Zennの記事を収集するMCPサーバーを作ってみた

# 作ったもの

https://github.com/YusukeHayashiii/zenn-topic-summarize

# 参考文献

- [Model Context Protocol](https://modelcontextprotocol.io/introduction)
- [mcp-for-beginners](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners)
- [【徹底解説】MCPとは？「AIのUSBポート」](https://qiita.com/syukan3/items/f74b30240eaf31cb2686)
- [modelcontextprotocol/python-sdk](https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk)
- [Claude Codeの設定](https://docs.anthropic.com/ja/docs/claude-code/settings)
- [Gemini CLIの設定](https://github.com/google-gemini/gemini-cli/blob/main/docs/cli/configuration.md)
- [Cursorの設定](https://docs.cursor.com/context/mcp#model-context-protocol-mcp)
- [大手企業のAIツール導入の壁を超えて：サイバーエージェントのCursor活用戦略](https://speakerdeck.com/gunta/da-shou-qi-ye-noaiturudao-ru-nobi-woyue-ete-saibaezientonocursorhuo-yong-zhan-lue)

Transcript

1. 1 / 25 Zenn の記事を収集するMCP サー バーを作ってみた 2025-07-16 MCP 勉強会 林 佑亮 / Yusuke Hayashi
2. 2 / 25 自己紹介 名前: 林 佑亮(Hayashi Yusuke) 所属: マーケティングリサーチの会社 普段やっていること: AI エバンジェリスト（自称） LLM 関連のPoC 社内分析環境構築 ナレッジシェア推進
3. 3 / 25 アジェンダ MCP の概要 作ったもの MCP サーバー自作の経緯 まとめ
4. 4 / 25 MCP の概要 作ったもの MCP サーバー自作の経緯 まとめ
5. 5 / 25 MCP とは？ Model Context Protocol の略 2024 年11 月にAnthropic が発表 AI モデルが外部のデータソース・ツールと通信や操 作をするための統一規格 AI モデルをより簡単に機能拡張できるように Confluence のページ作成、編集 ブラウザ操作 データベースへのアクセス など
6. 6 / 25 MCP の構成要素 ↓今回はこれを作った MCP サーバー: クライアントからのリクエストに処 理し、ツールやデータソース機能を提供するサーバ ー Internet Your Computer MCP Protocol MCP Protocol MCP Protocol Web APIs Host with MCP (VScode, IDEs, Tools) MCP Server A MCP Server B MCP Server C Local Data Source A Local Data Source B Remote Services
7. 7 / 25 MCP の概要 作ったもの MCP サーバー自作の経緯 まとめ
8. 8 / 25 MCP サーバー 「zenn-mcp 」 Zenn の記事を複数件取得するMCP サーバー GitHub リポジトリを見る
9. 9 / 25 MCP サーバー 「zenn-mcp 」 二つのツールから構成されている 1. search_zenn_articles : 特定のトピックを指定してZenn の記事を取得 2. get_trending_articles : Zenn のトレンド記事を取得 ` ` ` ` # app/main.py より抜粋 from mcp.server.fastmcp import FastMCP mcp = FastMCP("zenn-mcp") @mcp.tool() def search_zenn_articles(topic: str, max_articles: int = 10) -> str: """Zenn から指定トピックの記事フィードを取得""" # ... 記事取得処理 ... return " 取得結果のMarkdown 文字列" @mcp.tool() def get_trending_articles(max_articles: int = 10) -> str: """Zenn から現在のトレンド記事フィードを取得""" # ... トレンド記事取得処理 ... return " 取得結果のMarkdown 文字列"
10. 10 / 25 「zenn-mcp 」のアーキテクチャ MCP 実装: FastMCP を採用し、デコレータベースで実装 # app/main.py より抜粋 from mcp.server.fastmcp import FastMCP mcp = FastMCP("zenn-mcp") @mcp.tool() @mcp.tool() def search_zenn_articles(topic: str, max_articles: int = 10) -> str: """Zenn から指定トピックの記事フィードを取得""" # ... 記事取得処理 ... return " 取得結果のMarkdown 文字列" def get_trending_articles(max_articles: int = 10) -> str: """Zenn から現在のトレンド記事フィードを取得""" # ... トレンド記事取得処理 ... return " 取得結果のMarkdown 文字列"
