MCPの実践：クイックな実験からマルチエージェントシステムへ

MCPは、開発者がAIアプリケーションやエージェントをツールやサービスに接続するための標準的な手法として急速に普及しています。日常的な開発ワークフローの自動化から高度なAIエージェントの構築まで、チームはMCPサーバーを活用し、実際のシステムやデータにアクセスできる、より実用的なAIを実現しています。しかし、MCPの活用方法は多岐にわたり、ツールやフレームワークのエコシステムも拡大しているため、どこから始めるべきか、またどのように効果的にスケールさせるかを判断するのは簡単ではありません。

このセッションでは、MCPサーバーを活用するための3つの実践的なアプローチをご紹介します。 

1. DockerのMCP ToolkitおよびCatalogを活用した迅速な実験 
2. cagentを用いた宣言型マルチエージェントアプリケーション
3. LangGraphやCrewAIなどのフルエージェントフレームワーク

それぞれのアプローチをいつ使うべきか、どの程度のコントロールが可能か、そして実際の現場でどのように活用するかについて、具体的なガイダンスと実例を通じて学べます。