mcpField

Skills

エージェント向けにパッケージ化された専門スキルと手順を 101,174 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。

すべて

J
jasmine-guide

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テスト・品質100
J
jenkins-rest-ops
jenkins-rest-ops
bm629 / agent-skills

curl(SDK なし)で Jenkins サーバーの REST(Remote Access)API を直接操作するときに使う——ビルドのトリガー、キュー項目からビルドへのポーリング、ビルドステータスとコンソールログの読み取り、ジョブの一覧/検査、ジョブの CRUD(config.xml 経由の createItem/copy/delete/enable/disable)、ビルド管理(stop/delete)。Jenkins はパスで指定する REST で、HTTP Basic の username:API_TOKEN で認証する。ビルドのトリガーは非同期であり、ビルドではなくキュー項目を返すため、queue/item/<id>/api/json を実行可能になるまでポーリングする。API トークン認証は CSRF crumb を免除される(Jenkins 2.96/2.107+)。crumb は 403 のときのフォールバックにすぎない。Jenkins に公式 OpenAPI は存在しないため、コアのパステーブルは公式 Remote Access ドキュメントに基づく(同梱の swaggy-jenkins 仕様は非公式のクロスチェック)。呼び出し側が注入する資格情報(base_url + username + 変数名で解決される token)を消費する——自ら提供や解決はしない。token の値は curl だけが読み取り、決して出力しない。

クラウド・DevOps100
J
jinguyuan-dumpling-skill
jinguyuan-dumpling-skill
jinguyuan / jinguyuan-dumpling-skill

金谷園餃子館の情報照会とオンライン順番取り。金谷園の公式 API を通じて店舗・待ち状況・メニュー情報を照会。内蔵の実際の待ち操作は、オンライン順番取り、本人の待ち進捗の照会、順番取りのキャンセルにのみ使用。

その他100
J
jmbos-backend-generating-bos-api

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開発100
J
jmbos-backend-generating-bos-backend-tasks

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開発100
J
jmbos-backend-generating-sql-ddl

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データ・データベース100
J
jmbos-common-authenticating-zentao

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開発100
J
jmbos-common-generating-bug-fix-report

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テスト・品質100
J
json-render-catalog
json-render-catalog
yonatangross / orchestkit

AIに安全な生成 UI 用の json-render カタログ:Zod 型付きコンポーネント、@json-render/shadcn、YAML 仕様、パッチ・マージ・差分編集。AI 生成 UI のコンポーネントカタログを定義する際に使用

開発100
K
k8s-buildkit-job
k8s-buildkit-job
labring / sealos-skills

Sealos向けAIエージェントスキル。1つのコマンドであらゆるプロジェクトをデプロイし、データベースやオブジェクトストレージなどを用意できます。Claude Code、Gemini CLI、Codexに対応

クラウド・DevOps100
K
kuaicha-search

企業データの照会、絞り込み、関係分析。工商情報、株主・持分、対外投資、経営動向、経営・司法リスク、知的財産、入札・調達、ニュース・世論などの多次元データを網羅し、ワンストップの照会とインサイトを提供する。地域、業種、設立時期、産業チェーン、企業規模、資格・表彰、入札記録などの条件で企業を絞り込み、企業の一括探索にも対応。顧客開拓、ビジネスチャンスの発見、ターゲット顧客の特定に用いる。企業の持分構造と関係(持分関係、支配関係、関連企業、最終受益者)の識別に対応する。企業情報の照会、絞り込み分析、リスク評価、データ統計、企業比較、関係判断などの場面に適する。企業の略称を入力すると正式名称を自動であいまい一致検索する。KUAICHA_API_KEY が必要。

データ・データベース100
L
langgraph
langgraph
magnus919 / agent-skills

LangGraph でマルチエージェント AI システムを構築する——ステートフルでグラフベースのエージェントワークフロー向けの低レベルオーケストレーションフレームワーク。supervisor、swarm、階層型マルチエージェントパターン;サブグラフの構成;状態管理(checkpointers/stores);永続化;評価;本番デバッグを扱う。循環、条件分岐、並列実行、ヒューマンインザループのパターンを必要とするエージェントアーキテクチャを設計するときに手に取る。無関係なリクエストにこのスキルを使用しない;最も近い指名の専門家に振り分ける。

