Model Context Protocol （MCP）により、大規模言語モデル（LLM）と AI アプリケーション（エージェント）が外部のデータソースに接続する方法が標準化されます。MCP サーバーを使用すると、そのツール、リソース、プロンプトを使用してアクションを実行し、バックエンド サービスから更新されたデータを取得できます。
ローカル MCP サーバーとリモート MCP サーバーの違いは何ですか？
- ローカル MCP サーバー
- 通常、ローカルマシンで実行され、同じデバイス上のサービス間の通信に標準の入力ストリームと出力ストリーム（stdio）を使用します。
- リモート MCP サーバー
- サービスのインフラストラクチャで実行され、AI アプリケーションに HTTP エンドポイントを提供して、AI MCP クライアントと MCP サーバー間の通信を行います。MCP アーキテクチャの詳細については、 MCP アーキテクチャをご覧ください。
次のステップ
- Knowledge Catalog ローカル MCP サーバーを使用する方法を学習する。
- Knowledge Catalog リモート MCP サーバーを使用する方法を学習する。
- Knowledge Catalog のユースケースを試す。