MCPの実践設計パターンとは？｜第5章｜チャット・RAG・ツール統合まで網羅的に解説

第5章 MCP設計パターンとユースケース

第4章では、MCPを支える技術的な基盤や代表的なツールとの連携方法について学びました。ここからは、いよいよMCPをどのように実際のユースケースに落とし込み、現場で機能する「設計パターン」として活用していくかを探っていきます。

モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、文脈を整理・再現・制御するための設計思想ですが、その力を最大限に引き出すには、具体的な使い方＝「パターン」の理解が不可欠です。第5章では、チャットボットやRAG、マルチタスク、ツール統合といった実用的なユースケースを題材に、MCPの運用設計を体系的に紹介していきます。

5.1 チャットボットと会話履歴のスコープ制御

一般的なチャットボットでは、履歴の“どこまで”を参照すべきかという「会話スコープ」が重要になります。履歴をすべて保持すれば一貫性は増しますが、冗長・誤解・計算負荷といった課題が発生します。MCPは「保持する履歴の粒度」と「明示的なスコープの設計」によって、チャットボットの応答品質を最適化する手法を提供します。

5.2 タスク分離とセッション切り替え

1ユーザーが複数の目的（例：レポート作成、FAQ確認）を同時並行で扱う場合、文脈が混ざることでモデルの出力が崩れるリスクがあります。MCPを使えば、セッションIDやタスクタグを軸にコンテキストを分離・再構築でき、複雑なユースケースでも「文脈の切り替え」を安全に行えます。

5.3 ドキュメントベース質問応答（RAG）でのContext設計

RAG（Retrieval-Augmented Generation）では、検索結果とモデル内部の指示がぶつからないよう「文脈の統合設計」が求められます。検索結果をそのまま貼り付けるのではなく、スロット形式やテンプレート要約、意図分類などを活用してMCP的に制御することで、より安定した応答が可能になります。

5.4 Tool Use / Multi-agent systemでのMCP適用例

LangChainやSemantic Kernelといったツール統合、複数エージェントが協調する環境（マルチエージェントシステム）では、誰が何を目的に行っているかという「ロール（役割）と意図の設計」が鍵を握ります。MCPは、こうした複雑な相互作用の中で、各エージェントの状態や目的を明示し、文脈の同期と分離を可能にします。

以上のように、第5章では現実的なシナリオに基づきながら、MCPをどのように導入し、応答の一貫性・信頼性・拡張性を保つかを深掘りしていきます。 では次のセクションでは、5.1「チャットボットと会話履歴のスコープ制御」について、具体例を交えながら詳しく見ていきましょう。 → 5.1 チャットボットと会話履歴のスコープ制御へ進む