MCPを使用して Mendix Claude for Desktop へのビジネス ロジックの組み込み | Mendix

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MCPを使用して Mendix Claude for Desktop へのビジネスロジックの組み込み

最近Gen AIに関する最新ニュースをフォローしている方なら、モデルコンテキストプロトコル（MCP）について耳にしたことがあるかもしれません。これは、AIの世界でアプリ同士の接続方法を変えるものとして、大きな注目を集めています。しかし、MCPとは一体何なのでしょうか？そして、どのような役割を果たすのでしょうか？ Mendix 遊びます？

TL;DR – MCPバージョン

MCPに関してよくある質問をいくつかご紹介します。 Mendix以下の質問に対するより詳しい回答については、この記事の最後にある FAQ をご覧ください。

  • モデルコンテキストプロトコル (MCP) とは何ですか? LLM が自律的にアプリに接続する方法を標準化するオープン プロトコル。
  • MCP が重要なのはなぜですか? MCP を使用すると、設計時にすべてを事前に構成しなくてもツールを検出できます。
  • なぜ使用 Mendix MCP では? 強力なマイクロフローを簡単に構築できます Mendix アプリ内から MCP サーバーを起動して、これらのマイクロフローをエージェント AI システムで利用できるようにします。

MCPとは何か、そしてなぜそれを使うのか Mendix?

MCPはオープンスタンダードです AI（LLM）アプリケーションをデータやツールに接続するための技術です。AI用のUSB-Cポートのようなものだと考えてください。MCPを使用すると、LLM（「ホスト」と呼ばれる）は、ツール、プロンプト、またはデータを提供する他のアプリ（「サーバー」と呼ばれる）にアクセスできます。 Mendix新しい MCP サーバーモジュール あなたを変える Mendix アプリケーションをそのようなサーバーに統合します。つまり、LLMアプリケーション（Claude for Desktopなど）から Mendix マイクロフローとして ツール その結果をユーザーへの応答に組み込みます。

メリットは大きく、よりスマートなエージェント、デバッグヘルパー、または直接接続するエージェントワークフローを構築できます。 Mendix MCP の事前構築された統合とベンダーの柔軟性を活用しながら、アプリを開発できます。

ここにある Mendix MCP サーバーとして を使用し、LLM に接続するホストとして Claude for Desktop を使用します。

注: GenAI Showcaseアプリの最新バージョンでは、MCPサーバーをセットアップする方法が正確に示されています。 Mendix アプリを作成し、ツールを公開し、Claude for Desktop でそれらを操作できるように準備します。 

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1 – MCPサーバーをセットアップする Mendix

前提条件

ゼロから始めるか、既存のアプリケーションを拡張するかを選択できます。ゼロから始める場合は、 空の GenAI アプリは、必要なGenAIモジュールをすべて含んでいるので、最適な出発点です。既存のアプリを拡張する場合は、必ず MCP サーバーモジュール 市場から。

アプリデータを設定する

この例では、過去のチケット情報を含むデータベースが必要です。これに関するガイダンスは、 MCPServer_ExposeTools.チケット エンティティと チケット_データセットの作成 内部のマイクロフロー GenAI ショーケース アプリ.

公開するためのツールを構築する

まず、ツールとして利用できるようにするマイクロフローを作成します。この例では、ステータスやカテゴリなどの入力パラメータに基づいて、データベース内のすべてのレコード（例：チケット）をカウントするマイクロフローを作成します。このマイクロフローは文字列を返します。

マイクロフローは次のようになります。

に対応します。 チケット_ステータスカテゴリ内のチケット数を取得 MCPショーケース内のマイクロフロー GenAI ショーケース アプリ 上記の通り。

MCPサーバーを初期化する

MCPサーバーを初期化するには、 MCPサーバーを作成する からの行動 ツールボックス スタートアップマイクロフローで新しいマイクロフローを作成します AS_InitMCPServer そして追加 MCPサーバーを作成する アクション。操作を次のように設定します。

  • パスを設定する メンディックス-MCP
  • 名前を設定する 私の最初のMCPサーバー,
  • バージョンを 1.0.0

ショーケースの例では、確認したい場合に備えて、サーバーは MCPServer_Initialize マイクロフロー内で初期化されます。

最後に、このマイクロフローを 起動後 プロジェクトのマイクロフローなので、アプリの実行時にサーバーが初期化されます。

公開するツールを設定する

空のMCPサーバーは非常に無力なので、何らかの機能を追加する必要があります。これは、サーバーを初期化するマイクロフロー内で行うことができます。 ツールを追加 サーバー作成直後にツールボックスからアクションを選択します。ここではツールの名前を指定する必要があります。 ステータスカテゴリ内のチケット数の取得また、オプションで説明も入力できます。これにより、モデルは何を期待すべきか、いつこのツールを呼び出す必要があるかを把握できます。スキーマ入力は、選択したマイクロフローから自動的に抽出されるため、空のままでも構いません。