エージェントワークフロー100
L
legal-case-analysis
legal-case-analysis
cat-xierluo / legal-skills

案件の総合分析。案件、相談、契約、証拠、法廷調書、調査資料を統合し、請求と抗弁を判断し、法律調査を整理し、リスクを評価して、訴訟または非訟の戦略を立案する必要がある場合に使用します。訴状の証拠の初期評価、審理の振り返り、控訴・再審に向けた総合分析も含みます。判決書1件のみの解釈には judgment-analysis を使用します。調査のみ、または既存の結論を文章化するだけの場合は、それぞれ調査スキル、文書スキルに委ねます。

その他100
L
llmem-setup
llmem-setup
michieldean / llmem

エージェントハーネス向けに LLMem をインストールして設定します。コマンドラインのインストール、プラグインのデプロイ、skill の登録、プロバイダーの設定を扱います。トリガー:「install llmem」「set up memory」「configure memory」「add llmem to harness」「memory setup」。

エージェントワークフロー100
M
makefile

プロジェクトの Makefile を作成または更新する際、特に標準ターゲット(build、test、lint、format など)が欠けている場合や、他のツールに既に組み込まれている可能性のあるターゲットを変更する場合に使用する。ビルドが失敗する原因のデバッグには使用しない。

開発100
M
market-research-reports
market-research-reports
kalarislabs / research-agent-skills

根拠を追跡できる市場調査レポートと、前提に基づく市場規模推定や予測シナリオを作成します。市場の定義、業界・顧客の根拠、競争環境、TAM/SAM/SOM の整合、予測の感度分析、監査可能なレポートの枠組みに使用します。

マーケティング・グロース100
M
maven-dependency-management

Maven 依存関係の管理、依存関係の競合解決、BOM の設定、Java プロジェクトの依存関係ツリーの最適化を行うときに使用。

開発100
M
mcp-server
mcp-server
rrezartprebreza / spring-boot-skills

Model Context Protocol のツール、リソース、プロンプトを通じて Spring Boot 3 アプリケーションの機能を公開するときに使用。Spring AI 1.x のツールコールバック登録、トランスポート、スキーマ、エラー、セキュリティ、および単体の MCP Java SDK 互換性を扱う。

開発100
M
memory-sync-cn

メモリ同期システム - MEMORY.md と CortexGraph を自動同期し、忘却曲線とスマート検索をサポート

エージェントワークフロー100
M
meta-agent-creator
meta-agent-creator
oakoss / agent-skills

Claude Code 用のカスタムサブエージェントを、Markdown ファイル内の YAML frontmatter 設定で作成する。エージェントのスコープ(プロジェクト、ユーザー、コマンドライン、プラグイン)、ツールアクセス制御、モデル選択、権限モード、skill のプリロード、ライフサイクルフックを網羅する。専用のサブエージェントの構築、ツールアクセスの設定、モデルの選択、権限モードの設定、委譲パターンの設計に使用。エージェントの作成、サブエージェントの設定、カスタムエージェントのセットアップに使用。

エージェントワークフロー100
M
mf-docs

Module Federation(MF)に関する質問に回答します——設定、ランタイム API、ビルドプラグイン(Webpack/Rspack/Rsbuild/Vite)、フレームワーク統合(React/Vue/Next.js/Modern.js/Angular)、共有依存関係、exposes、remotes、デバッグ、トラブルシューティング、マイクロフロントエンドアーキテクチャ。ユーザーが module federation、リモートモジュール、共有依存関係、mf-manifest、federation ランタイム、MF によるマイクロフロントエンドについて何か尋ねたときに、この skill を使用します。

開発100
M
minecraft-modding-workbench
minecraft-modding-workbench
adhi-jp / agent-skills

Fabric、NeoForge、Architectury 向けの Minecraft Java Edition mod の構築、デバッグ、移植、検査に使用。Mixins、access wideners、access transformers、マッピング、レジストリ/リソースの問題、NBT ペイロード、mod JAR の検査、再マッピング、バージョン移行、依存 API のソース参照、GameTest の接続、クライアント画面、HUD レンダリング、ランタイムログを含む。他の計画・実行・レビュースキルが有効で、作業が Minecraft API の事実に依存する場合の補足参照としても使用。

