00:00:002025年はAIにとって本当に重要な1年でした。次々と素晴らしいモデルやツールが登場し、
00:00:05それぞれがより高速で高機能になっていきました。
00:00:08最も重要なリリースの1つは、
00:00:10Anthropicが2024年後半にリリースしたModel Context Protocolです。これは本当に大きな話題になりました。
00:00:17多くの製品やサービスがこれを中心に開発されました。この年も終わりに向かうので、
00:00:22私の開発の見方を根本的に変えた6つの最高のMCPを紹介したいと思います。
00:00:26その前に、スポンサーのBlinkについて少しお話しします。
00:00:29AI搭載のSaaSを構築したことがある人なら、最も難しい部分はアイデアではないことをご存じでしょう。
00:00:33モデルの選択、クレジットの管理、すべてを機能させることです。
00:00:37Blinkはそのすべてを処理します。
00:00:39Blinkを使えば、アプリを速く構築できるだけでなく、完全な制御が得られます。
00:00:42Claude OpusやGemini、
00:00:44GPTなど独自のAIモデルを選択するか、
00:00:46Blinkの自動モードに任せて、
00:00:48出力とクレジット使用を最適化する最良のモデルを選ばせることができます。他のツールのようにこっそりクレジットを消費することはありません。
00:00:54アプリのデザインもとても簡単です。Figmaのスクリーンショットをアップロードするか、
00:00:58PinterestやDribbbleのインスピレーションを共有すれば、
00:01:01Blinkが美しくUIを再現します。
00:01:03AIの統合もシームレスです。チャット、画像、音声、動画など、Blinkがガイドしてすべてが滑らかに動作します。
00:01:10本当に磨かれたアプリを構築して実際にリリースしたいなら、Blinkはあなたの最短経路です。
00:01:14ピン留めコメントのリンクをクリックして、今日から構築を始めてください。
00:01:17では、AI コードエディタでの私の仕事のやり方を変えたMCPサーバーから始めましょう。
00:01:22Context 7です。Context 7は、
00:01:24最新でバージョン固有のドキュメントとコード例をすべてAIコーディングエージェントに直接取り込みます。
00:01:30これにより、AIコーディング中に発生する依存関係の不一致などの多くの問題が解消されます。
00:01:35代わりに、AIエージェントに任意のライブラリの使用方法に関する知識ベースを提供します。
00:01:39オープンソースライブラリに限定された無料プランを含む複数のプランで利用できます。
00:01:44使用するには、
00:01:45単にサインアップしてAPIキーを作成し、
00:01:47インストールコマンドを使用して好みのコーディングツールにインストールします。
00:01:50完了すると、MCPとそのすべてのツールがプロジェクトですぐに使用可能になります。
00:01:55MCPを使用すると、モデルは私が使用するよう依頼したフレームワークのドキュメントを調べることができます。
00:02:00その後、
00:02:00ツールコールを実行してドキュメントと クイックスタートガイドを取得し、
00:02:04そのドキュメントを参考として使用してタスクを実装します。
00:02:07単純なウェブ検索は構造化されていない曖昧な結果を返しますが、
00:02:10Context 7は関連するドキュメントスニペットを取得します。これは、
00:02:14ドキュメントのベクトルデータベースを維持し、
00:02:16頻繁に更新し、
00:02:17クエリが出されるたびにセマンティック検索を使用してデータを取得するためです。
00:02:21Refという名前の別のツールもあり、これは基本的にContext 7の文脈効率版です。
00:02:28Context 7の機能、ウェブ検索、ウェブスクレイピング、コード検索などの機能を1つのプラットフォームにまとめます。
00:02:34Refはセマンティック検索を使用し、
00:02:36Context 7とは異なり、
00:02:37大きなドキュメント全体をコンテキストウィンドウに注入するのではなく、
00:02:41あなたの特定の質問に関連する部分だけを公開します。
00:02:43ただし、無料プランには非常に限定されたクレジットしかなく、その後は有料ティアに移動する必要があります。
