御社のサービスは、
ChatGPTから操作できますか。

ご相談の多い、3つの論点

MCPサーバーそのものは、既存のAPIがあれば動かすところまでは比較的早く進みます。 判断が必要になるのは、その先の、本番として公開する段階です。

• どこまで公開すれば「MCP対応」と言えるのか

  公開するツールの数と粒度に、まだ定石がありません。参考にできる事例も限られているため、社内で基準を決めきれないというお話をよくうかがいます。

• 既存の認証の上に、そのまま載せてよいか

  リモートMCPでは、OAuthによる認可が前提になります。現在お使いのセッション管理やAPIキーとどう接続するか、IdPを別に用意すべきか。あとから変更しにくい箇所だけに、着手前に方針を固めておきたいところです。

• テナントの分離を、どう確認するか

  LLMは、通常の画面操作では起こりえない引数を送ってくることがあります。既存のテスト観点をそのまま当てはめるだけでは、確認しきれない部分が残ります。影響が大きい箇所ですので、第三者の目を入れておくと安心です。

いずれも技術的な難しさというより、前例が少ないことによる判断のしづらさによるものです。ここを先に整理しておくと、実装はスムーズに進みます。

対応できること

診断のあと、必要な範囲だけをお請けします。

• 01

  MCPサーバーの設計と実装

  公開するツールの設計から、認可、テナント分離、課金や既存権限との接続まで含めて、リリースまで通します。

• 02

  呼び出しコストと性能の設計

  AIは一度の指示で何度もツールを呼び出します。想定される呼び出し特性から原価を見積もり、応答設計と上限の置き方を決めます。

• 03

  試作から本番への移行

  監査ログ、権限、障害時の切り分け、運用体制。本番として公開するために必要な設計を埋めます。

• 04

  設計レビュー

  すでにある設計や実装方針が妥当か、第三者の立場で確認します。公開前の判断材料としてお使いください。