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MCPサーバーを使用してツールを統合する¶

モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、AIエージェントが外部のシステム、ツール、データソースとやりとりするための標準化されたインターフェイスを提供します。 MCPサーバーを使用してエージェントにツールを提供すると、ツールを直接デプロイする場合に比べていくつかの利点があります。

ツールの一元管理：すべてのツールが1つのMCPサーバーデプロイで管理されます
標準化されたインターフェイス：ツールはMCPプロトコル標準に準拠しているため、さまざまなエージェントフレームワーク間で互換性があります
動的なツール登録：ツールは、エージェントを再デプロイせずに追加または変更できます
関心の分離を強化：ツールはエージェントとは別にデプロイされるため、個別のスケーリングと更新が可能です。

このガイドでは、DataRobot Agentic Application Templateで実装されている、MCPサーバーを使用してエージェントワークフローにツールを統合する方法について説明します。

MCPベースの統合とローカルツールを使用した統合

このドキュメントでは、MCPサーバーベースのツール統合について説明します。ローカルツール（直接のツールデプロイ）を使用したツール統合の詳細については、エージェントにツールを追加するを参照してください。 MCPサーバーをエージェントコーディング環境（Cursor、Claude Desktop、VS Code）に接続するには、MCPサーバーをエージェントコーディング環境に接続するを参照してください。

概要¶

モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、エージェントがツールにアクセスする方法を根本的に変えます。エージェントのコード内でツールロジックを直接定義する代わりに、スタンドアロンの「ツールサーバー」をデプロイします。次に、エージェントはクライアントとしてこのサーバーに接続し、利用可能なツールを要求して、標準化されたプロトコルを介してそれらを実行します。

DataRobot Agentic Application Templateには、LangGraphAgentベースクラスを介したMCPツールのサポートが組み込まれています。このクラスは、設定済みのMCPサーバーに自動的に接続するmcp_toolsプロパティを提供します。エージェントワークフローでのMCPツールの使用方法に関する詳細については、以下のセクションを参照してください。

MCPアーキテクチャ¶

エージェント（クライアント）：タスクを計画する推論エンジン（例：LangGraphアプリケーション）。これにはツールのコードは含まれておらず、利用可能なツールをMCPサーバーに問い合わせる方法のみを認識しています。
MCPサーバー：ツール、リソース、およびプロンプトのロジックをホストするWebサービス。タスクの実際の実行（例：データベースへのクエリー、外部APIの呼び出し）を処理します。
プロトコル：基盤となるインフラストラクチャに関係なく、エージェントとMCPサーバーがセキュアに通信できるようにする標準インターフェイス。

統合ワークフロー¶

このアーキテクチャを使用してツールを統合するには、次の大まかなプロセスに従います。

MCPサーバーをデプロイする：ツールロジックを含むMCPサーバーを作成してデプロイします（DataRobot MCP Templateを使用）。
エージェントを接続する：実行中のMCPサーバーのエンドポイントを指すようにエージェントアプリケーションを設定します。
実行：エージェントは実行時にツールを自動的に検出します。新しいツールを追加するためにエージェントを再デプロイする必要はありません。MCPサーバーを更新するだけです。

前提条件¶

MCPツールを統合する前に、以下が揃っていることを確認してください。

DataRobot MCP Templateを使用してデプロイされたMCPサーバー（ローカルまたはDataRobot内）
DataRobot Agentic Application Templateに基づいたエージェントワークフロー
MCPサーバーのエンドポイントURLおよび認証資格情報（必要な場合）

MCPサーバーのセットアップとデプロイに関する詳細については、MCP Templateのドキュメントを参照してください。

MCPサーバーのデプロイ¶

MCPサーバーは、開発用としてローカルにデプロイすることも、本番用としてDataRobotにデプロイすることも可能です。

ローカルデプロイ¶

ローカル開発の場合は、開発コマンドを使用してMCPサーバーを起動します。

cd mcp_server
dr task run mcp_server:dev

MCPサーバーは設定されたポート（デフォルト：9000）で起動し、http://localhost:9000/mcp/でアクセス可能になります。

本番デプロイ¶

MCPサーバーをDataRobotにデプロイするには：

デプロイ設定を行う：Pulumi設定またはデプロイ設定を更新します
サーバーをデプロイする：デプロイコマンドを使用します。

dr task run deploy

これらのコマンドの詳細については、CLIのtaskコマンドおよびCLIのrunコマンドを参照してください。

デプロイエンドポイントを取得する：デプロイ後、デプロイIDをメモし、MCPエンドポイントURLを構築します。

https://your-datarobot-endpoint.com/api/v2/deployments/{DEPLOYMENT_ID}/directAccess/mcp/

