モデルコンテキストプロトコル（MCP）の理解
AIの先駆者であるAnthropicによって考案され、後にオープンソース化されたモデルコンテキストプロトコルは、AIアシスタントの進化における重要な基準です。これにより、これらのインテリジェントエージェントは、実行時に外部ツール、データリポジトリ、および機能モジュールを動的に検出、アクセス、および利用できます。この動的な機能により、組織はカスタムMCPサーバーを構築し、厳格な制御、セキュリティプロトコル、およびガバナンスポリシーを維持しながら、社内リソースとワークフローをAIコパイロットに効果的に公開できます。新しく公開されたラボは、このテクノロジーがMicrosoft中心の環境にシームレスに統合される方法を実際に示すものです。
Microsoft Copilot StudioとMCPの統合
Microsoftの直感的なローコードプラットフォームであるCopilot Studioは、AI主導のエージェントの設計、調整、および展開を可能にし、先月ハイライトされたように、最近MCPテクノロジーを組み込みました。 Microsoftによると、この統合により、次のことが容易になります。
- シームレスなデータソース接続: カスタム内部APIを扱っているか、外部データプロバイダーを扱っているかにかかわらず、MCPプロトコルは、Copilot Studio内でのスムーズで信頼性の高い統合を保証します。
- 既存のサーバーの活気のあるマーケットプレイスへのアクセス: カスタムコネクタと統合を超えて、ユーザーはマーケットプレイスで簡単に利用できる、事前構築されたMCP対応コネクタの拡大するリポジトリを活用できるようになりました。この機能により、多様なツールとの接続方法が広がり、その利用が迅速化および簡素化されます。
- 汎用性の高いアクション機能: MCPサーバーは、ツールとデータをエージェントに動的に提供する機能を備えており、柔軟性を高めると同時に、メンテナンスと統合の費用を削減します。
Copilot StudioとPower Platformの統合により、ビジネスユーザーと経験豊富な開発者の両方が、スタンドアロンのコパイロットとして、Power Platformアプリケーション内で、またはMicrosoft TeamsやWebサイトなどの他のアプリケーションに埋め込まれて動作するエージェントを作成できます。この汎用性により、プラットフォームが幅広いユースケースと展開シナリオに適応できることが強調されます。
Copilot Studioへの最近の機能拡張
Microsoftは、Copilot Studioの機能を強化するために積極的に取り組んでおり、最近、’コンピューターの使用’機能の早期アクセス調査プレビューを発表しました。この革新的な機能により、AIエージェントはアプリケーションまたはWebサイトを視覚的に操作できるようになり、クリック、入力、ナビゲーションなどの人間のような操作を模倣できます。同時に、同社はMCP用の新しいC# SDKを導入し、プロトコルを中心とした堅牢な開発エコシステムの育成への取り組みをさらに強化しました。
これらの進歩は、Copilot StudioをエージェントAI開発のための強力なプラットフォームとして位置づけています。エージェントAI開発は、近年大きな注目を集めている分野です。新しいGitHubリポジトリの導入は、この軌道とシームレスに連携しており、開発者がCopilot Studioフレームワーク内でMCPの可能性を探求および活用するために必要なリソースとツールを提供します。
Microsoft Copilot Studio ❤️ MCP リポジトリ
Microsoft Copilot Studio ❤️ MCPリポジトリには、開発者の取り組みを支援するために調整された、多様な例とサンプルコードのコレクションが含まれています。具体的には、Power Platformコネクタフレームワークを利用して、MCPサーバーを作成、展開、およびMicrosoft Copilot Studioに接続できます。
この統合は、既存のPower Platformコネクタフレームワークを活用します。このフレームワークは、標準化された管理されたAPIを介して、Microsoft Power Platformアプリケーションと外部サービス間の安全で再利用可能な統合を促進します。このフレームワークにより、異なるシステム間のデータ交換とインタラクションが、確立されたセキュリティプロトコルとガバナンスポリシーに準拠することが保証されます。
相乗効果のあるテクノロジー：MCPとPower Platformコネクタ
