MCP（Model Context Protocol）実装ガイド：自前サーバの設計と認可境界
MCP（Model Context Protocol）の標準化がエージェント接続層に与えた影響と、自前 MCP サーバを Node/Python で設計する際の境界・認可・冪等性のパターンを、note と izanami のトレンド議論を参照しながら整理する。
Growth Lab編集部
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10 件の記事が見つかりました
AIエージェントの3層アーキテクチャが2026年に同時成熟した構造
推論・制御・接続の3レイヤーが独立に進化し、2026年に偶然のように同時成熟点を迎えた——AIエージェント設計の現在地を、ZennとQiitaのトレンド議論を参照しながらGrowth Lab視点で構造化する。
Growth Lab編集部
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MCP権限設計の判断軸 allowlist粒度とscope命名から組織導入まで
MCPのallowlist粒度・scope命名・組織導入の3点を判断軸で整理する。既存のMCP分離アーキ記事と合わせて読むと効果が高い。
Growth Lab編集部
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AI Agent 認可境界の設計パターン4モデル
AI コーディング時代の「人間 + Agent + Tool」3 者間の認可境界を、user × agent / agent × tool / agent × agent / agent × data の 4 モデルで整理。OAuth 2.1 / MCP scope / Capability token / OWASP LLM Top 10 を参照しながら、AI Agent の transient 権限を扱う実装パターンを Backend / Security / EM 向けに提示する。
Growth Lab編集部
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MCPサーバー設計パターン集 tool粒度と通信選定
自社MCPサーバーを設計する5つの判断軸（tool粒度・resource選択・エラー・OAuth2.1認証・transport）を、公式 spec（本記事は2025-06-18基準、最新2025-11-25との差分も注記）と運用経験則に分けて整理するPlatform Team向け設計テンプレ。
Growth Lab編集部
読了時間 約27分
agent loop を自前実装する：Observe → Plan → Execute → Verify → Replan の再現設計
OpenAI Codex などが採用する agent loop（Observe → Plan → Execute → Verify → Replan）を自前実装するための最小設計、疑似コード、失敗パターンと対策を整理する。
Growth Lab編集部
読了時間 約13分
AIコーディング導入のセキュリティ設計 4層モデルで攻撃面を整理する
AIコーディングエージェント導入で増える攻撃面を、権限・流出検知・実行時制御・設計判断の4層モデルで整理し、優先順位の判断軸を提示する。
Growth Lab編集部
読了時間 約13分
GitHub MCP Server で secret scanning を組み込む AIコーディング時代の流出対策
AIコーディングで増える流出リスクを、MCP層・pre-commit・push protectionの3層で止める実装を解説する。検知後のrotate自動化までが設計対象。
Growth Lab編集部
読了時間 約17分
AIエージェント開発を支える「共通基盤（Infrastructure）」：MCP と Context 管理の設計
AIエージェントが自律的に動くためには、単なるプロンプト以上の『基盤』が必要です。Model Context Protocol (MCP) や動的なコンテキスト管理、ツール利用（Tool Use）の標準化など、開発の土台となるインフラ設計を解説します。
Growth Lab編集部
読了時間 約6分
MCPで"運転席と作業者"を分離して事故率を下げる
Model Context Protocol（MCP）でAIワーカーのツール連携を標準化。属人プロンプトから脱出し、許可ツールを固定して禁止領域アクセスを0に近づける実践ガイド。
Growth Lab編集部
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