00:02:48したがって、これらの追加機能が必要でない限り、Context 7の方が良い選択肢です。
00:02:51次のMCPはコンテキスト保存の観点から非常に重要であり、すべてのMCPを橋渡しするDocker MCPです。
00:02:58実際には2つのツールを使用して、AIエージェント内で多くのMCPに直接接続することができます。
00:03:03このMCPの重要な機能は、コンテキストで公開されるツールを削減することです。
00:03:07Dockerは信頼できる検証済みMCPサーバーのカタログを維持しています。
00:03:11使用しているAIクライアントに単一のMCPサーバーを追加して、Dockerで必要なMCPを接続するだけです。
00:03:17その後、
00:03:18クライアントに接続して接続されたMCPを使用するよう依頼すると、
00:03:21MCP FindやMCP Addなどのツールを使用してDockerを介してMCPにアクセスして結果を返します。
00:03:27Docker MCPを使用すると、
00:03:29特定のクエリに必要なツールのみがロードされ、
00:03:32コンテキストが不要なツールで肥大化するのを防ぎます。
00:03:35したがって、
00:03:36Docker で接続されているMCPに数百個のツールが含まれていても、
00:03:39コンテキストウィンドウはわずか2つのツールで構成されます。
00:03:41また、すべてのツールがDocker内のサンドボックスで実行されるため、非常に安全です。
00:03:46MCPを使用する場合の根本的な問題は、
00:03:47コンテキストウィンドウで多くのツールが公開されているため、
00:03:50コンテキストウィンドウが肥大化していることです。実際には、
00:03:53ほんのいくつかのツールしか必要ありません。
00:03:54CloudflareとAnthropicの両方がこれを強調し、
00:03:57Cloudflareはソリューションのコンセプト全般について、
00:03:59それをコードモードと呼びました。
00:04:01Dockerは実際、この問題を最初に解決しました。
00:04:03コードモードが何であり、どのような問題を解決するかを説明するビデオを以前作成しました。
00:04:08コードモードは動的MCPも可能にします。これにより、
00:04:11AIエージェントは単にツールを見つけるだけでなく、
00:04:13他のMCPツールを呼び出すことができるJavaScript対応ツールを作成できます。
00:04:18この機能で実際にどのくらい時間とコンテキストが節約されるかを示すビデオでこれをデモンストレーションしました。
00:04:23では、
00:04:24UIコンポーネント用の個人的なお気に入りで頼りになるMCPサーバーのShadCN registry MCPサーバーに移ります。
00:04:29ShadCNは本当に素敵なUIコンポーネントのライブラリで、
00:04:33完全にカスタマイズ可能で、
00:04:34Webアプリケーションで直接使用できます。
00:04:36ただし、
00:04:37UIで直接使用しても、
00:04:38AIエージェントがコンポーネントの特定のコンテキストを持たないため、
00:04:42多くの問題が発生する可能性があります。
00:04:44しかし、このMCPを使用すると、すべてが変わります。
00:04:46このMCPを使用すると、コンポーネントを直接取得してインストールできます。
00:04:50ShadCN MCPではレジストリを接続することもできます。
00:04:53レジストリは基本的に、
00:04:54特定のコンポーネントをどこから取得するか、
00:04:57それらを正しくインストールするための依存関係が何かを示すインデックスです。
00:05:00このMCPサーバーはShadCNレジストリからアイテムと対話してコンポーネントを取得できます。Aseternity UI、
00:05:06Magic UIなど、
00:05:08多くの他のものもあります。
00:05:09インストールはかなり簡単です。
00:05:10コマンドをコピー&ペーストするだけで、MCPが設定されてすぐに使用できる状態になります。
00:05:15カスタムレジストリの追加も、components.jsonファイルに数行のコードを追加するだけです。
00:05:21正直なところ、美しいUIコンポーネントを構築するためにそれを多く使用しています。
00:05:24これは比較的新しいものですが、
