Model Context Protocol（MCP）を使った技術記事収集システムの構想を紹介します。
「記事収集 → AI要約 → チーム共有」の全自動化を目指すシリーズの第1回です。

1. はじめに — 技術記事収集の課題

「あの記事、どこで見たんだっけ？」

Slackで流れた記事、Xで見かけたブログ、HackerNewsのトレンド——。気になる記事は山ほどあるのに、体系的に管理・共有できていないのが現実です。

そこで構想しているのが、AIエージェントと連携した技術記事収集システムです。単なる記事収集ではなく、要約からチーム共有まで全自動化を目指します。

2. システム全体構想

理想的なワークフロー

開発フェーズ

Phase 0: 構想・設計（← 今回）

システム全体設計、技術選定、MCP基礎理解

Phase 1: 記事収集基盤

Qiita記事取得、MCPによるClaude連携

Phase 2: AI要約・分析

Gemini APIによる要約・分類・関連性分析

Phase 3: マルチソース対応

複数技術メディア連携、RSS統合

Phase 4: チーム共有・ナレッジ管理

Slack/Discord Bot連携
Notion Database・Obsidian自動保存
定期レポート生成

Phase 5: パーソナライゼーション

読書履歴に基づく記事推薦、個人最適化

3. 技術選択の背景

なぜMCPを選んだのか？

従来手法の課題:

REST APIサーバー: 運用コスト高、設定複雑
Webhook: 依存関係強い、デバッグ困難
スクレイピング: 仕様変更で頻繁に破綻

MCPの優位性:

軽量: Node.jsプロセス1つで完結
標準化: JSON-RPC準拠で互換性高い
拡張性: ツール追加が容易
将来性: Anthropic公式、エコシステム拡大期待

Gemini API採用理由

コスト効率: 無料枠充実（100万トークン/月）
日本語対応: 技術記事の理解度が高い
パフォーマンス: 高速レスポンス、安定したJSON出力

4. MCP（Model Context Protocol）の基礎

MCPは、LLMと外部ツールを標準化された方法で接続するプロトコルです。まるでUSBポートのように、異なるツールを統一的に利用できます。

構成要素

MCP Host: Claude DesktopやIDEなど
MCP Server: 特定機能を提供する軽量プログラム
Tools: 機能定義（関数名、引数、戻り値）

5. 今後の展開

Phase 1: Qiita記事取得基盤

次回の第1回では、いよいよ実装に入ります：

MCP Server基本構築（Node.js）
Qiita API連携で人気記事取得
Claude Desktop統合
基本的なレスポンス整形

Phase 2: Gemini API要約機能

実装予定: 記事要約・技術タグ抽出・関連性分析

Phase 3〜5: 高度化

マルチソース: 複数技術メディア・RSS対応
チーム共有: Slack/Discord Bot・Notion/Obsidian連携
パーソナライゼーション: 学習履歴に基づく推薦

6. 期待される効果

個人レベル

関連記事自動収集、要約による時短、体系的分類

チームレベル

朝会での情報共有自動化、技術選定の参考情報

将来的な可能性

学習履歴に基づく最適化、技術レベル対応

7. おわりに

MCPを使った技術記事収集システムの全体構想を紹介しました。

MCPの魅力は、軽量でありながらAIエージェントとの親和性が非常に高いことです。従来なら複雑なサーバー構築が必要だった機能が、簡単に実現できる時代になりました。

次回は、Gemini APIを使った記事要約機能を実装し、「収集した記事を読みやすい形で提供する」ステップに進みます。

技術記事の収集・要約・共有が全自動化されることで、エンジニアの学習効率とチーム連携が劇的に改善されるはずです。

参考リンク

本記事は 2025年6月時点の情報に基づいています。

次回記事: Phase 1の実装編を公開しました！業務の合間の個人開発でしたが、MCPサーバーとQiita API連携が完成しています。