ペアプログラミング向けMCPの構築と実践的学び

ペアプログラミング向けMCPの構築と実践的学び AIミーティング 2025/10/08 #GPT5 #MCP #ViveCoding 1

氏名:　寺田泰晃職種:　バックエンドエンジニア得意分野:　サーバーレスアーキテクチャ(AWS Lambda など) Qiita:　@yasuaki9973 X(旧Twitter):　@prtanuki9973 自己紹介 2

ペアプログラミング向けMCPの構築事例とコンテキスト設計の重要性を知って頂く今日のゴール 3

現状若手エンジニアが多いドメイン知識が属人化している課題若手エンジニアのキャッチアップコストが高いドメイン知識があるレビュアの稼働が高い私が担当しているプロジェクトの特徴 4

若手エンジニアがAIエージェントと壁打ちすることで開発を進められる仕組みを作るその為にドメイン知識（サービス仕様）設計方針レビュー観点これらをMCPサーバー経由で取得出来るようにする ※ 既存リポジトリに手を加えず、外部からコンテキストを提供解決策（ペアプロ向けMCP）
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MCPをAIアプリケーション用のUSB-Cポートのように考えてください。USB-C がデバイスを様々な周辺機器やアクセサリに接続する標準化された方法を提供するように、MCPはAIモデルを異なるデータソースやツールに接続する標準化された方法を提供します。参考: https://docs.claude.com/ja/docs/mcp つまり、以下のようなことが出来るプロトコル別の場所にあるコンテキスト情報をAIエージェントに読み込ませる GithubやBacklogといった外部サービスと連携する MCPとは？
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MCPサーバー構成 7

想定以上の成果若手エンジニアのコード品質向上 ✓ レビュアの稼働削減 ✓ MCPサーバーで提供したコンテキスト情報が、ペアプロ（レビュー）だけでなく AIエージェントに設計をさせる方向でも効果を発揮。 ※ コンテキスト情報無しの場合でどうなるか、と言った観点での検証が不十分なので、AIエージェント単独で利用した場合との比較検証は必要。
ペアプロMCPを使ってみた評価（1週間経過時点） 11

MCPサーバーの実装自体はすごく簡単（数時間程度）今回の構成であれば、AWSを利用した開発経験があれば難易度は低い MCPサーバーの実装はSDKを利用すれば簡単に実装出来る結局、コンテキストエンジニアリングが重要一度に読み込むコンテキストの調整ドキュメントの記載粒度の調整構築から得られた学び 12

参考: Anthropic: Effective context engineering for AI agents 1. ジャストインタイム戦略の導入
課題: 現在は全ドキュメントを事前読み込み方針: 将来的には必要かも、ただし、過剰な考慮は避けたいので保留 2. ドキュメントの記載粒度の最適化課題: 特定ケースに特化しすぎると汎用性が下がる方針: 複数回のペアプロ実施結果から、バランスの良い粒度を探る今後の展望 13

【簡単】Honoで作る！MCPサーバー on AWS Lambda（認証なし / APIキー認証 / OAuth認証）参考資料 14

ご清聴ありがとうございました 15

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yasuaki9973

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