00:05:26GoogleはあなたにGoogle Cloudサービスへのアクセスを与える完全に管理されたMCPサーバーをちょうど発表しました。
00:05:30Gemini 3と一緒に開始され、このサーバーはGoogle Maps MCPをもたらします。
00:05:35エージェントはロケーションベースの接地を使用して、
00:05:37Google Mapsから直接正確なデータを取得し、
00:05:40AIエージェントに新しい可能性を開きます。
00:05:42BigQuery MCPにより、
00:05:43エージェントはエンタープライズデータを解釈しながら、
00:05:46コンテキストウィンドウ内の機密データの問題を排除します。
00:05:49さらに、MCPがクラウドサービスを管理できるGoogle Compute MCPを開始しました。
00:05:54Kubernetes MCPを使用すると、コンテナの操作はこれまでになく簡単になります。
00:05:58これらの新しいMCPはすべてリモートで、オープンソースでもありません。
00:06:02それらのクイックスタートガイドはGitHubレポにリンクされており、以下の説明でリンクします。
00:06:07しかし、他のGoogleサービスMCPについて言及しないことはできません。
00:06:10これらはオープンソースで、
00:06:11Google Workspace、
00:06:12Firebase、
00:06:12Google Analytics、
00:06:14Flutter など多くのものが含まれています。
00:06:15そのすべての中で、私は私のプロジェクトでFirebase MCPを多く使用してきました。
00:06:19YouTubeチャンネルを実行し、
00:06:21すべてのコンテンツ、
00:06:22アップロード、
00:06:23締め切り、
00:06:23研究、
00:06:24システムをNotionで管理しているため、
00:06:26Notion MCPが最も役立つのです。
00:06:28インストールは非常に簡単です。単一のコマンドを実行するだけで、すぐにセットアップされます。
00:06:32インストール時に最初に認証するだけで済み、
00:06:34接続されたワークスペースをすべて管理するために必要なツールがすべて装備されています。
00:06:38このツールセットを使用して、接続されたワークスペース内のタスクの広範な範囲を検索、取得、作成、更新、移動、処理できます。
00:06:45Notion MCPには他にも素晴らしい用途があります。
00:06:48個人的には、
00:06:49ClaudeとNotion MCPを使用してチームを管理し、
00:06:52コンテンツの状態を追跡し、
00:06:53パイプラインにある アイデアを追跡し、
00:06:55新しいアイデアを追加したり改良したりします。
00:06:57Notion MCPを使用した日常のタスクとワークフローの追跡と簡素化を大幅に支援してくれています。
00:07:03Notionを使わない場合に備えて、同様の機能を持つObsidian MCPもあります。
00:07:09Obsidian MCPは同じ操作をすべて実行でき、ページの管理もできます。
00:07:13そして、
00:07:14私が実際にほとんどのプロジェクトで使い始めた、
00:07:16最も強力なMCPサーバーの1つであるSupabase MCPで終わります。
00:07:20小規模なプロジェクトのバックエンドでSupabaseを使用しているため、このMCPは非常に役立っています。
00:07:26SQLクエリを手動で書いたり、データベーススキーマと設定を管理する必要がなくなります。
00:07:32このMCPを使えば、AIコードエディタがデータベーススキーマ管理からSQL操作まで、すべて自動で処理できます。
00:07:39あとは、使用しているプラットフォーム上でプロンプトを通じて指示するだけです。
00:07:42インストール処理はかなりシンプルです。
00:07:44MCPにログインして認証するだけで、すべてのツールが使用可能になります。
00:07:49その後、AIツールにデータベースを作成するよう指示するだけです。
00:07:52プロジェクト作成からコスト管理、環境セットアップまで、すべてを自動で処理できます。
00:07:58これでこのビデオは終わりです。
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00:08:07いつもご視聴ありがとうございます。次の動画でお会いしましょう。