開発100
M
minimax-xlsx
minimax-xlsx
mxyhi / ok-skills

Excel/スプレッドシートファイル(.xlsx、.xlsm、.csv、.tsv)の開く、作成、読み取り、分析、編集、検証に対応します。Excel スプレッドシート、財務モデル、ピボットテーブル、表形式データファイルの作成、構築、変更、分析、読み取り、検証、書式設定をユーザーが求める場合に使用します。新規 xlsx の作成、既存ファイルの読み取りと分析、書式を損なわない既存 xlsx の編集、数式の再計算と検証、専門的な財務書式基準の適用を扱います。「spreadsheet」「Excel」「.xlsx」「.csv」「pivot table」「financial model」「formula」、または Excel 形式で表データを作成する依頼がトリガーになります。

ドキュメント100
M
mirrord-db-branching
mirrord-db-branching
metalbear-co / skills

データベースブランチング用に mirrord.json を構成するのを支援し、安全な開発とテストのための分離されたデータベースコピーを可能にします。ユーザーが MySQL、MariaDB、PostgreSQL、MSSQL、MongoDB、Redis、DynamoDB、ClickHouse、Google Spanner、Amazon S3、turbopuffer、または汎用ブランチを設定したい場合、コピーモード、接続ソース、schema マイグレーション、IAM 認証を構成したい場合、またはデータベースブランチを管理したい場合に使用します。

データ・データベース100
M
moai-tool-svg
moai-tool-svg
modu-ai / moai-adk

SVG の作成、最適化、変換のスペシャリスト。ベクターグラフィックの作成、SVGO による SVG ファイルの最適化、アイコンシステムの実装、データ可視化の構築、SVG アニメーションの追加に使用します。

デザイン・UI100
M
model-hierarchy
model-hierarchy
zscole / model-hierarchy-skill

タスクを複雑さに応じて適切なモデルにルーティングし、AI エージェントの運用をコスト最適化する。使用場面:(1) タスクにどのモデルを使うか決めるとき、(2) サブエージェントを生成するとき、(3) コスト効率を検討するとき、(4) 現在のモデルがタスクに対して過剰に思えるとき。トリガー:"model routing"、"cost optimization"、"which model"、"too expensive"、"spawn agent"。

エージェントワークフロー100
M
model-supply-chain
model-supply-chain
unitoneai / securityskills

モデルの来歴検証、学習データの系統、ファインチューニングパイプラインの完全性、推論依存関係のレビュー、バックドア検出など、AI/ML モデルのサプライチェーンにおけるセキュリティリスクをレビューします。事前学習済みモデルをダウンロードするシステム、基盤モデルをファインチューニングするシステム、サードパーティ提供のモデルをデプロイするシステムをレビューする場合に自動的に呼び出されます。OWASP LLM03:2025、SLSA v1.0 のサプライチェーンレベル、MITRE ATLAS のポイズニングおよびサプライチェーン手法にマッピングした構造化評価を提示します。

セキュリティ100
M
model-thinking
model-thinking
kcchien / model-thinking

問題の説明、選択肢、領域横断的なアナロジーを広げます。ユーザーが多角的に考えたい、既存の解から抜け出したい、意思決定を比較したい、または特定のメンタルモデルの使用/学習を指定したときに使用します。Use for alternative explanations, options, cross-domain analogies, or applying and learning a named mental model.

