はじめに AI と外部システムの連携を標準化する Model Context Protocol (MCP) が、2024 年後半に Anthropic 社から発表されて以来 [1]、界隈では大きな注目を集めています。AI が様々なツールやリソースへ簡単にアクセスできるようになる「AI のための USB-C」というコンセプトは非常に魅力的です。実際に MCP に対応する Cursor や Zed といった開発ツールやさまざまな MCP サーバーなどが登場したことでエコシステムは着実に広がり、盛り上がりを見せ

応用AIエンジニアのスキルを最大限活かせるMCPの現在と未来を解説。LLM活用経験を持つエンジニアが ...

本記事は 2025 年 4 月 1 日に AWS Machine Learning Blog で公開された Harness the power of MCP servers with Amazon Bedrock Agents を翻訳したものです。翻訳はプロフェッショナルサービスの松永大河が担当しました。 AI エージェントは大規模言語モデル (LLM) の機能を拡張する技術で、操作全体のコンテキストを維持し外部システムとの連携、複雑なワークフローなどを行います。 Amazon Bedrock Agent