11. 11 / 25 「zenn-mcp 」のアーキテクチャ クローラー: requests + BeautifulSoup4 でZenn のフィードを直接パース ` ` ` ` # app/crawler.py より抜粋 import requests from bs4 import BeautifulSoup response = requests.get(feed_url, timeout=self.timeout) response.raise_for_status() soup = BeautifulSoup(response.content, "xml") items = soup.find_all("item") from typing import List, Dict, Optional class ZennCrawler: """Zenn から記事を取得するクローラー""" def fetch_articles_from_feed(self, topic: str, max_articles: int = 10) -> List[Dict]: """Zenn トピックフィードから記事を取得する""" # ... 記事取得処理 ... # ... 記事のリストを出力 ... return articles
12. 12 / 25 「zenn-mcp 」のセットアップ 作成したサーバーをMCP ホストに認識させるために、サーバーの起動コマンドを記述 Claude Code の場合： ~/.claude/.mcp.json Gemini CLI の場合： ~/.gemini/settings.json Cursor の場合： Cursor Settings → ~/.cursor/mcp.json ` ` ` ` ` ` // ~/.claude/.mcp.json { "mcpServers": { "zenn-mcp": { "command": "uv", "args": [ "--directory", "/path/to/zenn_mcp_dev", "run", "app/main.py" ] } } }
13. 13 / 25 利用イメージ MCP ホストに話しかけるだけで、Zenn の記事を簡単に取得可能 Claude Code でも Gemini CLI でも Cursor でも 例1: トピックを指定して記事を検索 Zenn でmcp の最新記事を教えて → search_zenn_articles(topic="mcp") が実行 される 例2: トレンド記事を取得 Zenn のトレンドを教えて → get_trending_articles() が実行される →実践します ` ` ` `
14. 14 / 25 実践がうまくいかなかった時用のスライド （Gemini CLI との対話デモ）
15. 15 / 25 実践がうまくいかなかった時用のスライド （Gemini CLI との対話デモ）
16. 16 / 25 MCP の概要 作ったもの MCP サーバー自作の経緯 まとめ
17. 17 / 25 なぜ作るか 生成AI 、あまりにも変化が早すぎる →例えば、流行りのツールを使い込んで極めるのは微妙そう どんどんいいツール出てくるから、乗り換える方が良さそう →比較的長持ちしそうな技術ってなんだ？ →MCP かも？
18. 18 / 25 なぜ作るか MCP の筋がいい？ →現状、AI を活用するうえで何らかの機能拡張はほぼ必須で、そこにアプローチできる →AI のできることを増やす＝AI 活用のレベルが上がる →業務改善に繋がりそう＆なんか新しいこともできそう →自作できると拡張したい機能を自分で作って使える 「欲しい」と思ったら誰かの実装を待たなくて良い それでもあくまで現状なので、今後どうなるかはわかりません…… が、変化が早い時ほど「いったん触る」が大事っぽそう
19. 19 / 25
20. 20 / 25 何を作るか 公式サービス系（GitHub, Notion, Slack など）はMCP がすでに出てるor 有志が作ってることが多い →一歩踏み込んだものの方が消費期限が長そう →業務特有の操作とか、ちょっとニッチな機能とか →ちょっと調べた感じ、Zenn 絡みのMCP はあまりなさそう
21. 21 / 25 何を作るか 業務の中で複数回発生していて、かつトリガーを指定しにくいタスクが良さそう →やる必要が出た時にやる作業で、何回もやるような作業 →定期ジョブとかはスクリプト組んで自動化、で事足りそうなので、わざわざMCP でやる必要はない？ →Zenn で特定のトピックの記事を見たくなったらざっと概要が分かる機能は合ってるかも
22. 22 / 25 何を作るか Zenn の特定トピックの記事を複数件取得 →URL から記事を閲覧して要約するのがうまくできず →時間がないのでとりあえず記事の取得機能だけを作った MCP サーバーの開発はほとんどClaude Code を利用し、エージェントコーディングで行った その話はまたどこかで
23. 23 / 25 まとめ MCP を使うとAI モデルの能力を簡単に拡張できる FastMCP ライブラリならPython で比較的簡単に自作サーバーを実装できる アイデア次第で、日々の情報収集や定型作業をどんどん効率化できる
24. 24 / 25 ご清聴ありがとうございました Q&A 📁 リポジトリ: https: //github.com/YusukeHayashiii/zenn-topic-summarize
25. 25 / 25 参考文献 Model Context Protocol mcp-for-beginners 【徹底解説】MCP とは？「AI のUSB ポート」 modelcontextprotocol/python-sdk Claude Code の設定 Gemini CLI の設定 Cursor の設定 大手企業のAI ツール導入の壁を超えて：サイバーエージェントのCursor 活用戦略