生産性100
M
monetization-systems
monetization-systems
pluginagentmarketplace / custom-plugin-game-developer

ゲームのマネタイズ戦略、アプリ内課金、バトルパス、広告統合、プレイヤーリテンションの仕組み。プレイヤーを尊重する倫理的なマネタイズ。

マーケティング・グロース100
M
mtbi-meta

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その他100
M
multi-channel-selling
multi-channel-selling
finsilabs / awesome-ecommerce-skills

自社サイト、Amazon、eBay、卸売チャネル間でカタログと在庫を同期し、1 つのシステムからあらゆる場所で販売する

マーケティング・グロース100
M
mvvm-toolkit
mvvm-toolkit
github / awesome-copilot

CommunityToolkit.Mvvm(MVVM Toolkit)のコア:ソースジェネレーター([ObservableProperty]、[RelayCommand]、[NotifyPropertyChangedFor]、[NotifyCanExecuteChangedFor]、[NotifyDataErrorInfo])、基底クラス(ObservableObject / ObservableValidator / ObservableRecipient)、コマンド(RelayCommand / AsyncRelayCommand)、検証。関連スキル:pub/sub 用の mvvm-toolkit-messenger、Microsoft.Extensions.DependencyInjection の接続用の mvvm-toolkit-di。WPF、WinUI 3、MAUI、Uno、Avalonia で動作。

開発100
N
nano-banana-imagegen
nano-banana-imagegen
the-focus-ai / nano-banana-cli

Google Gemini の画像モデルを使用して画像を生成・編集する。ユーザーが AI で画像を作成、生成、制作、編集したいと依頼したときにこのスキルを使用する。テキストからの画像生成、画像編集、スタイル転送、複数画像の合成に対応する。"create an image"、"generate a picture"、"make me a logo"、"edit this photo"、"add X to this image" のようなリクエストで起動する。

クリエイティブ・メディア100
N
nats
nats
claude-dev-suite / claude-dev-suite

NATS クラウドネイティブメッセージングシステム。Core NATS、JetStream の永続化、リクエスト/リプライパターンを扱う。軽量で高性能なマイクロサービス通信に使用する。使用場面:ユーザーが "nats"、"jetstream"、"cloud-native messaging"、"request/reply"、"subject wildcards" に言及し、"lightweight messaging"、"microservices communication"、"nats streaming" について質問する場合。使用しない場面:複雑なルーティング - `rabbitmq` を使用;AWS ネイティブ - `sqs` を使用;Azure ネイティブ - `azure-service-bus` を使用;JMS 準拠 - `activemq` を使用;永続キューが必要なだけ - 専用 broker を使用

開発100
N
neckbeard
neckbeard
magnus919 / agent-skills

ソフトウェアの修正、構築、リファクタリング、レビュー、検証、リリースを求められ、その作業が非自明な場合に使用する — 計画、ゲート、実装、レビュー、検証済み PR、承認済みリリースを通じて変更要求を届けること、packet なしで別の場所で始まった作業を証拠に基づく現状評価で継続すること、または各ツール用スキルを通じて Linear、Jira、Notion の追跡対象ワークアイテムを操作することを含む。neckbeard は変更をフレーミング、ディスカバリー、設計、実装、レビュー、検証、学習へと導き、最小の*安全な*介入を選び、実際のデリバリー境界でそれを証明し、検査可能な証拠台帳を残す。issue-to-PR の作業では、ゲートとライフサイクル統合を備えた 9 フェーズの道のりを条件付きで読み込む。専門家カタログのスキルを置き換えるのではなく組み合わせる。ペルソナでも LOC 最小化者でもない。無関係なリクエストにはこのスキルを使用せず、最も近い名称の専門家にルーティングする。

開発100
N
no-duplicate-ui
no-duplicate-ui
heyeddi-com / heyeddi-skills

Vue ファイルの重複したコンポーネント名と類似するテンプレートの重なりをスキャンする。PR レビュー中、または DRY アーキテクチャを徹底するために UI をリファクタリングするときに使用する。

テスト・品質100
N
nodemailer
nodemailer
aidotnet / moyucode

Node.js アプリからメールを送信。最も普及しているメール送信モジュールで、SMTP、OAuth2、添付ファイル、HTML テンプレートに対応します。

開発100
N
normative-meaning-argumentation
normative-meaning-argumentation
thuyran / legal-skills-chinese

法規範の目的・価値志向、および事実がどのように規範的評価に入るべきかを分析し、涵摂の限界を判断する。これは法解釈における規範目的解釈とは適切に区別する必要がある。

