# MCPサーバーの概要

> MCPサーバーの概要 - Model Context Protocol（MCP）サーバーとは何か、またDataRobotが提供するMCPサーバーのタイプ（Global
> MCP、スタンドアロンMCPテンプレート、Agentic Starterバンドルサーバーなど）について説明します。

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- [MCPサーバーの概要](https://docs.datarobot.com/ja/docs/agentic-ai/agentic-mcp/agentic-mcp-overview.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

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- [MCPの仕組み](https://docs.datarobot.com/ja/docs/agentic-ai/agentic-mcp/agentic-mcp-overview.html.md#how-mcp-works): In-page section heading.
- [MCPサーバーを使用する理由](https://docs.datarobot.com/ja/docs/agentic-ai/agentic-mcp/agentic-mcp-overview.html.md#why-use-an-mcp-server): In-page section heading.
- [DataRobot MCPサーバーのタイプ](https://docs.datarobot.com/ja/docs/agentic-ai/agentic-mcp/agentic-mcp-overview.html.md#datarobot-mcp-server-types): In-page section heading.
- [DataRobot Global MCP](https://docs.datarobot.com/ja/docs/agentic-ai/agentic-mcp/agentic-mcp-overview.html.md#datarobot-global-mcp): In-page section heading.
- [スタンドアロンMCPサーバー](https://docs.datarobot.com/ja/docs/agentic-ai/agentic-mcp/agentic-mcp-overview.html.md#standalone-mcp-server): In-page section heading.
- [サポートされている組み込みMCPツール](https://docs.datarobot.com/ja/docs/agentic-ai/agentic-mcp/agentic-mcp-overview.html.md#supported-built-in-mcp-tools): In-page section heading.
- [Agentic Starter MCPサーバー](https://docs.datarobot.com/ja/docs/agentic-ai/agentic-mcp/agentic-mcp-overview.html.md#agentic-starter-mcp-server): In-page section heading.
- [エンドポイントリファレンス](https://docs.datarobot.com/ja/docs/agentic-ai/agentic-mcp/agentic-mcp-overview.html.md#endpoint-reference): In-page section heading.
- [認証](https://docs.datarobot.com/ja/docs/agentic-ai/agentic-mcp/agentic-mcp-overview.html.md#authentication): In-page section heading.
- [MCPサーバーの選択](https://docs.datarobot.com/ja/docs/agentic-ai/agentic-mcp/agentic-mcp-overview.html.md#choose-an-mcp-server): In-page section heading.
- [MCPとツールの直接統合の比較](https://docs.datarobot.com/ja/docs/agentic-ai/agentic-mcp/agentic-mcp-overview.html.md#mcp-vs-direct-tool-integration): In-page section heading.
- [次のステップ](https://docs.datarobot.com/ja/docs/agentic-ai/agentic-mcp/agentic-mcp-overview.html.md#next-steps): In-page section heading.

## Documentation content

[Model Context Protocol（MCP）](https://modelcontextprotocol.io/) は、AIエージェント、大規模言語モデル（LLM）、コーディングアシスタントが、一貫性のあるインターフェイスを通じて外部ツール、データソース、サービスを発見し、連携できるようにするオープンスタンダードです。 各エージェントやクライアント内にツールのロジックを組み込む代わりに、ツールを一元的にホストするMCPサーバーをデプロイします。 クライアントは実行時にそのサーバーに接続し、クライアントごとに独自の統合コードを作成することなく、ツールのリストを表示したり、ツールを呼び出したりすることができます。

DataRobotには、マネージドプラットフォームサービスから自分でデプロイするテンプレートまで、複数のMCPサーバーオプションが用意されているため、DataRobotの機能とカスタムロジックをエージェントワークフロー、IDE、およびチャットクライアントに公開できます。

