MCPでVibe Working。そして、結局はContext Eng（略）/ Working with Vibe on MCP And Context Eng

by r-kagaya

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MCP Meetup Tokyo MCPでVibe Working そして、結局はContext Eng（略） 2025年9月5日 Asterminds株式会社 r.kagaya

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2022年に株式会社ログラスに入社経営管理SaaSの開発、開発生産性向上に取り組んだのち、生成AI/LLMチームを立ち上げ、新規AIプロダクトの立ち上げに従事その後、独立・現職 Asterminds（アスターマインズ）株式会社 r.kagaya(@ry0_kaga) 自己紹介

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今日の内容 ● 10分なので、MCPの詳細説明は割愛させて頂きます..！ ● スライドも割とサクサク進みます...！ ● 今は二人しかいない会社でバタバタやってるので、皆様の状況/前提と異なることは多いです、ご了承ください（権限周りのシビアさなど） ● スライドは公開しているので、ゆっくり見たい方は、Xのハッシュタグ（#MCPMeetupTokyp）などから手元でご確認ください。 MCPを用いてVibe Workだ！とかやってたら、結局データ・コンテキスト整備に戻ってきてる話です

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Vibe Working  

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Vibe Coding（他関連ワード含む）やっていますか？

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コーディング以外も同じことやりたくなりませんか？

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コーディング以外も同じことやりたくなりませんか？良いUI/UX、体験の定義や具体はこうやって変わっていくのだろうかと感じている（補足: GUI・ノーコードがなくなるとかは思っていないです）

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Appendix. Vibe for LP作成会社HPをAstro × AIコーディングで作ったエンジニア以外も開発しやすくするためにVibe Kanbanを入れてみたり会社スライド、プロダクトドキュメントをNotion / Google Drive MCPで繋いで、Cursorルールも整備会社HP自体のMCPサーバーやllms.txtも作った（現状たいして意味はない

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Appendix. Vibe for プレスリリース作成プロダクト・会社HP/LPコンテンツを引き出せるMCPサーバー/llms.txtを提供（正直ただのWebリサーチツールか、Githubにドキュメントを入れておいても良いので、MCPサーバーとllms.txtにしてるのは趣味） LPコンテンツを元に、Cursor/Claudeでプレスリリースを作成するなど素人がAIと作るには重宝している

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AIツールとの繋ぎ込みは基本的にMCP （llms.txtの例もあったが）

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AIツールで色々な業務をこなす情報取得だけでもMCPは重宝する（設定は楽。権限や複雑な操作は...）

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でも、もっとMCPを活用するなら？

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MCPとContext Engineering  

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今回の話の中心となるMCPサーバーよくある社内ドキュメント共有・検索MCPサーバー GoogleやNotionのAPI / MCPを使うよりは、特定のディレクトリやストック情報、特定チームやユースケースで必要な情報を、上手く返すなどイメージ 

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MCPを何のために使うのか（色々あるが） AIからのアクセシビリティ担保とロジックや知識のカプセル化共通化した知識やロジックをAIに提供したい but 簡単に配布・アクセスはしたい（標準規格の立場にこんなにスムーズに収まるとは思っていなかった）例えば）社内ドキュメントを共有・検索するためのMCPサーバー ● 特定チームやユースケースで必要な情報を、上手く返すなど。ルールなり、APIなりでも良いが、また違った形での責務・粒度を見出したい現状は全くだが、サンプリングの使いこなしは、why MCPを明確になりそう？

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MCP as a Serviceの登場 →はbyteroverのCiher いわゆるAIコーディングアシスタントに永続的な記憶を提供するメモリレイヤー ↓MCPサーバーとしてアクセス可能 ● コード、理由、AIの推論プロセスを保持 ● 過去の解決策やパターンを記憶 ● チーム全体 and チーム毎の共有 https://www.byterover.dev/  

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とはいえ、社内ドキュメント検索MCPサーバーを作る・使ってみて感じること当たり前だが、MCPサーバーの実装云々の前にデータ整備や検索の出番理想は、Notion API or MCPを使うだけでは実現が難しい、特定チームや職種・ユースケースに応じた知識・コンテキストの提供がしたい（今は二人だけの会社なので、正直そんなにクリティカルではないけど..） for MCPに限らないが、AIアクセシビリティの担保やデータ整備、コンテキストの共有と分離に話が戻ってくる

