◆MCPを制するものが生成AI技術を制する。◆ 現在のAIは確かに賢くなりました。ChatGPT、GeminiやClaudeは、人間のような自然な会話ができ、複雑な質問にも的確に答えてくれます。しかし、1つだけ決定的に足りないものがあります。それは「手」です。どんなに賢くても、ファイルを読むことも、データベースに接続することも、外部のAPIを呼び出すこともできません。 この限界を突破するのが、本書で学ぶMCP（Model Context Protocol）です。MCPは、AIに「手」を与える革命的な技術です。Anthropic社が2024年11月にオープンソース化したこの技術により、AIは単なる会話パートナーから、実際に作業を実行するパートナーへと進化します。■こんな方におすすめ・生成AIを本格的に開発に利用したい、プログラマー、ITエンジニア、研究者、大学生、高専生など。■目次序章 AIのUSB-Cが変える開発の未来第1章 MCPを30分で体験する第2章 MCPとは何か第3章 最初のMCPサーバーを作る第4章 JSON-RPCを理解する第5章 MCPをもっと便利に使う2つの通信方式第6章 データベース連携サーバー第7章 外部API連携サーバー第8章 汎用MCPツール群を作る――Web検索編/コード実行編第9章 MCPホストを自作する――FastMCPで作る基本クライアントとマルチサーバー管理第10章 MCPエージェントを作る――対話型AIアシスタントの実装第11章 独自MCPサーバーの公開・共有■著者プロフィール小野哲:ソフトウェア開発歴40年を超えるプロ技術者。当社では『逆算式SQL教科書』『最新図解 データベースのすべて』『3ステップで学ぶOracle入門』『ソフトウェア開発にChatGPTは使えるのか？』『生成AIアプリ開発大全――Difyの探求と実践活用』などの書籍がある。そのほかに『現場で使えるSQL』（翔泳社）など。ウェブアプリからデータベースまで幅広い知見と技術を持つ。昨今では生成AIやPythonによるソフトウェア開発のコンサルも行う。

【ChatGPTをソフトウェア開発で活用しよう！】ChatGPTに一番相性がいいのは、ソフトウェア開発かもしれません。コンピュータのことはコンピュータに聞くのがいい！「ソフトウェア開発にChatGPTは使えるのか？」エンジニアならば誰しも考える疑問です。本書は、ベテラン技術者が真正面からChatGPTにあたり、その性能をさまざまな点から検証しいきます。Officeなどのドキュメントの自動生成だけでなく、ソフトウェア設計やテスト、リファクタリングで活用など目からうろこの活用術を解説。単に質問に答える人工知能ではありません。開発の仲間としてChatGPTを使う方法を紹介します。■こんな方におすすめAIのソフトウェア活用を検討しているプログラマー。ChatGPTの活用を考えているエンジニアなど。■目次●第1章 ChatGPTで何ができる？なぜできる？ 1-1 ChatGPTで何ができる？ 1-2 なぜそんなことができるのか？●第2章 プログラミングでの活用 2-1 自動コード作成 2-2 エラー対策 2-3 クラス化について 2-4 状態遷移表でコードを生成 2-5 デザインパターンを提案してもらう 2-6 アルゴリズムを提案してもらう 2-7 段階的積み上げ手法 2-8 コードの変換 2-9 付記:テストケースの注意点●第3章 リファクタリングでの活用 3-1 隙間時間でお気軽リファクタリング 3-2 コメントとドキュメンテーション 3-3 セキュリティの脆弱性チェック 3-4 例外処理と論理完全性の改善●第4章 ドキュメントの自動生成 4-1 PowerPointのスライドを自動作成 4-2 Wordドキュメントの自動作成 4-3 Excelと連携しドキュメントを自動作成 4-4 diagramsを使ってクラウド図を作成 4-5 dbdiagram.ioでER図を作成する●第5章 各種開発手法の提案 5-1 DDDによる設計と実装 5-2 TDDによるテストからの実装 5-3 ChatGPTとソフトウェア開発のアプローチ●第6章 学習プロセスでの活用 6-1 分野別の学習 6-2 プログラミング言語の学習 6-3 ChatGPTは学習を加速する●第7章 ChatGPT APIを活用する 7-1 最も基本的な使い方 7-2 要約をしながら文脈をつなげていく 7-3 社内データベースに日本語で問い合わせる 7-4 社内データベースと連携してユーザーサポートをする●第8章 ChatGPTで長文データを扱う 8-1 LlmaIndexで長文データを扱う 8-2 LangChainで長文データを扱う●第9章 長文をChatGPTで扱うコツ 9-1 LangChainの仕組みとは 9-2 Chainsでタスクをつなげる 9-3 Chainsによるチャットボットの例 9-4 Agentによるコードの実行 9-5 Agentによる判断・実行・プロセスの自動化 9-6 AgentによるChatボットの最終形■著者プロフィール小野哲:ソフトウェア開発歴40年を超えるプロ技術者。技術評論社では『逆算式SQL教科書』『最新図解 データベースのすべて』『3ステップで学ぶOracle入門』など書籍がある。そのほかに『現場で使えるSQL』（翔泳社）など。ウェブアプリからデータベースまで幅広い知見と技術を持ち、最近ではPythonでアプリ開発を請け負う。