## MCPの仕組み

MCPはクライアントサーバーモデルを採用しています。

- クライアント - タスクの計画を行う推論エンジンまたはアシスタント。 例としては、 DataRobot Agentic Starterテンプレート 内のLangGraphエージェントや、Cursor、Claude Desktop、VS Code内のIDEアシスタントなどが挙げられます。
- MCPサーバー - ツールのロジック、リソース、プロンプトをホストするWebサービス。 サーバーは、DataRobot APIの呼び出し、予測の実行、外部システムへのクエリー発行などのタスクを実行します。
- プロトコル - 検出および呼び出しのための標準インターフェイス。 クライアントはサーバーに利用可能なツールを問い合わせ、それらを実行するための構造化されたリクエストを送信します。

```
flowchart LR
    Client["MCP client<br/>(agent, IDE, chat app)"]
    Server["MCP server<br/>(tools, resources, prompts)"]
    DR["DataRobot platform<br/>and external APIs"]

    Client <-->|"MCP protocol"| Server
    Server --> DR 
```

### MCPサーバーを使用する理由

MCPサーバーを使用してツールを提供することには、ツールをエージェントのコードに直接組み込んだり、各ツールを個別にデプロイしたりする場合に比べて、いくつかの利点があります。

- ツール管理の一元化 - 複数のエージェントやクライアントが共有できるツールを、1か所で定義・ホストできます。
- 標準化されたインターフェイス - ツールはMCPプロトコルに準拠しているため、MCP互換のフレームワークやクライアント間で動作します。
- 動的な検出 - クライアントは実行時に利用可能なツールを一覧表示します。すべてのクライアントを再デプロイすることなく、サーバー上でツールを追加または変更できます。
- 関心の分離 - エージェントやアプリケーションとは独立して、ツールサーバーのスケールアップや更新を行うことができます。

エージェントワークフロー内でのツール統合パターンについては、 [MCPサーバーを使用してツールを統合する](https://docs.datarobot.com/ja/docs/agentic-ai/agentic-mcp/agentic-tools-mcp.html.md) を参照してください。 IDEやチャットクライアントの接続については、 [エージェントコーディング環境をMCPサーバーに接続する](https://docs.datarobot.com/ja/docs/agentic-ai/agentic-mcp/agentic-mcp-clients.html.md) を参照してください。

## DataRobot MCPサーバーのタイプ

DataRobotでは、主に3つのMCPサーバーオプションがサポートされています。 適切な選択肢は、マネージドプラットフォームのエンドポイントが必要か、完全にカスタマイズ可能なサーバーが必要か、あるいはエージェントアプリケーションとバンドルされたMCPサーバーが必要かによって異なります。

| オプション | デプロイ | 最適な用途 |
| --- | --- | --- |
| DataRobot Global MCP | DataRobotインスタンス上で自動的に利用可能です。 | 独自のサーバーをデプロイすることなく、プラットフォームツールにすばやくアクセスできます。 |
| スタンドアロンMCPサーバー | MCPテンプレートを使用したローカル開発またはDataRobotへのデプロイ。 | 完全な制御、カスタムツール、連携、および動的なツール登録。 |
| Agentic Starter MCPサーバー | Agentic Starterテンプレートにバンドルされています。 | 組み込みのクライアントサポートにより、実行時にMCPツールに接続するエージェントワークフロー。 |

### DataRobot Global MCP

DataRobot Global MCPは、DataRobotがインスタンスに自動的にプロビジョニングする、永続的にデプロイされたMCPサーバーです。 エージェントワークフローとMCPクライアントは、個別のMCPアプリケーションをデプロイすることなく、固定プラットフォームエンドポイントを使用して接続できます。

エンドポイント：

```
https://{DATAROBOT_URL}/api/v2/genai/globalmcp/mcp 
```

主な特徴：

- マネージドサービス - 作成や保守のために、別途MCPをデプロイする必要はありません。
- プラットフォームネイティブなアクセス - DataRobot APIキーを使用して、エージェントワークフローやコーディング環境から接続します。
- 予測AIツール（初回リリース） - Global MCPでは現在、DataRobotの予測AIツールが利用可能です。今後のリリースでは、ツールカテゴリーの追加が予定されています。

> [!NOTE] Global MCPで利用可能なツール
> DataRobot Global MCPでは現在、予測AI向けのツールのみがサポートされています。 この制限は、今後のリリースで解除される予定です。

認証： リクエストには、ベアラートークンとして渡されるDataRobot APIキーが必要です。 キーは、ユーザーメニューの APIのキーとツール から取得してください。 [APIキー管理](https://docs.datarobot.com/ja/docs/platform/acct-settings/api-key-mgmt.html.md) を参照してください。

