目次

第1章　MCPサーバー開発の基礎知識

• 1.1　MCPとは何か
  • 1.1.1　MCPの概要
  • 1.1.2　MCP　の全体像：プロトコル、クライアント、サーバーの関係
  • 1.1.3　MCPの3つの主要コンポーネント
  • 1.1.4　従来のAPI連携との違い
  • 1.1.5　従来の課題とMCPの特長
  • 1.1.6　LLMエコシステムにおけるMCP
  • 1.1.7　MCPが解決する課題
  • 1.1.8　実用例とユースケース
  • 1.1.9　主要な実装言語とライブラリ
• 1.2　MCPサーバーの基本アーキテクチャ
  • 1.2.1　サーバー・クライアント間の通信フロー
  • 1.2.2　関数定義とスキーマ設計
  • 1.2.3　エラーハンドリングの基本概念
• 1.3　開発環境の構築
  • 1.3.1　Python環境のセットアップ
  • 1.3.2　MCPライブラリのインストール
  • 1.3.3　プラットフォーム別の注意事項
  • 1.3.4　開発ツールと推奨エディタ設定
  • 1.3.5　デバッグ環境の構築
• 1.4　まとめ

第2章　MCPアーキテクチャの理解

• 2.1　MCPプロトコルの全体像
  • 2.1.1　クライアント・サーバーモデルの詳細
  • 2.1.2　JSON-RPCベースの通信仕様
  • 2.1.3　stdioとSSEの使い分け
  • 2.1.4　メッセージフロー
  • 2.1.5　その他の通信
• 2.2　MCPサーバーの設計パターン
  • 2.2.1　シンプルラッパーパターン：単一APIをそのまま呼び出す場合
  • 2.2.2　カスケード処理パターン：複数APIを統合して使用する場合
  • 2.2.3　ナレッジベースパターン：内部情報を提供する場合
  • 2.2.4　ステートフルパターンvsステートレスパターン
  • 2.2.5　各パターンの使い分け
• 2.3　MCPサーバーのスケーラビリティ
  • 2.3.1　ステートレス設計の重要性
  • 2.3.2　キャッシュ戦略の理論的背景
• 2.4　セキュリティアーキテクチャ
  • 2.4.1　認証と認可の分離
  • 2.4.2　APIキー管理のベストプラクティス
  • 2.4.3　レート制限の実装戦略
  • 2.4.4　プライバシー保護：ログに何を記録すべきか／すべきでないか
  • 2.4.5　マルチテナンシーにおけるデータ分離
• 2.5　他のプロトコル・アーキテクチャとの比較
  • 2.5.1　REST API、gRPC、GraphQLとの違い
  • 2.5.2　Function Calling／Tool Useとの関係性
  • 2.5.3　MCPの強み
  • 2.5.4　MCPの制約：何に向いていて、何に向いていないか
• 2.6　まとめ

第3章　基本的なサーバー実装

• 3.1　公式サンプルの解析
  • 3.1.1　MCPサーバーを立てて使ってみよう
  • 3.1.2　公式サンプルコードの詳細解説
  • 3.1.3　公式サンプルコードの特徴
  • 3.1.4　コード構造の理解
  • 3.1.5　エラーハンドリングの階層
  • 3.1.6　実装パターンの抽出
• 3.2　HTTP APIとの連携
  • 3.2.1　APIキー管理の実践的手法
  • 3.2.2　ハードコーディングの危険性と対策
  • 3.2.3　レート制限への対応
  • 3.2.4　MCPサーバーでのレート制限対策の実装
• 3.3　天気予報MCPサーバーの構築
  • 3.3.1　Open Weather Map APIの登録とセットアップ
  • 3.3.2　基本的な天気取得機能の実装
  • 3.3.3　Claude for Desktopでの動作確認
• 3.4　まとめ

