OpenAI Agents SDK 入門 (5) - MCP

「OpenAI Agents SDK」の「MCP」についてまとめました。

前回

1. MCP

「MCP」(Model Context Protocol) は、LLM にToolとコンテキストを提供する手法です。

「Agents SDK」は「MCP」をサポートしています。これにより、幅広い「MCPサーバ」を使用してAgentにToolを提供できます。

2. MCPサーバ

現在、MCP仕様では、使用するトランスポートメカニズムに基づいて2種類のサーバが定義されています。

これらのサーバに接続するには、MCPServerStdio クラスと MCPServerSse クラスを使用できます。

たとえば、公式の「MCP filesystem server」は、次のように使用します。

async with MCPServerStdio(
    params={
        "command": "npx",
        "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", samples_dir],
    }
) as server:
    tools = await server.list_tools()

3. MCPサーバの使用

MCPサーバはAgentに追加できます。Agents SDK は、Agentが実行されるたびに MCPサーバで list_tools() を呼び出します。これにより、LLMはMCPサーバのToolを認識します。LLMがMCP サーバからToolを呼び出すと、SDK はそのサーバで call_tool() を呼び出します。

agent=Agent(
    name="Assistant",
    instructions="Use the tools to achieve the task",
    mcp_servers=[mcp_server_1, mcp_server_2]
)

4. キャッシュ

Agentが実行されるたびに、MCPサーバで list_tools() が呼び出されます。特にサーバがリモートサーバである場合、これはレイテンシヒットになる可能性があります。Toolのリストを自動的にキャッシュするには、MCPServerStdio と MCPServerSse の両方に cache_tools_list=True を渡します。Toolのリストが変更されないことが確実な場合にのみ、この操作を実行してください。 キャッシュを無効にする場合は、サーバで invalidate_tools_cache() を呼び出します。

5. エンドツーエンドの例

examples/mcp で完全な動作例を参照できます。

6. トレース

トレースは、次の MCP 操作を自動的にキャプチャします:

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