第 4 章
コア技術の深掘り解説
AIプログラミングツールのコア技術を深く理解し、MCP、Skillシステム、Agentシステム、LSPを含め、これらの技術のアーキテクチャ原理と設定方法を習得します。
MCP（Model Context Protocol）
MCP は、AI モデルと外部サービスをつなぐ標準プロトコルで、AI がファイルシステム、データベース、API などのリソースにアクセスできるようにします。
アーキテクチャ原理
MCP はクライアント-サーバーアーキテクチャを採用しています：
- • MCP Client：AI ツール（Cursor、Claude Code など）
- • MCP Server：サービスを提供するバックエンド（ファイルシステム、GitHub、データベース）
- • Protocol：標準化された通信プロトコル（JSON-RPC）
- • Tools & Resources：Server が提供するツールとリソース
一般的な MCP Servers
ファイルシステム
ローカルファイルの読み書き
GitHub
GitHub API 連携
データベース
SQL クエリの実行
設定とセキュリティ
- • 設定ファイル：JSON 形式で MCP Servers を設定
- • 認証メカニズム：API Key、OAuth などの認証方式
- • 権限制御：Server のアクセス範囲を制限する
- • セキュリティのベストプラクティス：キー管理、最小権限の原則
カスタム MCP Server
独自の MCP Server を作成して AI 機能を拡張する：
- • Tools を定義する：AIが呼び出せるツール関数を実装する
- • Resources を提供する：AI にデータ資源を公開する
- • プロトコルを実装する：MCP プロトコル仕様に準拠
- • テストとデプロイ：ローカルテスト後に本番環境へデプロイ
Skill システム
Skill システムは AI アシスタントに再利用可能な専門能力を持たせ、AI ツールの効率を高める鍵です。
Cursor Skill
- • Markdown 形式の定義
- • コンテキストと指示
- • 再利用可能な機能
- • バージョン管理
Kiro Steering Files
- • 設定ファイル駆動
- • AI の動作カスタマイズ
- • プロジェクト固有の設定
- • チーム共有
Claude Code Skills
- • コマンドライン専用
- • ターミナル統合
- • ワークフローの自動化
- • MCP 統合
メタスキル（Meta-Skills）
- • 他の Skill を生成する
- • Skill テンプレート
- • 自動作成
- • ベストプラクティス
チーム Skill 管理
- • Skill ライブラリ：チームで Skill ライブラリを共有し、標準を統一する
- • バージョン管理：Skill をコードのようにバージョン管理する
- • ドキュメント化：各 Skill には明確なドキュメント説明があります
- • レビュー機構：Skill の提出にはチームレビューが必要
Agent システム
Agentシステムにより、AIは応答的なやり取りだけでなく、複雑なタスクを自律的に実行できるようになります。
エージェントタイプ
Reactive Agent
現在の状態に基づくレスポンシブ
Planning Agent
計画型、実行計画を策定する
Learning Agent
学習型で、経験から改善する
ワークフロー
1
タスクを理解する：ユーザーのニーズを分析し、タスクの目標を理解する
2
計画を立てる：タスクを分解し、実行手順を策定する
3
操作を実行：ツールを呼び出し、ファイルを修正し、コマンドを実行する
4
評価結果：実行結果を確認し、次のステップを決定する
マルチエージェントオーケストレーション
- • アーキテクト Agent：システム設計とアーキテクチャ決定を担当する
- • コーディング Agent：コードの実装と記述を担当する
- • テスト Agent：テストケースの作成と実行を担当する
- • レビューAgent：コードレビューと品質チェックを担当する
Plan システム
Planシステムにより、Agentは自律的に計画を立てて実行できます：
- • タスク分解：複雑なタスクを実行可能なステップに分解する
- • 依存関係の管理：ステップ間の依存関係を理解する
- • 動的調整：実行結果に基づいて計画を調整する
- • 進捗の追跡：タスク実行の進捗をリアルタイムで追跡する
LSP（Language Server Protocol）
LSP は IDE と言語サービスの間の標準プロトコルであり、AI IDE はその上でインテリジェンス機能を強化しています。
アーキテクチャ原理
1
Language Server：言語サービスを提供するバックエンド（補完、ジャンプ、診断）
2
Language Client：IDE クライアント、リクエストを送信して結果を表示
3
Protocol：JSON-RPC プロトコル、標準化された通信
AI IDE との関係
- • LSP は基本的な言語サービスを提供する
- • AI 強化補完と診断
- • 文脈を踏まえて理解する
- • インテリジェントなコード生成
言語サービス能力
- • コード補完：スマート補完、コンテキスト認識
- • 定義へ移動：定義位置にすばやくジャンプ
- • 診断：リアルタイムのエラー検出と警告
- • フォーマット：コードの自動フォーマット
学習成果
この章を終えると、あなたは：
- 1MCP、Skill、Agent、LSP の中核的なメカニズムとアーキテクチャ原理を深く理解する
- 2これらのシステムを構成してカスタマイズし、独自の MCP Server と Skill を作成できる
- 3AI IDE の基盤アーキテクチャを理解し、マルチ Agent オーケストレーションと Plan システムを習得する
- 4チームの Skill 管理と LSP と AI の連携方法を理解する