AIがツール選びを間違える？MCPサーバーのルーティング問題をrouteproofで可視化してみた

「ちゃんとコードを書いたのに、AIが全然違うツールを呼んでいる…」そんな経験、ありませんか？　実はこれ、コードのバグじゃないんですよね。🤔

最近、海外のエンジニアが作った routeproof というツールが話題になっています。MCPサーバーのツールルーティング問題を可視化する小さなツールなのですが、これが意外と深い問題を浮き彫りにしてくれます。今回はその仕組みと、なぜ「ツールの説明文」がこんなにも重要なのかを一緒に見ていきましょう！

Contents

🤖 MCPサーバーって何をしているの？
😈 「ツール泥棒」問題とは？
🔍 routeproofでどう確認するの？
まとめ

🤖 MCPサーバーって何をしているの？

AI tools routing / Photo by Markus Winkler via Pexels

まず前提として、MCP（Model Context Protocol）サーバーとは、AIホスト（ChatGPTやClaudeなど）が外部の機能を呼び出すための仕組みです。イメージとしては「AIが使える道具箱」みたいなものですね。

ここで重要なポイントがあります。AIがどのツールを呼ぶか判断するとき、モデルが見ているのは次の3つだけです。

✅ ツールの名前（name）
✅ ツールの説明文（description）
✅ ツールの入力スキーマ（input schema）

コードの中身は一切見えません。つまり、説明文が曖昧だったり、2つのツールの説明が似ていたりすると、AIは静かに「間違ったツール」を選んでしまうんです。😱

😈 「ツール泥棒」問題とは？

routeproofの作者が発見したのが、まさにこの「ツール泥棒」現象です。

あるツールの説明文が他のツールのユースケースを包含してしまっていると、1つのツールが他の2つのツールの仕事を横取りしてしまいます。ユニットテストはすべてパスするのに、実際のAIの動きはバグっている、という厄介な状態です。

具体的にどういう状況か、コード例で見てみましょう。

# ❌ 説明が曖昧で「泥棒」になりやすい例
tools = [
    {
        "name": "get_data",
        # 広すぎる説明 → 何でも引き受けてしまう
        "description": "データを取得する",
    },
    {
        "name": "get_user_profile",
        # 上のツールと競合してしまう
        "description": "ユーザーデータを取得する",
    },
    {
        "name": "get_sales_report",
        # こちらも同様に競合
        "description": "売上データを取得する",
    },
]

# ✅ 改善後：説明をユニークかつ具体的に
tools = [
    {
        "name": "get_user_profile",
        # 対象・目的・返却値を明示する
        "description": "ユーザーIDを受け取り、名前・メール・登録日を返す。ユーザー情報の参照専用。",
    },
    {
        "name": "get_sales_report",
        "description": "期間を受け取り、売上集計レポートをCSV形式で返す。売上分析専用。",
    },
]

ポイントをまとめるとこんな感じです👇