MCP サーバーを作るガイドライン解説 ― Node.js + TypeScript で学ぶ AI エージェント時代のツール設計指針

複数リポジトリ・複数AIを連携させる開発フローの構築では、要件を実装可能な単位へ分割し、設計・実装・レビュー段階で異なるAIを配置し、最後に人間がレビューする構成が有効。技術的な難題よりも、人間がAIツールを実際に運用する際の適応が最大の課題となる。

Claude Code と Codex の両方で使用できる Skill と MCP サーバーを一元管理する社内 Marketplace を、Microsoft の Agent Package Manager（APM）と GitHub で構築する方法を解説。APM Marketplace から統一された定義を用い、Claude Code 向けと Codex 向けの成果物を自動生成し、開発者が同じパッケージをシームレスに導入・更新できる仕組みを実装します。

Excel設計書の業務フローをAIにレビューさせると、セルに入った見出し5個しか読まれず、図形に隠れた本体180個が全く検出されない。openpyxl や Excel 対応の MCP サーバーでも図形内テキストは読み取れず、テキスト抽出でもつながり情報が失われるため、PDF で渡すほうが正確という実測報告。

GitHub連携時のトークン消費を比較検討した記事。ghコマンド（jq/xargs併用）はMCPより効率的で、不要なデータをフィルタリング可能、システムプロンプトも小さく抑えられる。一方MCPは環境構築不要で安全性・権限管理に優れる。トークン節約重視なら前者、安全性重視なら後者を推奨。