使用する場合：

- Cursor、Claude Desktop、VS Code、またはエージェントワークフローから、DataRobotの予測分析ツールにすぐにアクセスしたい場合。
- カスタムツール、サードパーティ製品との連携、またはデプロイ固有の設定が必要ない場合。
- 使用中の環境で、Global MCPのエンドポイント (最近のDataRobotリリースで入手可能) が提供されている場合。

クライアントの設定例については、 [DataRobot Global MCPの使用](https://docs.datarobot.com/ja/docs/agentic-ai/agentic-mcp/agentic-mcp-clients.html.md#using-the-datarobot-global-mcp) を参照してください。

### スタンドアロンMCPサーバー

[DataRobot MCPテンプレート](https://github.com/datarobot-community/af-component-datarobot-mcp) は、FastMCPベースのMCPサーバーをDataRobotカスタムモデルアプリケーションとしてデプロイする [App Framework](https://af.datarobot.com) のコンポーネントです。 開発用にローカルで実行することも、本番環境用にDataRobotにデプロイすることもできます。

エンドポイント：

| 環境 | URL |
| --- | --- |
| ローカル（デフォルト） | http://localhost:8080/mcp |
| DataRobotへのデプロイ | https://{DATAROBOT_URL}/api/v2/deployments/{DEPLOYMENT_ID}/directAccess/mcp |

主な特徴：

- 包括的な組み込みツール - DataRobotプラットフォームの操作、サードパーティ製品との連携、Web検索のための組み込みツール。
- 動的なツール登録 - タグ付けされたDataRobotデプロイを自動的にMCPツールとして公開します。
- カスタムツールの作成 - FastMCPデコレーターとPythonの型ヒントを使用して、ドメイン固有のツールを追加します。
- 再利用可能なインスタンス - 1つのプロジェクト内で、別々のMCPバックエンド向けに、異なる名前でコンポーネントを複数回適用します。
- OpenTelemetryのトレース - 本番環境におけるツール呼び出しのオブザーバビリティをオプションで提供します。

組み込みツールのカテゴリー には、以下のものが含まれます。

- DataRobotプラットフォーム - カタログおよびデータセット、モデリングおよびプロジェクト、デプロイ、バッチおよびリアルタイム予測、ベクターデータベース、ユースケース、ドキュメント検索。
- データコネクター - Confluence、Jira、Googleドライブ、Microsoft 365（OAuthの設定が必要です）。
- Web検索 - PerplexityおよびTavily（APIキーが必要です）。

### サポートされている組み込みMCPツール

スタンドアロンの [DataRobot MCPテンプレート](https://github.com/datarobot-community/af-component-datarobot-mcp) では、現在、以下の組み込みツールがサポートされています。

> [!NOTE] ツールのインベントリソース
> このリストは、現在の `af-component-datarobot-mcp` コードベースに基づいています。 利用可能なツールは、機能フラグや資格情報（OAuthプロバイダー、Perplexity/Tavily APIキー、およびDataRobot APIへのアクセス）によって異なる場合があります。

DataRobot - カタログ（データセットとデータストア）：

- catalog_upload_dataset , catalog_list_datasets , catalog_get_preview , catalog_list_datastores , catalog_browse_datastore
- catalog_query_datastore , catalog_check_timeseries_eligibility , catalog_analyze_dataset , catalog_suggest_ml_problems , catalog_get_eda_insights

DataRobot - モデリング（プロジェクトとモデル）：

- models_get_bestmodel , modeling_score_dataset , modeling_list_models , modeling_get_modeldetails , modeling_list_projects
- modeling_get_project_dataset , modeling_start_autopilot , modeling_get_model_roc , modeling_get_model_feature_impact , modeling_get_model_lift_chart

DataRobot - デプロイ：

- deployment_get_list , deployment_get_model_info , deployment_create_deployment , deployment_get_prediction_history , deployment_get_info
- deployment_generate_prediction_sample , deployment_validate_prediction_data , deployment_get_features

DataRobot - 予測：

- predict_batch_predictions_from_dataset , predict_batch_predictions_from_partition , predict_get_batch_job_status
- predict_get_batch_results , predict_score_catalog_realtime , predict_score_inline_realtime

DataRobot - ベクターデータベース、ユースケース、ドキュメント：

- vdb_list , vdb_query , datarobot_usecases_list , usecases_list_assets , datarobot_docs_fetch_page