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なぜContext Engineeringが必要かシングル or マルチを問わず、コンテキストの共有、もしくは分離が重要現時点ではマルチエージェントはコンテキストの一貫性が重要なタスク（コーディングなど）では、コンテキスト共有の難しさはある一方、シングルエージェントも複雑なタスクになればコンテキストのオーバーフローが起きるので、コンテキストの圧縮や動的なコンテキスト管理が求められる

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再掲) 目指すはAIコーディング for メモリ（Context7、Ciher-mcp）の社内版 →はbyteroverのCiher いわゆるAIコーディングアシスタントに永続的な記憶を提供するメモリレイヤー下記機能をMCPを入れると利用可能 ● コード、理由、AIの推論プロセスを保持 ● 過去の解決策やパターンを記憶 ● チーム全体 and チーム毎の共有 https://www.byterover.dev/  

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MCPのためにコンテキストをどう整備する？

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最近やってること・工夫生成  01  外部知識の獲得と生成   ドキュメント検索MCPにおけるNotion / Google Driveへの取得や後述する日報を元にした自動ナレッジの生成など   整備  02  定期的にナレッジやドキュメントを元に、重要度や最新の情報にアップデート   llms.txtでドキュメント置き場の索引を提供/更新するなども   共有・分離   03  領域やユースケースごとのコンテキスト管理   例えばセールス系コンテキスト、特定チーム毎のコンテキストでまとめるなど（最近やり始めたばかり、まだそんなに分離することがない  

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日報やナレッジ抽出の自動化日報収集を音声AIとの対話で自動化し、n8nを用いて構造化・格納格納したナレッジをDriveに貯めて、MCPでアクセスして引き出す e.g.) 「プロダクト開発進捗」に関する言及は、プロダクト関連コンテキストとして特定ディレクトリに格納する -> 人間は構造化・抽出プロンプト・音声AI対話の改善に注力

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自動的なコンテキスト分離前述の日報からのナレッジ抽出の中で、領域に応じた、コンテキストの生成、格納一例は、「プロダクト開発進捗」に関する言及は、プロダクト関連コンテキストとして特定ディレクトリに格納 -> 自動で上手く回るように、ひたすら作業履歴の確認と抽出プロンプトの改善

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まずはMCPを情報取得に使いつつもコンテキスト整備に邁進している

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まとめ 

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MCPに限らない、コンテキスト生成ワークフローを試しての感想 AI前提で考える  ルール決めと改善  手動で直すのを我慢  今のフローのままAIをどう組み込むか？には難しさもある  今の構成を上手くAIに教えるのではなく、そもそもやりやすい形に構成を変えるなど  （この辺りダメダメなので、世の中のAI Ops Mgrはすごい     判断やルールを極力決めて、人間はそのルールの改善や保証などの仕組みに時間を使うのも吉     理想はルール自体の改善やレビューも半自動化？   油断すると抽出したコンテキスト・ドキュメントを手動で直して、終わりとしてしまう   業務運営上仕方ないこともあるが、せっかくやるならプロンプトやルール自体を改善することにも時間を割く  

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まとめ ● ドキュメント検索サーバーを題材にMCPの利点や活用、そのためにも結局 Context整備が重要だと感じる ● AIコーディングアシスタント向けで提供が先行しているメモリレイヤーが、社内でのAIツール/MCP活用においても重要だと考えている ● MCPによる社内向けメモリ・コンテキスト管理へのトライを始めた ○ byteroverのCiher、もしくは類似サービス（Zep）利用も検討 ○ 1,2ヶ月後には何か進捗を話せるように頑張る

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Zepというのもある（まだ試せていない、知ってる人がもしいたら.. https://www.getzep.com/   > チャット履歴とビジネスデータから関連性の高いコンテキストを体系的に構築し、高速・高精度でパーソナライズされたエージェントを開発するプラットフォーム

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Appendix）llms.txtでの索引更新社内のドキュメント情報・コンテキストの索引まとめたllms.txtを作成（右画像はイメージ）情報先の明確なヒントや構造の提示 AIに見せたら、何となく起点はわかる見つけるのはAgentic RAGの力技（これも自動追加・更新をしたいが、そこまではできていない

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ネタ、イメージ MCPサーバー側でロジックは定義できるが、リモートサーバーのURLを配ったら、すぐに誰でもAIツールからアクセス（残念ながら、能力不足で面白いゲームにそもそもならなかった）

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おわり 