MCPサーバーを30分で自作しよう！AIツールを自分で作る入門チュートリアル

「AIと自分のシステムを連携させたいけど、どこから手をつければいいかわからない…」そんな悩み、ありませんか？🤔

最近、AI開発の世界でMCP（Model Context Protocol）というキーワードが急速に注目を集めています。今回はこのMCPサーバーを実際に自分で作りながら、仕組みをざっくり理解していきましょう！

Contents

MCPサーバーってそもそも何？
今回作る3つのAIツール
MCPサーバーの基本構造を見てみよう
サーキットブレーカーって何？
まとめ

MCPサーバーってそもそも何？

AI server programming / Photo by Pixabay via Pexels

イメージとしては「AIと自分のビジネスロジックをつなぐ中継地点」です。

従来のAI連携では、ツールのロジックをAIのコードの中にベタ書きしていました。でもMCPを使うと、ビジネスロジックとAIのオーケストレーション層を分離できるんですよね。つまり、AIの部分を変えてもツール側は触らなくてよくなる、という設計の話です。

メリットをざっくりまとめるとこんな感じです。

✅ AIとビジネスロジックが疎結合になる
✅ ツールを再利用・組み合わせやすくなる
✅ スキーマ検証・レート制限など堅牢な設計が入れやすい

今回作る3つのAIツール

30分のチュートリアルで作成するツールは以下の3つです。

データベースクエリツール：自然言語→SQLクエリ実行
通知ツール：AIからの通知送信
ファイル操作ツール：ファイルの読み書き操作

さらにZodによるスキーマバリデーション・レート制限・サーキットブレーカー（障害時の自動遮断）まで実装します。盛りだくさんですね😄

MCPサーバーの基本構造を見てみよう

まず、MCPサーバーの骨格はこんな感じです。ポイントを先に確認しておきましょう。

tool() でAIが呼び出せるツールを登録する
引数スキーマをZodで定義してバリデーションを自動化
処理の中身（ビジネスロジック）はツールごとに分離

// MCPサーバーの基本骨格（TypeScript）
import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
import { z } from "zod";

const server = new McpServer({
  name: "my-ai-tools",   // サーバー名
  version: "1.0.0",
});

// ✅ データベースクエリツールを登録
server.tool(
  "query_database",
  "データベースにSQLクエリを実行します",
  {
    // Zodでスキーマを定義（バリデーション自動化）
    query: z.string().describe("実行するSQLクエリ"),
    limit: z.number().max(100).default(10).describe("最大取得件数"),
  },
  async ({ query, limit }) => {
    // ここにビジネスロジックを書く
    const result = await executeQuery(query, limit);
    return {
      content: [{ type: "text", text: JSON.stringify(result) }],
    };
  }
);

console.log("MCPサーバー起動完了！");

ここが重要です。Zodでスキーマを定義するだけで、AIがツールを呼び出す際の引数チェックが自動で行われます。型ミスや不正な値が来ても弾いてくれるので、安心して設計できますよね。