データコネクター - Confluence：

- confluence_get_page , confluence_create_page , confluence_add_comment , confluence_search_space , confluence_update_page

Data connectors - Jira:

- jira_search_issues , jira_get_issue , jira_create_issue , jira_update_issue , jira_transition_issue

データコネクター - Googleドライブ：

- gdrive_find_contents , gdrive_read_and_export_content , gdrive_create_file , gdrive_update_metadata , gdrive_manage_access

データコネクター - Microsoft 365：

- microsoft_graph_search_content , microsoft_graph_share_item , microsoft_graph_create_file , microsoft_graph_update_metadata

Web検索ツール：

- perplexity_search , perplexity_sonar , tavily_search_web , tavily_extract_text , tavily_list_links , tavily_crawl_site

使用する場合：

- カスタムツール、コラボレーションプラットフォームとの連携、またはツール画面の完全な制御が必要である場合。
- 複数のエージェントまたはMCPクライアントが、1つのツールバックエンドを共有する必要がある場合。
- 動的ツール登録 を通じて、DataRobotのデプロイを自動的にツールに変換したい場合。

デプロイおよび開発については、 [MCPサーバーアプリケーションテンプレート](https://docs.datarobot.com/ja/docs/wb-apps/app-templates/at-mcp-server.html.md) および [MCPテンプレートリポジトリ](https://github.com/datarobot-community/af-component-datarobot-mcp) を参照してください。

### Agentic Starter MCPサーバー

[DataRobot Agentic Starterテンプレート](https://github.com/datarobot-community/datarobot-agent-application) には、FastAPIバックエンド、Reactフロントエンド、LangGraphエージェントワークフローに加え、MCPサーバーが含まれています。 このサーバーは、開発中はローカルで実行することも、アプリケーションの他の部分とともにDataRobotにデプロイすることも可能です。

エンドポイント：

| 環境 | URL |
| --- | --- |
| ローカル（デフォルト） | http://localhost:9000/mcp/ |
| DataRobotへのデプロイ | https://{DATAROBOT_URL}/api/v2/deployments/{DEPLOYMENT_ID}/directAccess/mcp |

ローカルのポートを変更するには、 `.env` ファイルで `MCP_SERVER_PORT` を設定します。

主な特徴：

- 統合エージェントクライアント - LangGraphのワークフローは、実行時に custompy_adaptor （DRUM）および register.py （DRAgent）内の mcp_tools_context を通じてMCPツールを受け取ります。
- 共同デプロイアーキテクチャ - エージェント、API、フロントエンド、およびMCPサーバーが1つのテンプレートにまとめて提供されます。
- 構成可能 - エージェントは、バンドルされたサーバーの代わりに（またはそれに加えて）、スタンドアロンMCPサーバーやGlobal MCPに接続することも可能です。

使用する場合：

- Agentic Starterテンプレートを使用してエージェントアプリケーションを構築しており、MCPツールをすぐに利用できるようにしたい場合。
- ローカルでの開発とデプロイのために、エージェントとそのツールサーバーの両方を含む単一のテンプレートを使用する場合。

バンドルされているMCPサーバーは、スタンドアロンテンプレートと同じMCPプロトコルに従います。 エージェント側での統合の詳細については、 [MCPサーバーを使用してツールを統合する](https://docs.datarobot.com/ja/docs/agentic-ai/agentic-mcp/agentic-tools-mcp.html.md) を参照してください。

## エンドポイントリファレンス

エージェントやMCPクライアントを設定する際は、以下のパターンを使用します。 可能な場合は、常にデプロイの出力結果に記載されている正確なURLを使用します。

| MCPサーバーのタイプ | コンテキスト | 基本URL |
| --- | --- | --- |
| Global MCP | プラットフォーム | https://{DATAROBOT_URL}/api/v2/genai/globalmcp/mcp |
| スタンドアロンMCPテンプレート | ローカル | http://localhost:8080/mcp |
| スタンドアロンMCPテンプレート | デプロイ完了 | https://{DATAROBOT_URL}/api/v2/deployments/{DEPLOYMENT_ID}/directAccess/mcp |
| Agentic Starter | ローカル | http://localhost:9000/mcp |
| Agentic Starter | デプロイ完了 | https://{DATAROBOT_URL}/api/v2/deployments/{DEPLOYMENT_ID}/directAccess/mcp |

