はじめに
MCP(Model Context Protocol)は、AIモデルが外部ツールやデータソースと安全かつシームレスに連携するためのオープンスタンダードのことです。
MCPを活用すると、AIモデルとデータソースの間で統一されたプロトコルに基づく通信が可能になり、汎用性の高いアーキテクチャを実現できます。
本記事では、Goを用いてMCPサーバーを構築し、JSON-RPC 2.0を通じてクライアントと通信する方法を解説します。
対象読者
- MCPの基本概念を学びたい方
- GoでJSON-RPC 2.0サーバーを実装したい方
- AIモデルと外部ツールを連携させる仕組みを作りたい方
目次
- MCP(Model Context Protocol)とは？
- MCPの役割と仕組み
- なぜMCPを使うのか？
- GoでMCPサーバーを実装する
- JSON-RPC 2.0の基本
- MCPサーバーのエンドポイント定義
- GoでのJSON-RPC 2.0サーバーの実装
- MCPクライアントを実装し、動作確認
- JSON-RPC 2.0クライアントの実装
- 実際にデータの送受信を行う
- まとめ
1. MCP(Model Context Protocol)とは？
1.1 MCPの役割と仕組み
MCPは、AIモデルが外部データソースやツールと安全にやり取りするための通信プロトコルです。
以下のような特徴を持っています。
| 特徴 | 説明 |
|---|---|
| 標準化 | 外部システムと統一されたインターフェースで通信可能 |
| セキュア | データの送受信時に認証・暗号化を実装可能 |
| スケーラブル | AIモデルのスケールアウトが容易になる |
1.2 なぜMCPを使うのか？
MCPを導入することで、AIモデルのデータ連携がより柔軟かつ安全になります。
例えば、以下のようなユースケースがあります。
- AIモデルがデータベースからリアルタイムで情報を取得
- 外部のフィードバックシステムと統合し、モデルを自動調整
- 異なるツールとAPIを統一的に管理
1.3 MCP は JSON-RPC 2.0 をベースにしている
MCPはJSON-RPC 2.0 を基盤としたプロトコルであり、リクエストとレスポンスの形式はJSONで統一されています。
このため、gRPCではなく、JSON-RPC 2.0に基づいたサーバーを実装する必要があります。(誤りがあったため修正しました。)
2. GoでMCPサーバーを実装する
2.1 JSON-RPC 2.0の基本
JSON-RPC 2.0は、JSON形式のリクエストとレスポンスを用いた軽量なRPC（Remote Procedure Call）プロトコルです。
基本的な JSON-RPC 2.0 のリクエスト・レスポンスのフォーマットは以下の通りです。
リクエストの例（AI モデルへの入力）
{
"jsonrpc": "2.0",
"method": "processInput",
"params": { "model_id": "AI-001", "input_data": "Hello" },
"id": 1
}
レスポンスの例（処理結果）
{
"jsonrpc": "2.0",
"result": { "output_data": "Processed: Hello", "success": true },
"id": 1
}
2.2 GoでJSON-RPC 2.0サーバーを実装
MCP サーバー（server.go）
package main
import (
"encoding/json"
"log"
"net/http"
)
type Request struct {
JSONRPC string `json:"jsonrpc"`
Method string `json:"method"`
Params map[string]string `json:"params"`
ID int `json:"id"`
}
type Response struct {
JSONRPC string `json:"jsonrpc"`
Result map[string]interface{} `json:"result"`
ID int `json:"id"`
}
func handleMCPRequest(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
var req Request
json.NewDecoder(r.Body).Decode(&req)
log.Printf("Received request: %s", req.Method)
response := Response{
JSONRPC: "2.0",
Result: map[string]interface{}{
"output_data": "Processed: " + req.Params["input_data"],
"success": true,
},
ID: req.ID,
}
json.NewEncoder(w).Encode(response)
}
func main() {
http.HandleFunc("/mcp", handleMCPRequest)
log.Println("MCP Server is running on port 8080")
http.ListenAndServe(":8080", nil)
}
-
/mcpエンドポイントを作成し、JSON-RPC 2.0 のリクエストを処理 -
handleMCPRequest()でリクエストをパースし、レスポンスを生成
3. MCPクライアントを実装し、動作確認
3.1 JSON-RPC 2.0クライアントの実装
MCPクライアント（client.go）
package main
import (
"bytes"
"encoding/json"
"fmt"
"net/http"
)
func main() {
requestBody := map[string]interface{}{
"jsonrpc": "2.0",
"method": "processInput",
"params": map[string]string{"model_id": "AI-001", "input_data": "Hello"},
"id": 1,
}
jsonBody, _ := json.Marshal(requestBody)
resp, _ := http.Post("http://localhost:8080/mcp", "application/json", bytes.NewBuffer(jsonBody))
var response map[string]interface{}
json.NewDecoder(resp.Body).Decode(&response)
fmt.Println(response)
}
- クライアントがJSON-RPC 2.0のリクエストを送信
-
/mcpエンドポイントにHTTP POSTで送信し、レスポンスを受信
4. まとめ
| 項目 | 説明 |
|---|---|
| MCP | AIモデルと外部ツールを連携するプロトコル |
| JSON-RPC 2.0 | 軽量なRPCプロトコルで、MCPの基盤 |
| MCP サーバー | JSON-RPC 2.0を用いてGoで実装 |
少し高度な内容になりますが、話題のMCPサーバーに触れて見ました。
MCPの場合は、MCPサーバーとMCPクライアントが存在し、一定のプロトコルに沿ってやりとりするため、特定のAIモデルに依存せずいい感じにやり取りができます！