AI機能 & エージェント

MCPサーバー開発

Claude Code、Cursor、エンタープライズエージェントを、プライベートAPI、データベース、業務ツールへ厳格な制御のもと安全に接続するModel Context Protocol連携。

エンタープライズの知性と業務データを接続

的確なMCPサーバー開発を通じて、AI開発ツールやエンタープライズエージェントを独自のデータベース、社内マイクロサービス、業務ワークフローへ直接接続します。経験豊富なModel Context Protocol開発チームとして、Claude Code、Cursor、企業向けLLMプラットフォーム向けのカスタムMCPサーバーを構築します。機密性の高いインフラを露出させることなく、信頼性の高いツール定義、構造化プロンプト、コンテキストストリーミングを実現します。AIコーディングエージェントがプロトコルのスキャフォールディング、ボイラープレート生成、スキーマ検証を加速させますが、経験豊富なエンジニアが開発を主導し、アーキテクチャを統括し、すべての変更をレビューします。社内データベースを安全に公開するためのMCPツール連携パートナーをお探しの場合も、複数システムにまたがるワークフローの自動化をお求めの場合も、安全でテスト済み、かつ保守性の高いMCPソリューションを提供します。

AIが加速し、専門家が主導するMCPエンジニアリング

AIがどのように支援するか

  • JSON-RPCトランスポートハンドラー、スキーマ定義、定型的なMCPツール登録のスキャフォールディング
  • 社内RESTおよびGraphQLエンドポイントをMCPリソースへマッピングするための型定義付きラッパーの作成
  • ツール呼び出しシグネチャを検証するためのテストモックと合成プロンプトシーケンスの生成
  • クライアントセットアップ用のコンテナマニフェスト、環境設定、ドキュメントの下書き作成

当社の専門家が担うこと

  • プロンプトインジェクションを防止するための認証、きめ細かなアクセス制御、サニタイズ境界のアーキテクチャ設計
  • 自律型エージェントの暴走ループから社内システムを保護するためのデータベースクエリとレート制限の精査
  • 実際のLLMクライアントを用いた権限境界、ツール実行タイムアウト、フェイルセーフなエラー処理のQA検証
  • 安全な分離ホスティング環境、クレデンシャル保管庫、監査ログ、承認済みリリースパイプラインのDevOps構築

MCPアーキテクチャの各コンポーネントの実行環境

エンタープライズ向けMCPデプロイの構成例です。実際の構成はお客様のインフラストラクチャおよびセキュリティポリシーに準拠します。

  • LLMクライアント & 開発環境内

    • Claude Desktop、Claude Code、またはCursorを接続するクライアント設定
    • 標準入出力(stdio)またはServer-Sent Events(SSE)経由のローカル通信
    • モデルによって開始されるプロンプトコンテキストのフォーマットとツール呼び出しリクエスト
    • マスターデータベースの認証情報や制限のない本番キーはここには保存されません
  • MCPサーバーホスト上

    • リクエストの処理とレスポンスのストリーミングを行うJSON-RPCプロトコルハンドラー
    • 入力のサニタイズ、ツールのスキーマ検証、パラメータの型チェック
    • 各ツール呼び出しに対する認証トークンとロールベースのアクセス検証
    • データベースおよびマイクロサービスに対するクエリを実行する接続アダプター
    • 出力の返却前に取得される監査ログと実行メトリクス
  • お客様の社内システム & クラウドプロバイダー

    • セキュアなネットワーク経由でアクセスされる独自のデータベース、データウェアハウス、ベクトルインデックス
    • 認証済みAPIを通じてアクセスされる社内マイクロサービス、ERP、CRMプラットフォーム
    • 接続文字列や秘密の認証情報を保管するシークレット管理コンテナ/保管庫
    • 既存のクラウド環境で稼働するインフラ監視およびアラートシステム

ご相談いただく主な対象者

エンジニアリングチームや運用チームが、AIアシスタントや開発エージェントを独自のAPIやデータベースと連携させたいものの、既存のプラグインではセキュリティ、スキーマの安定性、または必要なエンタープライズ向け連携機能が不足しているという課題をお持ちの企業様です。

