⭐️この記事はJAPAN AIアドベントカレンダー2025の1日目の記事です⭐️

この記事のポイント

• 実践的なMCPツール作成/改善のプラクティス
• OSSへのコントリビューションを通じた具体的な改善例

JAPAN AI株式会社でエンジニアリングマネージャーをしている東です。

JAPAN AIは、日本のビジネスユーザー向けのAI Agent Platformサービスです。さまざまなタスクをこなすAI Agentの提供だけではなく、お客様自身がAI Agentを実際に構築できるような機能も一緒に提供しています。

JAPAN AI AGENT

はじめに

これまでJAPAN AIでは、エージェントと連携するツールを独自に開発しており、特にCalendarやMailサービスなど日本のビジネスユーザーの仕事に不可欠なツールとの連携を重点的に行ってきました。

一言に連携といってもRESTのエンドポイントをWrapしてCRUDができれば良いというような単純な話ではなありません。Chatインターフェース上でユーザーがやろうとする一連のシナリオを想定してどのようなinputを受け付けてどのようなoutputを出せばLLMとうまく協調して正確にタスクをこなすことができるかをきちんと設計する必要があり奥が深いです。

そういったインターフェースの改善や機能追加の対応にこれまで多くの時間を費やしてきました。しかし、すべてを自社で開発することはリソース的にも大変で、メンテナンスコストも高くなります。また、サービス側が独自にMCPサーバーを実装、あるいはコードが公開されることも増えてきて自社で実装する必然性も低くなってきました。

JAPAN AIではそのような状況を鑑みてMCPサーバーを素早く組み込めるようにインフラを整備し、サービスが公式に公開しているMCPサーバーへの接続やOSSのMCPサーバーをホスティングして活用する方針にシフトしました。OSSの力を借りてサービスの価値を高めつつ、そのコミュニティにも還元できるような活動に力を入れています。

今回は最近注目しているKlavisというMCPサーバのOSSの紹介とコントリビューションの内容についてお話しします

Klavisとは

https://github.com/Klavis-AI/klavis

特徴

なぜKlavisを選んだか