> [!TIP] デプロイ済みのエンドポイントの確認
> [MCPテンプレート](https://github.com/datarobot-community/af-component-datarobot-mcp) の場合は、 `task infra:info` を実行するか、デプロイ出力から MCP_SERVER_MCP_ENDPOINT を確認します。 [Agentic Starterテンプレート](https://github.com/datarobot-community/datarobot-agent-application) の場合、デプロイ出力にMCPサーバーのエンドポイントが直接含まれています。

## 認証

DataRobotへのリモートMCP接続には、通常、以下のものが必要です。

- Authorization: Bearer <DATAROBOT_API_TOKEN> - 認証用のDataRobot APIキー。
- x-datarobot-api-token: <DATAROBOT_API_TOKEN> - 多くのスタンドアロン環境やAgentic Starter環境でのツール実行に必要です。

Global MCPでは、通常、ベアラートークンのみを必要とします。 クライアントごとの設定例については、 [エージェントコーディング環境をMCPサーバーに接続する](https://docs.datarobot.com/ja/docs/agentic-ai/agentic-mcp/agentic-mcp-clients.html.md) を参照してください。

## MCPサーバーの選択

このガイダンスを参考にして、適切なオプションを選択してください。

- IDEやエージェントからDataRobotの予測ツールにすばやくアクセスする必要があり、かつインスタンスがエンドポイントを提供している場合は、 Global MCPから開始 します。
- カスタムツール、サードパーティ製品との連携（Jira、Confluence、Googleドライブ、Microsoft 365）、Web検索、動的なデプロイ登録、または複数のアプリケーションで共有される専用のツールサーバーが必要な場合は、 スタンドアロンMCPテンプレートを使用 します。
- Agentic Starterテンプレートを基盤として構築しており、LangGraphエージェントと併せて、最小限の設定でMCPツールを統合したい場合は、 Agentic Starter MCPサーバーを使用 します。

オプションを組み合わせることも可能です。たとえば、Agentic Starterエージェントは、開発時にはバンドルされたMCPサーバーに接続し、本番環境ではスタンドアロンMCPサーバーまたはGlobal MCPに接続することができます。

## MCPとツールの直接統合の比較

DataRobotでは、MCPサーバーを使用せずにツールをエージェントに直接統合することも可能です（たとえば、ToolClientやツールの直接デプロイなど）。 ツールの一元管理、プロトコル標準への準拠、およびランタイムツールの検出が必要な場合は、MCPの使用を推奨します。

| 検討項目 | MCPサーバー | ツールの直接デプロイ |
| --- | --- | --- |
| ツールの管理 | 1つのサーバーに一元化されています。 | 各ツールは個別にデプロイされます。 |
| プロトコル | MCP標準。 | DataRobot専用です。 |
| ツール検出 | 実行時に自動。 | ツールごとに手動。 |
| 動的な更新 | エージェントを再デプロイせずにサーバーを更新します。 | エージェントの再デプロイが必要になることがよくあります。 |
| クライアントの互換性 | すべてのMCP互換クライアント。 | DataRobotのエージェントフレームワーク。 |

ツールの直接統合については、 [エージェントにツールを追加する](https://docs.datarobot.com/ja/docs/agentic-ai/agentic-develop/agentic-tools-integrate.html.md) を参照してください。

## 次のステップ

| トピック | 説明 |
| --- | --- |
| MCPサーバーを使用してツールを統合する | MCPツールをLangGraphなどのエージェントワークフローに接続します。 |
| エージェントコーディング環境をMCPサーバーに接続する | Global MCPおよびスタンドアロンサーバー向けに、Cursor、Claude Desktop、VS Codeを設定します。 |
| MCPサーバーアプリケーションテンプレート | スタンドアロンMCPテンプレートと主要機能の概要。 |
| DataRobot MCPテンプレートリポジトリ | ソース、コンポーネントの設定、およびリポジトリ内の開発者向けドキュメント。 |
| DataRobot Agentic Starterテンプレート | MCPサーバーがバンドルされた完全なエージェントアプリケーション。 |
| Model Context Protocol | MCPの公式仕様。 |