第4章　複雑なサーバー設計

• 4.1　複雑な処理フローの設計
  • 4.1.1　複数APIの連携パターン
  • 4.1.2　複数API連携の戦略
  • 4.1.3　処理順序の最適化
  • 4.1.4　データ依存関係の管理
  • 4.1.5　キャッシュとデータの鮮度管理
  • 4.1.6　データ変換パイプライン
• 4.2　実例：過ごし方提案MCPサーバー
  • 4.2.1　chillax-mcp-serverのシステム全体像
  • 4.2.2　chillax-mcp-serverのコードの全体構造
  • 4.2.3　chillax-mcp-serverの設計
  • 4.2.4　カスケード処理のアーキテクチャパターン
  • 4.2.5　本番環境を想定した実装
  • 4.2.6　パフォーマンスとコスト最適化
  • 4.2.7　運用監視とトラブルシューティング
  • 4.2.8　セキュリティとマルチテナンシー
• 4.3　応用：社内ドキュメントサーバー
  • 4.3.1　Claude CodeとMCPサーバーの連携
  • 4.3.2　DocuMentorを動かしてみよう
  • 4.3.3　DocuMentorの機能を体験する
  • 4.3.4　DocuMentorをカスタマイズする
  • 4.3.5　MCPサーバー開発のベストプラクティス
• 4.4　スケーラビリティとパフォーマンス
  • 4.4.1　非同期処理の活用
  • 4.4.2　キャッシュ戦略
  • 4.4.3　メモリ管理とリソース最適化
  • 4.4.4　パフォーマンスの測定と最適化
• 4.5　設定管理とデプロイメント
  • 4.5.1　環境別設定の管理
  • 4.5.2　コンテナ化とデプロイ戦略
  • 4.5.3　運用時の監視ポイント
• 4.6　まとめ

第5章　MCPサーバーのテスト戦略

• 5.1　4層テスト戦略
  • 5.1.1　なぜMCPテストが難しいのか
  • 5.1.2　LLMが介在する非決定性
  • 5.1.3　現状のテスト手法の限界
  • 5.1.4　4層テスト戦略の概要
• 5.2　Layer 1：単体テストの実装
  • 5.2.1　関数単位のテスト設計
  • 5.2.2　モック化とスタブの活用
  • 5.2.3　テストデータの準備
• 5.3　Layer 2：プロトコルテストの実装
  • 5.3.1　MCPプロトコルレベルのテスト
  • 5.3.2　通信フローの検証
  • 5.3.3　エラーケースの網羅
• 5.4　Layer 3：カスケードテストの実装
  • 5.4.1　複数API連携のテスト戦略
  • 5.4.2　データ依存関係の検証
  • 5.4.3　パフォーマンステスト
  • 5.4.4　エラー伝播とリカバリー
• 5.5　Layer 4：E2Eテストの実装
  • 5.5.1　なぜE2Eテストが必要なのか
  • 5.5.2　LLM統合がもたらす課題
  • 5.5.3　E2Eテストの基本アプローチ
  • 5.5.4　意味的一致の評価手法
  • 5.5.5　非決定性への対応策
  • 5.5.6　フォールバック戦略のテスト
  • 5.5.7　実践的なE2Eテストシナリオ
• 5.6　まとめ

第6章　CI/CD統合

• 6.1　GitHub Actionsでの自動テスト
  • 6.1.1　ワークフロー設定
  • 6.1.2　環境変数とシークレット管理
  • 6.1.3　並列テスト実行
• 6.2　テストカバレッジの測定と改善
  • 6.2.1　カバレッジツールの導入
  • 6.2.2　品質メトリクスの設定
  • 6.2.3　継続的改善プロセス
• 6.3　デプロイメント自動化
  • 6.3.1　段階的デプロイ戦略
  • 6.3.2　ロールバック機能
  • 6.3.3　本番環境での監視
• 6.4　その他の品質保証のベストプラクティス
  • 6.4.1　ドキュメント管理
  • 6.4.2　継続的な品質改善
  • 6.4.3　セキュリティとコンプライアンス
• 6.5　まとめ