その他100
N
notion-automation
notion-automation
sickn33 / agentic-awesome-skills

Rube MCP (Composio) 経由で Notion のタスクを自動化:ページ、データベース、ブロック、コメント、ユーザー。最新のスキーマを取得するため、常にまずツールを検索する。

生産性100
N
nuqs
nuqs
fandhe-ai / agent-reference-skills

nuqs リファレンス(型安全な URL 検索パラメーターの状態管理、React / Next.js)。useQueryState、useQueryStates、parseAsString / parseAsInteger / parseAsArrayOf などのパーサー、NuqsAdapter(Next.js / React Router / TanStack Router / Remix)、createSerializer、createStandardSchemaV1、inferParserType、shallow routing、history 制御、SSR、URL 長さ制限、Zod / Effect / Sury との連携。

開発100
O
old-coder-api
old-coder-api
amazingang / old-coder

HTTP/JSON API サーフェス(エンドポイント、リクエスト/レスポンスの形状、認証と認可、ページネーション、冪等性、レート制限、バージョニング、非推奨化)を設計、変更、レビューする。HTTP エンドポイントの追加や変更、OpenAPI 仕様や HTTP ルート diff のレビュー、HTTP API の変更が利用側を壊すかどうかの判断に使用する。gRPC/protobuf、GraphQL、WebSockets、その他の非 HTTP/JSON インターフェース向けのプロトコル互換性チェックリストとして使用しない。

開発100
O
omnibus-instrument-error-tracking
omnibus-instrument-error-tracking
posthog / skills

PostHog のエラートラッキングを追加し、例外を収集・監視します。機能の実装後や PR のレビュー後に使用して、スタックトレースとソースマップでエラーを追跡できるようにします。PostHog SDK が未インストールの場合は、初期設定も行います。

開発100
O
omnibus-instrument-integration
omnibus-instrument-integration
posthog / skills

アプリケーションに PostHog SDK の連携を追加します。PostHog を初めてセットアップするときや、PostHog の初期化が必要な PR をレビューするときに使用します。SDK のインストール、プロバイダーの設定、各种フレームワークの基本設定 payday扱います。

開発100
O
open-meteo
open-meteo
itechmeat / llm-code

Open-Meteo Weather Forecast、Air Quality、Geocoding API を統合する:クエリ設計、変数の選択、timezone/timeformat/units、複数地点のバッチ処理、堅牢なエラー処理。Open-Meteo 経由で天気予報、大気質/花粉データを取得したり、地名を座標にジオコーディングしたりする場合に使用。キーワード:Open-Meteo, /v1/forecast, /v1/air-quality, geocoding-api, hourly, daily, current, timezone=auto, timeformat=unixtime, models, WMO weather_code, CAMS, GeoNames, httpx, FastAPI, pytest。

データ・データベース100
O
openspec-explore
openspec-explore
full-stack-skills / openspec-skills

変更に着手する前に、`/opsx:explore` を使ってアイデアを検討し、問題を調査し、要件を明確にする。ユーザーが "explore an idea"、"think through this"、"investigate options" と言ったとき、または正式な変更を作成する前にブレインストーミングしたいときに使用。

開発100
O
operational-design
operational-design
magnus919 / agent-skills

有界なパイロットと証拠を通じて、運用プロセス、コントロール、指標、ベンダー、スケーリングモデルを設計・改善する。エンジニアリングのデリバリー、財務モデリング、技術評価、法的助言には使用しない。

その他100
O
ox-inventory
ox-inventory
germanfndez / fiveai-skills

トリガー:ox_inventory、items、stash、AddItem、RemoveItem、metadata、item registration、inventory hooks、shops。ox_inventory のサーバーおよびクライアントの export。

開発100
P
pdf
pdf
nicepkg / ai-workflow

テキストや表の抽出、新しい PDF の作成、文書の結合 / 分割、フォームの処理に対応する包括的な PDF 操作ツールキットです。Claude が PDF フォームへの入力、または PDF 文書の大規模なプログラム処理、生成、分析を行う場合に使用します。

ドキュメント100
P
pdfco
pdfco
okou-ai / okou-skills

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ドキュメント100
P
pdforge
pdforge
okou-ai / okou-skills

