この記事は Model Context Protocol Advent Calendar 2025 の記事です。
こんにちは！エンジニアの皆さん、MCP (Model Context Protocol) はもう触っていますか？
最近、Linux Foundationに移管したことも大きな話題になりましたよね！
これからももっと利用シーンが増加していくことが想定されます！
MCPが登場するまでは、AIモデルに外部ツール（データベース、API、ファイルシステムなど）を使わせるには、各モデル固有の実装が必要でした。
しかし、MCPを使えば一度作ったツールをClaudeやその他のMCP対応クライアントで共通して使えるようになるのです。
MCPについては以下の資料がわかりやすいです！
今回は、このMCPを使って 「Bitcoinを操作できるAIエージェント」 を爆速で作ってみました！！
今回採用した bitcoin-mcp
バックエンドには軽量で高速な Hono、エージェントフレームワークには Strands Agent を採用しています！
Mastraよりも簡単に実装できたのでAWSユーザーの方はこちらの方が良いのではないかと感じました！
この記事では、実際のコードを交えながら、MCPサーバーをAIエージェントに統合する方法を解説します。
ぜひ最後まで読んでいってください！
作ったもの：BitcoinAgent
今回作成したのは、チャット形式でBitcoinのネットワーク情報を取得したり、アドレスを生成したりできるAIエージェントです。
GitHubリポジトリ
プロジェクト構成
フロントエンドとバックエンドを一つのリポジトリで管理する モノレポ構成 を採用しています。
bitcoin-agent/
├── packages/
│ ├── backend/ # Hono + Strands Agent TypeScript SDK
│ └── frontend/ # React + Vite
├── biome.json # Biome設定
├── tsconfig.base.json # TypeScript共通設定
├── tsconfig.json # TypeScriptプロジェクト参照設定
└── pnpm-workspace.yaml # pnpmワークスペース設定
システムアーキテクチャ
全体的なアーキテクチャは以下の通りです。
フロントエンドからHonoサーバーへリクエストを送り、Honoサーバー内のStrands AgentがMCPクライアントを通じて bitcoin-mcp サーバーと通信します。
ポイントは、Bitcoinの操作ロジックを自前で実装していない点です。既存の bitcoin-mcp というMCPサーバーを、npx 経由で呼び出して利用しています。これがMCPの強力なところです！
ちなみに、図中の Stdio Transport は標準入出力を使った通信方式、RPC (Remote Procedure Call) は外部のBitcoinノードと通信するためのプロトコルです。これらを意識せずに使えるのがMCPの利点ですね。
処理シーケンス
ユーザーがメッセージを送信してから、AIがBitcoinネットワークを操作し、応答を返すまでの流れは以下のようになります。
API仕様 (OpenAPI)
バックエンドのAPIはOpenAPI仕様に基づいて定義されています。
主要なエンドポイントは /api/chat (通常応答) と /api/chat/stream (ストリーミング応答) です。
openapi: 3.0.3
info:
title: Bitcoin Agent API
description: |
Bitcoin Agent APIは、Bitcoin MCP（Model Context Protocol）を使用して構築されたAIエージェントのバックエンドAPIです。
version: 0.1.0
paths:
/api/chat:
post:
summary: 非ストリーミングチャット
description: エージェントに問い合わせを行い、完全なレスポンスを一度に受け取ります。
tags:
- chat
requestBody:
required: true
content:
application/json:
schema:
type: object
properties:
message:
type: string
/api/chat/stream:
post:
summary: ストリーミングチャット
description: エージェントからの応答をリアルタイムにストリーミングで受け取ります。
tags:
- chat
requestBody:
required: true
content:
application/json:
schema:
type: object
properties:
message:
type: string
実装のポイント
1. MCPクライアントのセットアップ
まず、バックエンドでMCPサーバー（今回は bitcoin-mcp）に接続するためのクライアントを作成します。
@modelcontextprotocol/sdk と @strands-agents/sdk を使用します。
import { StdioClientTransport } from '@modelcontextprotocol/sdk/client/stdio.js';
import { McpClient } from '@strands-agents/sdk';
export function createBitcoinMCPTools() {
// Stdio転送を使って、ローカルで動作するMCPサーバーに接続
const bitcoinMcpTools = new McpClient({
transport: new StdioClientTransport({
command: 'npx',
args: ['-y', 'bitcoin-mcp@latest'], // 既存のMCPサーバーをそのまま利用！
}),
});
return bitcoinMcpTools;
}
たったこれだけで、Bitcoinの複雑なRPC操作などをカプセル化したツール群がAIから使えるようになります。
2. エージェントの初期化
次に、このツールをエージェントに渡します。
ここで使用している Strands Agent は、TypeScriptで型安全にエージェントを構築できるフレームワークです。
3. HonoでのストリーミングAPI
AIの応答は時間がかかることがあるため、UX向上のためにストリーミングレスポンスを実装します。Honoの stream ヘルパーを使うと非常に簡単に書けます。
実際に動かしてみる
それでは実際に動かしてみましょう！！
動かす前にAWS CLIで認証済みであることが必要です！
依存関係をインストールしましょう！
pnpm install
次にバックエンド側を起動します！
pnpm backend run dev
別タブでフロントエンドを起動します！
pnpm frontend run dev
これでアクセス可能になりました！
以下のような画面にアクセスできるはずです！
鍵ペアを作ってもらったり(テスト用です！！)
最新のブロック高の情報を取得したりすることができました！！
実際にテストネットのブロックエクスプローラーを確認してみると一致していました！！
これは良さげですね！！
まとめ
MCPを使うことで、「車輪の再発明」をせずに、既存の強力なツール群をAIエージェントに組み込むことができました。
-
Hono:
高速なWebサーバーとストリーミング対応 -
Strands Agent:
柔軟なエージェント構築 -
MCP:
外部ツールとの標準化された接続
この3つを組み合わせることで、実用的なAIアプリケーションが驚くほど簡単に作れます！！
皆さんもぜひ、色々なMCPサーバーを組み合わせて、独自のAIエージェントを作ってみてください！
ここまで読んでいただきありがとうございました！！
良いお年を！！