MCP サーバーに数十のツールがある場合は、おそらく間違って構築されています。 ユースケースごとに具体的で明確なツールが必要ですが、多すぎることもできません。これにより、ほとんどの企業が解決方法を知らないほぼ不可能なトレードオフが生じます。 そこで、友人で@StainlessAPIの創設者兼CEOであるアレックス・ラトレイ氏(@RattrayAlex)にインタビューしました。Stainless は、@OpenAI や @AnthropicAI などの企業向けに API、SDK、MCP サーバーを構築しています。アレックスは、ソフトウェアとソフトウェアを対話させる方法を習得するのに何年も費やしており、彼が知っていることを共有するために番組に出演しました。 私は彼を@everyのAI & Iに出演させ、MCPとAIネイティブインターネットの未来について話してもらいました。私たちは次のことに入ります。 • MCP サーバーを無駄のない正確な設計にします。信頼性の高いMCPサーバーを構築するためのAlexのベストプラクティスは、ツールセットを小さく保ち、各ツールに正確な名前と説明を付け、モデルが処理しなければならない入力と出力を最小限に抑えることから始まります。ステンレスでは、不要なデータを取り除くために、その上にJSONフィルターを追加することもよくあります。 • 動的モードで複雑な API を管理できるようにします。AI が大規模な API でどのツールを使用するかをどのように判断するかという問題を解決するために、Stainless は「動的モード」に切り替え、モデルは 3 つのツールのみを取得します。 • ビジネス コパイロットとしての MCP サーバー。Stainless では、Alex は MCP サーバーを使用して @NotionHQ や @HubSpot などのツールを接続し、「先週サインアップした顧客はどれですか?」などの質問をすることができます。システムは複数のデータベースを照会し、複数のログインと検索が必要だったサマリーを返します。 • Claude Code で会社の「頭脳」を作成します。Alexは、自分のシステム上でClaude Codeを実行し続け、顧客からのフィードバックやSQLクエリなどの有用な入力をGitHubに保存するように依頼することで、Stainlessで共有の会社の頭脳を構築しました。時間が経つにつれて、チームが簡単にクエリできる厳選されたアーカイブが作成されます。 • MCP の未来はコード実行です。アレックス氏は、モデルに何百ものツールを提供する代わりに、最も強力なセットアップは単純なコード実行ツールとドキュメント検索ツールであると考えています。AI は API の SDK に対してコードを記述し、サーバー上で実行し、スタックしたときにドキュメントをチェックします。 これは、MCP を理解し、競争力として使用する方法を学びたい人にとって必見です。 以下をご覧ください! タイムスタンプ： 導入: 00:01:14 アレックスが裸足で走るのが好きな理由: 00:02:54 API と MCP、新しいインターネットのコネクタ: 00:05:09 MCP サーバーを正しく行うのが難しい理由: 00:10:53 信頼性の高い MCP サーバーの設計原則: 00:20:07 大規模な API の MCP サーバーのスケーリング: 00:23:50...