この記事では、Learn Docs モデル コンテキスト プロトコル (MCP) サーバーを使用するためのベスト プラクティスについて説明します。
Learn MCP サーバーについて
Learn MCP Server の概要に関する記事を参照してください。
動的検出とツールの選択
MCP クライアントは、接続時にツール/リストを呼び出して、現在のツールセットとその説明を取得します。 エージェントは、これらの説明を使用して、呼び出すツールと、設計で必要な手動マッピングを必要としないパラメーターを決定します。プロトコルは、ツールの可用性を固定ではなく動的として扱います。
カスタム統合を構築する場合は、同じパターンに従います。 ツール名、パラメーター スキーマ、または予期される動作をハードコードしないでください。 実行時にツール リストをフェッチし、モデルに説明を渡して、ルーティングできるようにします。 呼び出しが 400 または 404 で失敗した場合は、キャッシュが古くなっていると想定します。ツール/リストを使用して更新し、破壊的変更でクライアント更新が必要な従来の API コントラクトとは異なり、ツールの追加、名前変更、または更新時に統合の回復性を維持するように再試行します。
トークンの予算管理
maxTokenBudget をエンドポイント URL に追加して、検索応答のトークン数を制限します。
https://learn.microsoft.com/api/mcp?maxTokenBudget=2000
これにより、結果のコンテンツが切り捨てられ、予算内に収められます。 各ツール呼び出しがコンテキスト ウィンドウや課金枠を消費するエージェント ループで実行する際に有用です。 エージェントが 1 ターンに多数の呼び出しを行う場合は低く設定し、より多くの単一応答が必要な場合は高く設定します。 このパラメーターは検索結果にのみ影響します。fetch は常にページ全体を返します。
実験とフィードバックの共有
MCP サーバーの使用は、Microsoft Learn コンテンツを操作するための新しい方法です。 このソリューションのコンポーネントをテストしました。このコンポーネントは、他のアプリケーションでも使用されています。 それでも、MCP サーバーが使用されていない、適切に応答しない、予期しない動作が発生する可能性があります。
次のステップ
Learn MCP Server の詳細については、次のリンクを参照してください。
- Microsoft Learn MCP サーバーを始める
- コメントや質問については、MCP サーバーリポジトリを学ぶことをお勧めします。