱う部分（ChatGPT など）と、ツールやメモリーを扱う部分（カレンダー、ファイル、API など）をつなぎます。

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SK の主要な構成要素

概念	初心者向けの説明
カーネル	すべてをつなぐ中心的な部分です。AI モデルと通信し、指示を実行します。
プラグイン／スキル	アシスタント用のアプリのようなものです。たとえば、カレンダープラグインやメールプラグインがあります。
プロンプトテンプレート	AI の振る舞いを指示する、あらかじめ作成された指示です。変数を渡すと、残りを補完します。たとえば、「これを要約してください：{{text}}」のようなものです。
メモリー	過去の会話やデータなど、以前の情報をアシスタントに「記憶」させます。
プランナー／オーケストレーター	アシスタントが何かを完了するために 5 つの手順を実行する必要がある場合（例：旅行の計画）、この部分が手順を考えます。

簡単な例

Semantic Kernel を使って「会議アシスタント」を作るとします。

• カレンダーイベントの読み取りや作成方法を知っている CalendarSkill というプラグインを用意します
• 「来週のどこかで、John との 30 分間の会議を予定してください」というプロンプトを作成します
• Semantic Kernel はプロンプトを受け取り、AI（ChatGPT など）に送信し、意図（「イベントを作成する」）を判断してから、プラグインを実行します

つまり、SK ＝ AI（言語を理解する）＋ツール（操作を実行する）＋メモリー（情報を記憶する）です

Semantic Kernel（SK）と Model Context Protocol（MCP）の比較

機能	Semantic Kernel（SK）	Model Context Protocol（MCP）
どのようなものか	インテリジェントな AI エージェントを構築するためのツールキット／フレームワーク	LLM にツールを公開するための標準／プロトコル
作成者	Microsoft	オープン標準（OpenAI のツール呼び出しや Claude のツール使用などに着想を得ています）
主な役割	AI モデルをメモリー、ツール、プロンプトに接続できます	AI エージェントが共通の形式を使ってツールと通信できるようにします
たとえるなら	AI エージェントの頭脳＋ロジック＋アプリストア	あらゆる AI エージェントがツールを使えるようにするインターフェース／プラグ
メモリー機能	はい。SK は情報（例：ベクトルメモリー）を保存し、呼び出すことができます	いいえ。メモリー自体は扱いません
ツールの使用方法	コード内で「スキル」（関数／ツール）を定義して読み込みます	ツールは MCP サーバーとして公開され、あらゆるエージェントが接続できます
言語への対応	Python／C# SDK	言語に依存しません（実装ではなく形式に重点を置いています）
複雑さ	より高レベルの抽象化（フル機能のツールキットのようなもの）	より低レベルのプロトコル（ワイヤーフォーマットや仕様のようなもの）

通信方式

1. Server-Sent Events（SSE）

要約： SSE は、サーバーがウェブ経由でアプリにリアルタイムの更新を送信する方法です。

たとえるなら： コーヒーショップにいるとします。バリスタに注文（リクエスト）を伝えたら、何度も確認しに行く代わりに、席でくつろいで待ちます。飲み物ができると、名前を呼んでくれます。

仕組み：

• クライアントが一度だけリクエストを送信します
• サーバーはその接続を開いたままにします
• データがあるたびに、サーバーはストリームとして送信します
• クライアントはリアルタイムで更新を受け取ります

MCP や AI アプリでは： AI ツールが（MCP 経由で）ツールサーバーと通信するとき、サーバーは結果を少しずつストリーミングする場合があります。たとえば、部分的な回答、トークン、ログなどです。

2. 標準入力／出力（stdio）

要約： stdio は、コンピューターのコマンドラインツールが入力を読み取り、出力を書き込む方法です。

仕組み：

• stdin：プログラムにデータを入力または送信します
• stdout：プログラムが結果を出力します
• stderr：エラーはこちらに出力されます（通常の出力と混ざらないようにします）

MCP では： MCP サーバーはコマンドラインプログラムとして実行できます。エージェントは次のようにしてサーバーと通信します。

• JSON 入力を stdin に書き込む
• stdout からツールの応答を読み取る

通信方法の比較

特徴	SSE	stdio
種類	ウェブプロトコル	ローカルプログラム間の通信
用途	サーバーからのリアルタイムデータのストリーミング	コマンドラインツールやサブプロセスとの通信
エージェントでの利用	MCP ツールがウェブサーバーとして実行されている場合	MCP ツールがローカルプロセスの場合
接続	クライアントがライブ HTTP 接続を開いたままにします	入出力パイプ（スクリプトを実行する場合など）
例	ライブチャット、LLM からのトークンのストリーミング	プロンプトを読み込んで回答を出力するシェルスクリプト

AI ツール（MCP など）では：

• ツールをウェブサーバーにデプロイする場合 → SSE を使って応答をストリーミングします
• ツールがローカルのバイナリ／スクリプトの場合 → stdio を使ってデータを送受信します