エージェントを設定する：本番用MCPエンドポイントを使用するようにエージェントの設定を更新します

デプロイの詳細な手順については、MCP TemplateのREADMEを参照してください。

MCPサーバー接続の設定¶

エージェントをMCPサーバーに接続するには、エージェントの環境変数または設定でMCPサーバーのエンドポイントと認証を設定する必要があります。

ローカル開発¶

ローカル開発の場合は、.envファイルでMCPサーバー接続を設定します。

.env

# MCP Server Configuration
MCP_SERVER_PORT=9000

MCPサーバーは、デフォルトで次の2つのポートのいずれかを使用します。

DataRobot MCP Templateを使用してデプロイした場合はポート8080
DataRobot Agentic Application Templateを使用してデプロイした場合はポート9000

エージェントを設定するときは、必ず正しいポートを使用してください。

本番環境の設定¶

本番環境にデプロイする場合は、環境変数を使用してMCPサーバーを設定します。このプロセスはテンプレートによって自動的に処理されます。

MCPサーバー認証

MCPサーバーで認証が必要な場合は、環境にDATAROBOT_API_TOKENが設定されていることを確認してください。MCPクライアントは、認証されたリクエストにこれを自動的に使用します。

エージェントでのMCPツールの使用¶

LangGraphAgentベースクラス（DataRobot Agentic Application Templateで使用）は、mcp_toolsプロパティを介して自動的なMCPツール統合を提供します。

LangGraphエージェント¶

LangGraphエージェントの場合、MCPツールはmcp_toolsプロパティを介して自動的に利用可能になります。

agent/agentic_workflow/agent.py

from datarobot_genai.core.agents import make_system_prompt
from datarobot_genai.langgraph.agent import LangGraphAgent
from langgraph.prebuilt import create_react_agent
from typing import Any

class MyAgent(LangGraphAgent):
    """Agent that uses MCP tools for external integrations."""

    @property
    def agent_planner(self) -> Any:
        return create_react_agent(
            self.llm(preferred_model="datarobot/azure/gpt-5-mini-2025-08-07"),
            tools=self.mcp_tools,  # MCP tools are automatically available
            prompt=make_system_prompt(
                "You are a content planner. Use available tools to gather information and plan content."
            ),
            name="Planner Agent",
        )

mcp_toolsプロパティは、自動的に以下のことを実行します。

設定済みのMCPサーバーに接続する
利用可能なツールを検出する
MCPツールをLangChain互換のツールに変換する
必要に応じて認証を処理する

MCPツールとローカルツールの組み合わせ¶

ツールリストをマージすることで、MCPツールとローカルツールを組み合わせることができます。

agent/agentic_workflow/agent.py

from datarobot_genai.core.agents import make_system_prompt
from datarobot_genai.langgraph.agent import LangGraphAgent
from langgraph.prebuilt import create_react_agent
from langchain_core.tools import Tool
from typing import Any

class DateTimeTool(Tool):
    """Local datetime tool."""
    name = "datetime_tool"
    description = "Returns the current date and time."

    def run(self, query: str = "") -> str:
        from datetime import datetime
        return datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")

class MyAgent(LangGraphAgent):
    """Agent that uses both MCP tools and local tools."""

    @property
    def agent_planner(self) -> Any:
        # Combine MCP tools with local tools
        local_tools = [DateTimeTool()]
        all_tools = list(self.mcp_tools) + local_tools

        return create_react_agent(
            self.llm(preferred_model="datarobot/azure/gpt-5-mini-2025-08-07"),
            tools=all_tools,
            prompt=make_system_prompt(
                "You are a content planner. Use available tools to gather information and plan content."
            ),
            name="Planner Agent",
        )

カスタムMCPツールの作成¶

MCPサーバーにカスタムツールを追加するには、DataRobot MCP Templateを使用します。このテンプレートは、ツール、リソース、およびプロンプトを作成するための構造化されたアプローチを提供します。

ツールの構造¶

カスタムMCPツールは、@dr_mcp_toolデコレーターを使用して定義されます。

dr_mcp/app/recipe/tools/my_custom_tool.py

from app.base.core.mcp_instance import dr_mcp_tool
from app.base.core.common import get_sdk_client

@dr_mcp_tool(tags={"custom", "recipe", "your-domain"})
async def my_custom_tool(input_param: str, optional_param: int = 10) -> str:
    """
    Brief description of what your tool does.

    This description helps LLMs understand when and how to use your tool.
    Be specific about the tool's purpose and behavior.

