{"title":"MCP とは？","slug":"what-is-mcp","category":"mcp","summary":"Model Context Protocol は LLM が外部ツールを呼び出すことを可能にします。Synapse は公式 MCP サーバーで 79 ツールを公開。","audience":["human","llm"],"tags":["mcp","intro","overview"],"difficulty":"beginner","updated":"2026-06-27","word_count":410,"read_minutes":2,"llm_context":"MCP = Model Context Protocol (Anthropic, 2024). Open standard for LLM-tool integration.\nSynapse has official MCP server: synapse-mcp-api (npm package, npx -y synapse-mcp-api@latest)\n79 tools exposed: 22 memory, 7 chat, 8 scheduler, 4 tasks, 5 scripts, 9 computers, 4 push, 5 user, 3 utility\n3 transports: stdio (local), HTTP/SSE (remote), WebSocket (mobile)\nSupported clients: Claude Desktop, Claude Code, Cursor, Continue, Cline, any MCP-compatible client\nTool Profiles (v1.4.0): minimal (8 tools), standard (25), full (119) — controlled via MCP_PROFILE env or Mcp-Tool-Profile header\n","lang":"ja","translated":true,"requested_lang":"ja","content_markdown":"\n# MCP とは？\n\n**Model Context Protocol（MCP）** は Anthropic（2024）によるオープン標準で、LLM が構造化された方法で外部ツールを呼び出せるようにします。プロンプトに API ドキュメントを貼り付ける代わりに、MCP サーバーにツールを登録し、LLM が必要に応じて呼び出します — 関数呼び出しのようなものですが、標準化されクライアント非依存です。\n\n## Synapse MCP サーバー\n\nSynapse は公式 MCP サーバー（npm の `synapse-mcp-api`）を同梱し、Synapse のすべての機能をカバーする **79 ツール** を公開します：\n\n| カテゴリ | ツール | 数 |\n|----------|-------|-------|\n| Memory | recall, list, store, search, semantic-search, update, delete, bulk-delete, stats, unverified, contradictions, audit, related, by-tag, diff, expiring, health, sync, embed-batch, verify, unverify, mind-export | 22 |\n| Chat | poll, reply, status, history, unread, send, upload | 7 |\n| Scheduler | cron_list, cron_create, cron_delete, cron_toggle, var_list, var_get, var_set, var_delete | 8 |\n| Tasks | task_list, task_get, task_create, task_update | 4 |\n| Scripts | script_list, script_get, script_info, script_store, script_delete | 5 |\n| Computers | computer_list, computer_get, install_code, screenshot, command_queue, command_status, commands_list, disable, delete | 9 |\n| Push | vapid_public_key, subscribe, unsubscribe, test | 4 |\n| User/Mind | register, login, minds_list, mind_create, mind_delete | 5 |\n| Utility | time, calc, random | 3 |\n| Visualization | graph, tags, compact | 3 |\n| Sharing | share, list, revoke | 3 |\n| Webhooks | register, list, get, update, delete | 5 |\n| Browser | new, navigate, click, type, screenshot, close | 6 |\n| **合計** | | **79+** |\n\n## 