Tiny Agents: MCPを活用した50行コードのエージェント実装

この記事では、Model Context Protocol (MCP) を利用して、わずか50行のコードで構築可能なエージェントの実装方法を解説しています。MCPはLLMにツールセットを公開するための標準APIであり、既存の推論クライアントをMCPクライアントとして拡張することで、エージェントを容易に作成できます。実装例として、ローカルで実行されるファイルシステムサーバーとPlaywright MCPサーバーに接続し、ユーザーの指示に従ってHugging Faceコミュニティに関する俳句をファイルに書き込んだり、Web検索を実行したりするエージェントが紹介されています。エージェントは、LLMがツールを呼び出し、その結果をフィードバックするループ構造で動作し、タスク完了や追加情報の要求のために`task_complete`や`ask_question`といったツールも利用します。コードはTypeScriptで書かれており、asyncジェネレーターなどのモダンなJavaScript機能が活用されています。また、LLMの関数呼び出し(ツール利用)能力がエージェント開発を簡略化する点や、OpenAIの関数呼び出しドキュメントがコミュニティ標準となっていることにも言及しています。将来的には、他のモデルや推論プロバイダーとの連携、ローカルLLMの統合などが期待されています。