非構造化データのためのMCPサーバー設計
本記事では、非構造化データを扱うためのModel Context Protocol(MCP)サーバーの設計手法について解説する。従来の構造化データ向けアプローチと異なり、テキストや画像などの多様な形式のデータを効果的に管理・検索可能にするサーバーアーキテクチャのパターンと実装戦略を紹介する。
背景メモ
- MCP(Model Context Protocol)は、Anthropicが2024年後半に発表したオープンプロトコル。AIアシスタント(Claudeなど)が外部のデータソースやツールに安全にアクセスするための標準規格で、USB-Cのような「AI用プラグイン規格」とよく例えられる。
- この記事の著者は、非構造化データ(PDF、画像、動画、メール、チャットログなど、決まった形式のないデータ)を扱うMCPサーバー「Ariadne」を設計・公開している。従来のRAG(検索拡張生成)がテキストの切り貼りに頼るのに対し、Ariadneは元の文書の構成やレイアウトを保持したままAIにデータを渡せる点が特徴。
- 非構造化データは企業データの80%以上を占めるとされるが、AIが扱いづらいため放置されがち。Ariadneのようなツールは、AIエージェントが「人間と同じ文書を見て判断する」ための基盤技術として注目されている。