  • プライベートリポジトリや社内サービスへのアクセス権を付与して、チーム全体でClaude CodeやCursorを活用したいエンジニアリングリーダー
  • 顧客データベースやERPソフトウェアへの標準化されたツールアクセスを必要とする自律型AIエージェントを構築中のプロダクトチーム
  • データ漏洩のリスクなしに、顧客向けまたは社内向けのLLMを独自のマイクロサービスへ安全に接続したい創業者やCTO

提供内容

MCP連携で提供する成果物

  • カスタムMCPサーバーアーキテクチャ

    TypeScriptまたはPythonで実装された専用のModel Context Protocolサーバー。標準的なリソース、ツール、プロンプトを通じて社内システムを安全に公開します。

  • Claude Code & Cursor連携

    開発環境、Claude Desktop、IDEエージェントが社内ツールをシームレスに検出・呼び出しできる、検証済みの設定環境を提供します。

  • データベース & APIブリッジ

    PostgreSQL、MySQL、ベクトルストア、プライベートマイクロサービス向けの読み書きアダプター。パラメータの型定義とSQLインジェクション対策を完備。

  • きめ細かな権限管理 & セキュリティ

    ロールベースの実行スコープ、認証情報の分離、監査ログにより、エージェントが承認されたデータに対して許可された操作のみを実行できるようにします。

  • 自動テストスイート & 検証

    エッジケース下でのJSON-RPCペイロード、スキーマ準拠、エラーレスポンス、ツール呼び出し精度を検証する包括的な統合テスト。

  • デプロイ & クライアント向けドキュメント

    本番用コンテナ化、環境セットアップスクリプト、チームのLLMクライアントや企業ホスト向けのわかりやすい接続ガイド。

MCPサーバープロジェクトの対象外となる範囲

  • Webアプリケーションやコンシューマー向けポータル全体のスクラッチ開発は、「Webデザイン & 開発」または「SaaS & MVP開発」の対象となります。
  • 生データセットからの基盤LLMの事前学習やファインチューニングは、標準的なMCPエンジニアリングとは異なる個別の機械学習スコープです。
  • APIを公開する前のレガシーなコアアプリケーション全体の全面的なリファクタリングは、「アプリケーションの近代化 & 安定化」から着手します。
  • iOSまたはAndroid向けのスタンドアロンなモバイルアプリ開発は、「モバイルアプリ開発」にて対応いたします。

代表的なMCP連携のご相談事例

クライアントのケーススタディではなく、当社がスコープを定める典型的なシナリオです。

  • エンジニアリングチーム向けデータベースコンテキストサーバー

    あるテクノロジー企業様では、Claude CodeやCursorから社内スキーマドキュメントの参照や、PostgreSQLに対する安全な読み取り専用分析クエリの実行を求めていました。当社はコネクションプーリング、クエリ保護機能、カラムレベルのマスキングを備えた型定義付きMCPサーバーを構築し、顧客の個人情報(PII)を露出させることなくエンジニアが迅速にトラブルシューティングを行える環境を実現しました。

  • 社内DevOps & CI/CDワークフローブリッジ

    あるエンジニアリング部門様では、開発エージェントがチャット経由でデプロイパイプラインの起動、ビルドログの確認、監視アラートの照会を行えるようにする必要がありました。当社は厳格なユーザー権限検証を備え、GitHub Actionsや社内オブザーバビリティAPIに接続するカスタムMCPサーバーを開発しました。

  • エージェント向け独自CRMおよびチケット管理システムの統合

    あるエンタープライズの運用チーム様では、AIカスタマーサポートエージェントがチケット履歴の検索、アカウントステータスの更新、請求用Webhookの実行を行えるようにする必要がありました。当社は、実行されるすべてのアクションに入力値バリデーションと監査ログを備えた、ドキュメント化されたツールを公開するMCPサーバーを提供しました。

MCPサーバープロジェクトの進め方

  1. 01

    現状把握とシステム監査

    連携対象となる社内API、データベース、LLMクライアントを分析し、アクセス境界を定義して、最適なAI開発パッケージを選定します。

  2. 02

    インターフェース設計とスコープ定義

    エンジニアがMCPツールのスキーマ、プロンプトテンプレート、セキュリティルールを設計し、コーディング開始前に正確な読み取り/書き込み権限について合意を形成します。