4月28日のMicrosoftの発表は、これら2つのテクノロジー間の相乗効果のある関係を強調し、互いに補完し合ってユーザーエクスペリエンスを向上させる方法を強調しました。従来のコネクタは、既知のサービスへの安全で管理されたアクセスを提供し、MCPは、コパイロットがオンデマンドで新しいツールを検出して利用できるようにすることで、動的なランタイム拡張性を導入します。 MCPサーバーを使い慣れたコネクタフレームワーク内にカプセル化することで、開発者はセキュリティ、コンプライアンス、または制御を損なうことなく、Copilot Studioの機能を拡張でき、信頼できるエンタープライズ境界内でより適応性があり、強力なAIエクスペリエンスを実現できます。
このアプローチは、イノベーションの必要性と、安全でコンプライアンスに準拠した環境を維持するという義務の間で、微妙なバランスを取ります。これにより、開発者は確立されたガバナンスポリシーとセキュリティプロトコルを遵守しながら、最新のAIテクノロジーを活用できます。
開発者向けの実際的なガイダンス
Microsoftはラボ内で詳細なガイダンスを提供し、開発者が次の主要なプロセスを順を追って説明します。
- MCPサーバーの展開: データ、モデル、およびインタラクションを処理できるサーバーのセットアップに関する包括的な手順。これには、サーバー環境の構成、必要なソフトウェアコンポーネントの展開、およびサーバーと他のシステム間の通信チャネルの確立が含まれます。
- カスタムコネクタの作成: コネクタインフラストラクチャを利用して、MCPサーバーとCopilot Studio間のリンクを確立するためのガイダンス。これには、コネクタのプロパティの定義、認証方法の指定、およびMCPサーバーとCopilot Studio間のデータマッピングの構成が含まれます。
- Copilot Studioとの統合: MCPサーバーをCopilot Studio内のアクションとして追加するための詳細な手順。これにより、エージェントはサーバーが提供するツールとデータにアクセスできるようになります。これには、アクションの入力パラメーターの定義、出力データの指定、およびアクションの実行ロジックの構成が含まれます。
これらの手順に従うことで、開発者はMCPサーバーをCopilot Studioとシームレスに統合し、AIエージェントが基盤となるデータとツールの可能性を最大限に活用できるようにすることができます。
MCPラボを利用するための前提条件
MCPラボを効果的に利用するには、開発者は次の前提条件を満たす必要があります。
- Azureサブスクリプション（支払い方法の追加あり）： MCPサーバーと関連リソースを展開およびホストするには、アクティブなAzureサブスクリプションが必要です。 Azureサービスの利用料金を支払うために、サブスクリプションには有効な支払い方法が関連付けられている必要があります。
- GitHubアカウントとログイン: Microsoft Copilot Studio ❤️ MCPリポジトリにアクセスし、サンプルコードと例をダウンロードするには、GitHubアカウントが必要です。リポジトリを操作するには、開発者はGitHubアカウントにログインする必要があります。
- Copilot Studio試用版または開発者アカウント: Copilot Studioプラットフォームにアクセスして利用するには、Copilot Studio試用版または開発者アカウントが必要です。このアカウントは、プラットフォームの機能へのアクセスを提供し、開発者がAI搭載のエージェントを設計、構築、および展開できるようにします。
- プロビジョニングされたPower Platform環境: MCPサーバーとCopilot Studioをリンクするコネクタを作成および管理するには、プロビジョニングされたPower Platform環境が必要です。この環境は、Power Platformアプリケーションとコネクタを開発および展開するために必要なインフラストラクチャとサービスを提供します。
これらの前提条件により、開発者はMCPラボを効果的に利用し、MCPとCopilot Studio間の統合を探求するために必要なリソースとアクセス権を持つことができます。
実際の例：ジョークを語るコパイロット
統合プロセスの実際的な例として、MicrosoftはMCPサーバーからジョークを取得してジョークを語るCopilot Studioエージェントの作成を強調しています。この楽しく魅力的な例は、統合がどのように機能するか、およびテクノロジーの潜在的なアプリケーションについて、開発者に具体的な理解を提供します。
ラボの終わりまでに、開発者はMCPサーバーを利用してジョークを提供する完全に機能するCopilot Studioエージェントを持ち、統合の力と柔軟性を示します。
MCPサーバーの展開の詳細
MCPサーバーの展開には一連の手順が含まれており、それぞれがサーバーの機能とアクセシビリティに貢献しています。このプロセスは通常、Azure Web Appsなどの適切なホスティング環境を選択することから始まります。Azure Web Appsは、Webアプリケーションの展開のためのスケーラブルで信頼性の高いプラットフォームを提供します。