仕組み\n\n```\n┌──────────────────┐ MCP protocol ┌──────────────────┐ HTTP ┌──────────┐\n│ LLM Client │ ◀─────────────────▶│ Synapse MCP │ ─────────▶ │ Synapse │\n│ (Claude/Cursor) │ (stdio/SSE/WS) │ Server │ │ API │\n└──────────────────┘ └──────────────────┘ └──────────┘\n```\n\n1. LLM クライアント（Claude Desktop、Cursor など）を設定して Synapse MCP サーバーを使用します\n2. クライアントが MCP サーバーを起動します（`npx -y synapse-mcp-api@latest` 経由）\n3. MCP サーバーは Mind Key を使用して Synapse API に接続します\n4. LLM は 79 個すべてのツールを呼び出し可能なネイティブ関数として見ます\n5. LLM が何かを記憶する必要があるとき、`memory_store` を呼び出します — MCP サーバーはこれを Synapse の `POST /memory` に変換します\n\n## トランスポート\n\nSynapse MCP サーバーは 3 つのトランスポートをサポートします：\n\n### stdio（ローカル、デスクトップに推奨）\n\n```json\n{\n \"mcpServers\": {\n \"synapse\": {\n \"command\": \"npx\",\n \"args\": [\"-y\", \"synapse-mcp-api@latest\"],\n \"env\": {\n \"SYNAPSE_MIND_KEY\": \"mk_...\",\n \"SYNAPSE_URL\": \"https://synapse.schaefer.zone\"\n }\n }\n }\n}\n```\n\n### HTTP/SSE（リモート、マルチテナント）\n\nMCP クライアントを次に接続：\n\n```\nURL: https://synapse-mcp.schaefer.zone/sse\nHeaders: Authorization: Bearer YOUR_MIND_KEY\n```\n\n### WebSocket（モバイル、高頻度）\n\n```\nURL: wss://synapse-mcp.schaefer.zone/ws?mind_key=YOUR_MIND_KEY\n```\n\n## ツールプロファイル（v1.4.0）\n\nより小さい LLM のトークンオーバーヘッドを減らすため、MCP サーバーは 3 つのツールプロファイルをサポートします：\n\n| プロファイル | ツール | トークン | 最適な用途 |\n|---------|-------|--------|----------|\n| `minimal` | 8（コンポジットディスパッチ） | ~500 | ≤8k コンテキストのセルフホスト LLM |\n| `standard` | 25（名前付き） | ~2,500 | 中規模 LLM（Claude Haiku、GPT-3.5） |\n| `full` | 119（すべて） | ~8,250 | 大規模 LLM（Claude Sonnet/Opus、GPT-4） — デフォルト |\n\n制御方法：\n\n- 環境変数：`MCP_PROFILE=minimal|standard|full`\n- ヘッダー：`Mcp-Tool-Profile: minimal|standard|full`\n\n## サポートされるクライアント\n\n- [Claude Desktop](/docs/mcp/claude-desktop) — Anthropic のデスクトップアプリ\n- [Claude Code](/docs/mcp/claude-code) — ターミナルコーディングエージェント\n- [Cursor](/docs/mcp/cursor) — AI 駆動 IDE\n- [Continue.dev](/docs/mcp/continue) — オープンソース AI コーディングアシスタント\n- [Cline](/docs/mcp/claude-code) — VS Code 拡張機能\n- MCP 互換の任意のクライアント\n\n## 直接 API ではなく MCP を使う理由は？\n\n| アプローチ | 長所 | 短所 |\n|----------|------|------|\n| 直接 API | シンプル、追加レイヤーなし | LLM が URL、ヘッダー、認証を知る必要 |\n| MCP | LLM はネイティブツールを認識、URL 暗記不要 | 追加の MCP サーバープロセス |\n\nほとんどの LLM エージェントユースケースでは、MCP がより良い選択肢です — LLM は API パスや認証パターンを記憶する必要がありません。\n\n## 次のステップ\n\n- [Claude Desktop Setup](/docs/mcp/claude-desktop) — 2 分で設定\n- [Claude Code Setup](/docs/mcp/claude-code) — ターミナル連携\n- [Custom MCP Client](/docs/mcp/custom-client) — 独自に構築\n","content_html":"