    Args:
        input_param: Description of the required parameter
        optional_param: Description of the optional parameter

    Returns:
        Description of what the tool returns
    """
    # Use the DataRobot SDK client for API operations
    client = get_sdk_client()

    # Your custom logic here
    result = f"Processed {input_param} with {optional_param}"

    return result

MCPテンプレートリポジトリ

上記のパスとインポートは、DataRobot MCP Templateリポジトリの構造を参照しています。

ツールのベストプラクティス¶

MCPツールを作成するときは、以下のベストプラクティスに従ってください。

明確な説明：詳細なdocstringを提供します。LLMはこれを使用してツールの機能を理解します
型ヒント：常にパラメーターと戻り値に型ヒントを使用します
エラーハンドリング：適切なエラーハンドリングを実装し、意味のあるエラーメッセージを返します
非同期関数：パフォーマンスを向上させるために、ツールは非同期関数にする必要があります
タグ：わかりやすいタグを使用してツールを分類します（ツールのフィルターに役立ちます）
SDKクライアント：DataRobot APIへのアクセスにはget_sdk_client()を使用します

カスタムMCPツールの作成に関する詳細については、MCP Templateカスタムツールのドキュメントを参照してください。

トラブルシューティング¶

エージェントがMCPサーバーに接続できない¶

症状：エージェントのエラーに、MCP接続の失敗またはツールが利用不可であることが示される。

解決方法：

MCPサーバーが実行されていることを確認：

# For local development
curl http://localhost:9000/mcp/

# For production
curl https://your-endpoint.com/api/v2/deployments/{DEPLOYMENT_ID}/directAccess/mcp/

環境変数を確認：
MCP_SERVER_PORTがサーバー設定と一致していることを確認します（ローカル開発の場合）
DATAROBOT_API_TOKENが設定されていることを確認します（認証済み接続の場合）
ネットワーク接続を確認：
エージェントがMCPサーバーエンドポイントに到達できることを確認します
ネットワークをまたいでデプロイする場合は、ファイアウォールの設定を確認します
HTTPSエンドポイントのSSL証明書を確認します

ツールが表示されない¶

症状：MCPサーバーは接続されているが、エージェントがツールを利用できない。

解決方法：

ツール登録の確認：ツールがMCPサーバーに正しく登録されていることを確認します
ツールメタデータの確認：ツールの説明とスキーマが正しく定義されていることを確認します
サーバーログの確認：ツールの登録エラーがないか、MCPサーバーのログを確認します
エージェント設定の確認：mcp_toolsプロパティが正しく使用されていることを確認します

認証に関する問題¶

症状：MCPサーバーのリクエストが認証エラーで失敗する。

解決方法：

APIトークンの確認：DATAROBOT_API_TOKENが設定されており、有効であることを確認します
トークン権限の確認：MCPサーバーへのアクセスに必要な権限がトークンにあることを確認してください
サーバー設定の確認：使用されている認証方法を受け入れるようにMCPサーバーが設定されていることを確認します

比較：MCPとToolClient¶

特徴量	MCPサーバー	ToolClient（直接デプロイ）
ツールの管理	1つのサーバーで一元化	各ツールを個別にデプロイ
プロトコル	MCP標準プロトコル	DataRobotカスタムプロトコル
ツール検出	MCPによる自動検出	ツールごとの手動設定
動的な更新	エージェントを再デプロイせずにツールを追加または変更可能	新しいツールのためにエージェントの再デプロイが必要
フレームワークの互換性	あらゆるMCP互換フレームワークで動作	DataRobot固有
デプロイの複雑さ	単一のMCPサーバーのデプロイ	複数のツールのデプロイ
スケーリング	MCPサーバーを個別にスケール	各ツールを個別にスケール

以下の場合には、MCPサーバー統合を選択してください。

ツール管理を一元化したい場合
動的なツール登録が必要な場合
ツールを共有する複数のエージェントを使用している場合
標準プロトコルへの準拠を求めている場合

以下の場合には、ToolClient統合を選択してください。

個々のツールデプロイに対してきめ細かな制御が必要な場合
ツールごとにスケーリング要件が大きく異なる場合
DataRobot固有のツール管理機能を使用したい場合

その他のリソース¶

DataRobot MCP Template - MCPサーバーを作成およびデプロイするためのテンプレート
DataRobot Agentic Application Template - MCP統合を備えたアプリケーションテンプレート
MCP Protocolのドキュメント - MCPプロトコルの公式仕様
エージェントにツールを追加する - ToolClientベースのツール統合に関するドキュメント
MCP Client Setup Guide - MCPクライアントの設定ガイド