ホスティング環境を選択したら、開発者はネットワーク構成、セキュリティ設定、リソース割り当てなど、サーバーの設定を構成する必要があります。これらの設定により、サーバーが外部とどのように相互作用し、利用可能なリソースをどのように利用するかが決定されます。
次に、MCPサーバーソフトウェアをインストールして構成する必要があります。これには、必要なソフトウェアパッケージのダウンロード、サーバーへのインストール、およびアプリケーションの特定の要件に合わせてサーバーの設定の構成が含まれます。
最後に、MCPサーバーが正しく機能していることを確認するために、テストおよび検証する必要があります。これには、テスト要求をサーバーに送信し、サーバーが予期される結果で応答することを確認することが含まれます。
シームレスな統合のためのカスタムコネクタの作成
カスタムコネクタの作成は、MCPサーバーをCopilot Studioと統合する上で重要なステップです。コネクタは仲介者として機能し、2つのシステム間の通信を促進し、データ交換を可能にします。
カスタムコネクタを作成するプロセスには通常、名前、説明、アイコンなどのコネクタのメタデータを定義することが含まれます。このメタデータは、ユーザーがコネクタの目的を識別して理解するのに役立ちます。
次に、コネクタの認証設定を構成する必要があります。これにより、コネクタがMCPサーバーで認証し、そのリソースにアクセスするために必要な権限を取得する方法が決定されます。
認証後、コネクタのアクションを定義する必要があります。アクションは、データの取得、新しいレコードの作成、既存のレコードの更新など、コネクタがMCPサーバーで実行できる特定の操作を表します。
最後に、コネクタが正しく機能していることを確認するために、テストおよび検証する必要があります。これには、テスト要求をコネクタに送信し、コネクタが期待どおりにMCPサーバーとやり取りすることを確認することが含まれます。
Copilot StudioワークフローへのMCPサーバーの統合
Copilot StudioワークフローへのMCPサーバーの統合により、AIエージェントはサーバーが提供するデータと機能を利用できるようになります。この統合により、エージェントの機能を大幅に強化し、より複雑なタスクを実行し、より洞察に満ちた応答を提供することができます。
統合プロセスには通常、MCPサーバーをCopilot Studioトピック内のアクションとして追加することが含まれます。トピックは、エージェントがエンゲージできるさまざまな会話フローを表します。
MCPサーバーアクションがトピックに追加されると、ユーザーから入力を受け取り、MCPサーバーにデータを送信するように構成できます。次に、サーバーはデータを処理して応答を返し、ユーザーに表示されます。
この統合により、AIエージェントはMCPサーバーが提供するリソースにシームレスにアクセスして利用できるようになり、幅広いタスクを実行し、ユーザーに包括的でパーソナライズされたエクスペリエンスを提供することができます。
MCP採用のより広範な影響
モデルコンテキストプロトコルの採用は、AIアシスタントとエージェントAI開発の将来に大きな影響を与えます。 AIエージェントが外部リソースを検出して利用するための標準化されたメカニズムを提供することにより、MCPはよりオープンで相互運用可能なエコシステムを促進します。
この相互運用性により、開発者は多様なシステムおよびデータソースとシームレスに統合できる、より高度で汎用性の高いAIエージェントを作成できます。また、新しい開発者の参入障壁を減らし、既存のリソースと機能を活用できるようにすることで、イノベーションを促進します。
さらに、MCPは外部リソースへのアクセスを管理するための一元化された制御ポイントを提供することにより、AIシステムのセキュリティとガバナンスを強化します。これにより、AIエージェントがアクセスを許可されたリソースにのみアクセスし、すべてのインタラクションがログに記録され、監査されることが保証されます。
結論として、Copilot Studio向けのMicrosoftモデルコンテキストプロトコルラボは、AIを活用した支援と自動化の進化における重要なステップを表しています。 MCPの機能を調査および活用するための実践的な環境を開発者に提供することにより、Microsoftはイノベーションを促進し、この変革的なテクノロジーの採用を加速しています。 MCPとCopilot StudioおよびPower Platformの統合により、開発者は多様なシステムおよびデータソースとシームレスに統合できる、より高度で汎用性の高い安全なAIエージェントを作成できます。 AIアシスタントの未来は、MCPのような標準の継続的な開発と採用と密接に絡み合っています。