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ドキュメント100
P
performing-active-directory-penetration-test
performing-active-directory-penetration-test
mukul975 / anthropic-cybersecurity-skills

BloodHound を使用して、焦点を絞った Active Directory ペネトレーションテストを実施する。

セキュリティ100
P
plan-build-verify
plan-build-verify
gannonh / skills

仕様が GitHub Issue として存在する GitHub リポジトリで、多段階、仕様駆動、または受け入れゲート付きの実装作業を行うときにこのスキルを使用します。作業を Plan、Build、Verify のフェーズに振り分け、ウォーターフォール型のエピックよりも実演可能なユーザー向けの垂直スライスを優先し、issue ラベルとサブ issue を通じてロードマップを管理し、バックログをトリアージして整備します。ファイルベースの仕様から GitHub Issue への移行も扱います。

エージェントワークフロー100
P
polish
polish
bastani-inc / atomic

検証可能なコーディングエージェントのランタイム。指示に従うことを期待する代わりに、段階、チェック、承認ゲートを含むプロセスを自然言語で定義。検証可能なソフトウェアファクトリーの基本要素。

デザイン・UI100
P
portfolio-optimization
portfolio-optimization
letta-ai / skills

Python の C 拡張を用いた高性能なポートフォリオ最適化の実装に関するガイダンス。Python 向けの C 拡張を実装して金融計算(行列演算、共分散計算、ポートフォリオのリスク指標)を最適化する必要があるタスクに適用する。性能の高速化要件(例:1.2 倍以上)があり、大規模データセット(数千の資産)に対する数値計算を伴うタスクで使用する。

データ・データベース100
P
pp-atlas-obscura
pp-atlas-obscura
mvanhorn / printing-press-library

Atlas Obscura のあらゆる検索に加え、ローカルデータベース、ロードトリップの回廊ルート案内。トリガーフレーズ:`weird places near me`、`atlas obscura`、`hidden gems along my route`、`offbeat things to do in`、`unusual places to visit`、`use atlas-obscura`、`run atlas-obscura`。

その他100
P
prd-grade-fe
prd-grade-fe
rheinmir / setup

機械的なセンチネルゲートを備えた、生産レベルのフロントエンドへのワンストップパイプライン:1 通のメッセージでテーマソースをヒアリングし(A 既定の macOS グラスモーフィズムプリセット · B デザインドキュメントのフォルダ/ファイル · C 対象ページの URL を貼り付け)、パラメータを単一の design.md ファイルに固定し(hallmark と impeccable が共通で読み込む)、design-sync.py で tokens.css と frontmatter を生成、hallmark に従ってトークンのみのページを構築、fe-gate.sh(impeccable detect の 61 の決定論的ルール rc 0/1/2 + Playwright 4 ビューポート)と rubric audit/harden/polish を実行し、ゲートがグリーンになるまで納品しない。ユーザーが「frontend production」「production-grade frontend」「dựng FE chuẩn production」「giao diện kỷ luật」「prd-grade-fe」「/prd-grade-fe」と言ったときに呼び出す。hallmark(デザイン基盤、impeccable ゲートなし)とも /br(BR→frame のパイプライン、フロントエンド層を個別に扱わない)とも異なる。

デザイン・UI100
P
price-history
price-history
staskh / trading_skills

株式の過去の価格データ(OHLCV)を取得する。ユーザーが価格履歴、過去データ、過去のパフォーマンス、時系列の価格について尋ねる場合、またはチャート分析用のデータを必要とする場合に使用。

その他100
P
print
print
steveclarke / dotfiles

Mac または Linux で `lp` を使ってファイルを印刷する — 既定では両面白黒。PDF、markdown(md-to-pdf 経由)、部数、ページ範囲、カラー、プリンター選択に対応する。

ドキュメント100
P
prisma
prisma
blencorp / claude-code-kit

Prisma Client の使用、クエリ、ミューテーション、リレーション、トランザクション、スキーマ管理を含む Prisma ORM パターン。Prisma のデータベース操作やスキーマ定義を扱うときに使う。

データ・データベース100
P
product-feature-tech-next-step

説明はまだありません

開発100
101,174 件中 54721–54780 件

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。