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

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September 05, 2025

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

2025/9/5に開催されたMCP Meetup Tokyoの登壇資料です。
https://aiau.connpass.com/event/365588/

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September 05, 2025
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  1. 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?
  2. 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/ 
 コンテキストが育つ体験とチーム間共有
 さらにはチーム毎のコンテキスト分離
 
 -> やりたいことそのものでは?

  3. 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 

  4. 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