人工知能技術の急速な発展により、開発者には無限の可能性が広がっていますが、AIモデルと外部データソースを効率的に接続する方法は業界の関心事となっています。最近、アンサラティック（Anthropic）とディープラーニング・エイアイ（DeepLearning.AI）は無料のコース「MCP: モデルコンテキストプロトコルを使用して豊かなコンテキストを持つAIアプリケーションを構築」を共同でリリースしました。このコースは、開発者がModel Context Protocol（MCP）をマスターし、標準化されたプロトコルを通じてAIアプリケーションと外部ツールやデータを接続することを支援します。

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コース背景:MCPの革新と価値

アンサラティックは2024年11月にオープンソースとしてMCP（Model Context Protocol）を公開しました。これは、大規模言語モデル（LLM）と外部データソース、ツール、プロンプトテンプレートとのやり取りを標準化するための汎用プロトコルです。MCPはクライアント-サーバー型アーキテクチャを採用しており、MCPクライアント（AIアプリケーション内に埋め込む）とMCPサーバー（ツール、データ、プロンプトを提供する）間でスムーズな通信を実現します。このプロトコルはAIアプリケーションのコンテキスト処理能力を向上させ、複雑な統合の障壁を低減します。

この無料コースは、アンサラティックとディープラーニング・エイアイによって共同で制作され、講師はアンサラティック技術教育担当のエリー・シュポイク（Elie Schoppik）氏です。理論的な説明と実践プロジェクトを組み合わせることで、開発者が迅速にMCPを習得し、GitHub、Google Drive、ローカルファイルなどの外部システムと接続できるAIアプリケーションを構築できるようにします。最近のネットワークの動向では、このコースが5月14日にリリースされて以来、開発者やAI愛好家からの注目を集めていることが明らかであり、AIアプリケーション開発を加速させる重要なリソースとされています。

コースのポイント:理論から実践までの包括的なガイド

主な内容と学習パス

コースではMCPの核心となる概念、アーキテクチャ、実際の応用について学びます。受講者は以下のようなことを学ぶことができます:

MCP互換のチャットボットを構築し、MCPサーバーに接続してツール、データ、プロンプトテンプレートを取得する方法。

MCPサーバーの開発とデプロイを行い、ファイルシステム操作、ウェブコンテンツ抽出などの機能をサポートする。

AIアプリケーション（例えば、クレード・デスクトップ[Claude Desktop]）をアンサラティック提供のリファレンスサーバーまたはサードパーティサーバーと統合する。

MCPの将来展望、例えばマルチエージェントアーキテクチャやサーバー登録APIについて探求する。

コースの長さは約2時間で、複数の実践プロジェクトが含まれており、例えば学術論文検索チャットボットを構築することで、理論的な知識を実践的なスキルに変えることができます。

開発者向けデザイン

このコースはPythonの基礎とLLMプロンプトエンジニアリングの基本知識を持つ開発者向けです。AI/MLエンジニア、スタートアップの開発者、あるいはキャリアを強化したい技術者であれば、誰でも恩恵を受けられます。コースは完全無料で、現在ディープラーニング・エイアイ学習プラットフォームでのテスト段階で提供されており、世界中の開発者の参加を呼びかけています。

オープンソースエコシステムのサポート

MCPはアンサラティックおよびオープンソースコミュニティによるサポートを受けたオープンソースプロトコルです。コースで紹介されるリファレンスサーバー（ファイルシステムやウェブ抽出サーバーなど）やサードパーティ統合（Google Drive、Slack、GitHubなど）は開発者にとって豊富な実践リソースを提供します。また、アンサラティックは企業向けMCPサーバーの展開をサポートするさらなるツールキットのリリースを計画しており、そのエコシステムをさらに拡張しようとしています。

業界の影響:標準化と効率の促進

MCPの登場により、AIアプリケーション開発における断片化問題が解決されました。従来、異なるデータソースに接続するには各シナリオごとにカスタムコードを書く必要がありましたが、MCPは統一されたプロトコルを通じてこのプロセスを大幅に簡素化します。コースの公開により、開発者がこの技術を簡単に習得し、よりスマートでコンテキスト認識能力のあるAIアプリケーションを開発できるようにしました。

業界視点から見ると、MCPの標準化特性はAIとブロックチェーン、医療、教育などの分野での融合を推進する可能性があります。ネットワークの動向では、MCPコースの公開により、AI関連の暗号通貨（例えばRNDRやAGIX）のアクティブアドレスが増えていることが示されています。これにより市場がAI技術教育に強い関心を持っていることが分かります。さらに、ブロック（Block）、アポロ（Apollo）などの企業は既にMCPを採用しており、リプリット（Replit）やソースグラフ（Sourcegraph）などの開発ツール会社もMCPのサポートを統合しています。これにより、MCPの実際の応用での潜在力が証明されています。

入口: https://www.deeplearning.ai/short-courses/mcp-build-rich-context-ai-apps-with-anthropic/