MCP とは？

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Model Context Protocol（MCP） は Anthropic（2024）によるオープン標準で、LLM が構造化された方法で外部ツールを呼び出せるようにします。プロンプトに API ドキュメントを貼り付ける代わりに、MCP サーバーにツールを登録し、LLM が必要に応じて呼び出します — 関数呼び出しのようなものですが、標準化されクライアント非依存です。

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Synapse MCP サーバー

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Synapse は公式 MCP サーバー（npm の synapse-mcp-api）を同梱し、Synapse のすべての機能をカバーする 79 ツール を公開します：

\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
カテゴリツール数
Memoryrecall, list, store, search, semantic-search, update, delete, bulk-delete, stats, unverified, contradictions, audit, related, by-tag, diff, expiring, health, sync, embed-batch, verify, unverify, mind-export22
Chatpoll, reply, status, history, unread, send, upload7
Schedulercron_list, cron_create, cron_delete, cron_toggle, var_list, var_get, var_set, var_delete8
Taskstask_list, task_get, task_create, task_update4
Scriptsscript_list, script_get, script_info, script_store, script_delete5
Computerscomputer_list, computer_get, install_code, screenshot, command_queue, command_status, commands_list, disable, delete9
Pushvapid_public_key, subscribe, unsubscribe, test4
User/Mindregister, login, minds_list, mind_create, mind_delete5
Utilitytime, calc, random3
Visualizationgraph, tags, compact3
Sharingshare, list, revoke3
Webhooksregister, list, get, update, delete5
Browsernew, navigate, click, type, screenshot, close6
合計79+
\n

仕組み

\n
┌──────────────────┐    MCP protocol    ┌──────────────────┐    HTTP    ┌──────────┐\n│  LLM Client      │ ◀─────────────────▶│  Synapse MCP     │ ─────────▶ │ Synapse  │\n│ (Claude/Cursor)  │   (stdio/SSE/WS)   │  Server          │            │ API      │\n└──────────────────┘                    └──────────────────┘            └──────────┘
    \n
  1. LLM クライアント（Claude Desktop、Cursor など）を設定して Synapse MCP サーバーを使用します
    2. \n
  2. クライアントが MCP サーバーを起動します（npx -y synapse-mcp-api@latest 経由）
    3. \n
  3. MCP サーバーは Mind Key を使用して Synapse API に接続します
    4. \n
  4. LLM は 79 個すべてのツールを呼び出し可能なネイティブ関数として見ます
    5. \n
  5. LLM が何かを記憶する必要があるとき、memory_store を呼び出します — MCP サーバーはこれを Synapse の POST /memory に変換します
    6. \n
\n

トランスポート

\n

Synapse MCP サーバーは 3 つのトランスポートをサポートします：

\n

stdio（ローカル、デスクトップに推奨）

\n
{\n  "mcpServers": {\n    "synapse": {\n      "command": "npx",\n      "args": ["-y", "synapse-mcp-api@latest"],\n      "env": {\n        "SYNAPSE_MIND_KEY": "mk_...",\n        "SYNAPSE_URL": "https://synapse.schaefer.zone"\n      }\n    }\n  }\n}

HTTP/SSE（リモート、マルチテナント）

\n

MCP クライアントを次に接続：

\n
URL: https://synapse-mcp.schaefer.zone/sse\nHeaders: Authorization: Bearer YOUR_MIND_KEY

WebSocket（モバイル、高頻度）

\n
URL: wss://synapse-mcp.schaefer.zone/ws?mind_key=YOUR_MIND_KEY

ツールプロファイル（v1.4.0）

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より小さい LLM のトークンオーバーヘッドを減らすため、MCP サーバーは 3 つのツールプロファイルをサポートします：

\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
プロファイルツールトークン最適な用途
minimal8（コンポジットディスパッチ）~500≤8k コンテキストのセルフホスト LLM
standard25（名前付き）~2,500中規模 LLM（Claude Haiku、GPT-3.5）
full119（すべて）~8,250大規模 LLM（Claude Sonnet/Opus、GPT-4） — デフォルト
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制御方法：

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サポートされるクライアント

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直接 API ではなく MCP を使う理由は？

\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
アプローチ長所短所
直接 APIシンプル、追加レイヤーなしLLM が URL、ヘッダー、認証を知る必要
MCPLLM はネイティブツールを認識、URL 暗記不要追加の MCP サーバープロセス
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ほとんどの LLM エージェントユースケースでは、MCP がより良い選択肢です — LLM は API パスや認証パターンを記憶する必要がありません。

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次のステップ

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