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。

packages/backend/src/lib/bitconMcp.ts

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！！