  3. 03

    構築・レビュー・テスト

    AIコーディングツールで実装を加速させつつ、エンジニアがすべてのプルリクエストをレビューし、QAが本番同様の統合テスト環境でエージェントのツール呼び出しをテストします。

  4. 04

    デプロイと引き渡し

    ステージングまたは本番環境へサーバーをデプロイし、クライアント接続を検証した上で、ソースコード、設定ファイル、ドキュメントを引き渡します。

AIツールを使う2つの方法

私たちが構築する間、AIコーディングエージェントがお客様のコードを処理してよい場所を選択してください。エンジニアリング基準はどちらでも同じです。

お決まりでないですか?スコープ設定の際に一つをおすすめします。 AIデリバリーのオプションを比較する

アーキテクチャ、QA、運用の連携

  • 綿密に設計されたツールの境界線

    シニアエンジニアが明確なパラメータ、バリデーションスキーマ、レート制限を定義。AIツールがボイラープレートを作成し、人間がエージェントによる破壊的または不正なアクションの実行を確実に防止します。

  • 厳格なプロトコルQA

    QAチームが実モデルを用いてツールの実行、スキーマ準拠、タイムアウト処理を検証。ハルシネーションや悪意のあるエージェントプロンプトをシミュレートし、安全なフォールバックを確保します。

  • 管理されたエンタープライズデプロイ

    すべてのMCPサーバーはコンテナ化され、可観測性とヘルスチェックエンドポイントを備えた自動CI/CDパイプラインを介して、任意のインフラやクラウドにデプロイされます。

  • 継続的なプロトコル保守

    Model Context Protocol仕様の進化やLLMクライアントのツール呼び出し動作のアップデートに合わせて、合意されたサポート条件に基づきバージョン更新と運用監視を提供します。

FAQ

よくあるご質問

カスタムMCPサーバー開発の費用はどのくらいですか?

必要なツール数、データベース接続数、セキュリティ制御、認証プロトコルによって異なります。システムと要件のスコープを定義した後、マイルストーンと透明性のある価格設定を記載した提案書を提示します。検証されていない作業工数やAIツールのサブスクリプションではなく、適切に設計・テストされた連携機能とアーキテクチャの信頼性に対して投資していただけます。

Claude Code、Cursor、カスタムLLMエージェント向けのMCPサーバーを構築できますか?

はい、可能です。Model Context Protocol開発チームとして、Claude Desktop、Claude Code、Cursor、特注のエンタープライズLLMエージェントに対応したカスタムMCPサーバーを構築します。stdioまたはSSEトランスポート経由で公式のModel Context Protocol仕様を実装し、エージェントが構造化されたツール定義とコンテキストを確実に取得できるようにします。

意図しないエージェントのアクションから社内データベースやプライベートAPIをどのように保護しますか?

当社のエンジニアが厳格なアクセス境界を適用します。具体的には、きめ細かなロールベースのアクセス制御、書き込みが不要な場合の読み取り専用データベース接続、入力値バリデーション、暴走ループを防止するレート制限などです。AIツールはコードのスキャフォールディングを支援しますが、リリース前に人間のエンジニアがすべてのセキュリティロジックとクエリハンドラーを検査します。

AIコーディングツールを使用する際、当社のコードやデータはどこで処理されますか?

ご選択いただく開発パッケージによって異なります。「プライベート/ローカルAIエンジニアリング」では、お客様のインフラまたは合意された隔離環境でモデルを実行し、外部へのデータ共有は一切行いません。「Claude Code / OpenAI Codexエンジニアリング」では、承認されたエンタープライズ設定のもとで商用ツールがコードを処理します。いずれの場合も、人間のエンジニアが作業を主導し、すべての変更をレビューします。

貴社専用のカスタムMCPサーバーを構築しませんか?

連携が必要な社内システムやLLMクライアントについてお聞かせください。最適なアーキテクチャとAIパッケージをご提案し、お問い合わせフォーム(https://www.canvasdevelopers.com/contact)よりスコープに応じたお見積もり・アセスメントをご案内いたします。