最後に、で ツールを追加 アクションで、先ほど作成したマイクロフローとサーバーを選択します。ショーケースの例では、以下のようになります。

MCPサーバーを実行する

サーバー初期化マイクロフローがトリガーされると、MCPサーバーが起動されます。 Mendix ランタイムを実行し、追加したツールを登録します。本記事では認証については説明していません。本番環境では認証の設定が必要になります。MCPホスト（デスクトップ版Claude）がサーバーに接続すると、モデルは「」と呼ばれるツールを検出できます。 ステータスカテゴリ内のチケット数の取得 そして、ユーザーの要望に合致する場合は、それを使用することにします。これが次に行うことです。

2 – MCPホストの設定

MCPサーバーは実行中ですが、公開されたツールとどのようにやり取りするのでしょうか？そのためには、MCPサーバーに接続するためのプロトコルをサポートするMCPホストが必要です（上の画像を参照）。このブログではClaude for Desktopを使用しますが、他のホストでも同様に動作するかもしれません（例えば、Visual Studio CodeのGithub Copilotなど）。

設置

ロケーション選択 https://claude.ai/download Claude for Desktopをお使いのパソコンにインストールするには、指示に従ってください。Anthropicアカウントでログインしてください（または、事前にアカウントを作成してください）。現在、Claude for Desktopは無料トライアル版を提供しており、十分に機能を試すことができます。 Mendix MCP 経由のツール。

加えます Mendix MCP サーバーからデスクトップ用の Claude へ

次に、MCPサーバーをClaude for Desktopに登録する必要があります。Claude for Desktopで開発者設定を開きます。 ファイル > 設定 > 開発に設定します。 OK をクリックします。 構成の編集 Claude の設定ファイルに移動します。このファイルは任意のテキストエディタ（例：Visual Studio Code）で開くことができます。以下のスニペットをファイルに貼り付け、サーバーの設定に合わせてフィールドを編集します（最も重要なのはパスです）。

構成で実際に先ほど指定したパスが使用されていることを確認してください。

{
    "mcpServers": {
        "mendix-mcp": {
            "command": "npx",
            "args": [
                "mcp-remote",
                "https://127.0.0.1:8080/mendix-mcp/sse",
                "--allow-http"
            ]
        }
    }
}

その後、Claude for Desktopを再起動して、クライアントがサーバーに接続できるようにします。テキスト入力フィールドの下に、利用可能なツールを示すツールアイコンが表示されます。

モデルは、登録されたツールを Mendix MCPサーバー。ツールに関連する質問をした場合（例：「オープンしているチケットは何枚ですか?” ” の場合、モデルはツールを使って質問に答えます。通常、Claude はツールを呼び出す前に、ユーザーにツールの使用を確認するよう求めます。このオプションをオフにすることもできますが、これにより、人間による操作が常に把握されます。

次は何？無限の可能性

これで、 Mendix モデルコンテキストプロトコル（MCP）と連携して、エージェント型AIを実現します。これにより、AIをモデルコンテキストプロトコルに公開することで、スマートなAI駆動型ワークフローを構築できます。 Mendix マイクロフローからAIツールまで。そして、これはまだ始まったばかりです。MCPとAIに関するさらに興味深いコンテンツが、 Mendix 近日公開。

MCPはエージェントワークフロー向けに構築されているため、さらに高度な機能を実現できます。複数のマイクロフローを連携させ、1つはデータ取得、もう1つは分析、3つ目はダッシュボードの更新といった具合です。これらはすべてAIエージェントによって制御され、人間による操作も伴います。さらに、複数のマイクロフローを組み合わせることも可能です。 Mendix ツールをデータベースや CRM システムなどの他の MCP サービスと組み合わせて、高度な AI 搭載アプリを構築します。

近い将来、AIエージェントがビジネスプロセス全体を実行するようになるかもしれません。 Mendixタスクの割り当て、記録の更新、レポートの作成など、すべてシンプルなチャットから行えます。Claude for Desktopだけではありません。MCP対応のAIホストであれば、どれでも接続できます。 Mendix マイクロフロー。

よくある質問

  • モデルコンテキストプロトコル (MCP) とは何ですか?

    モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、大規模言語モデル（LLM）などのAIツールがアプリに接続し、単独で使用するための手段です。AI用のUSB-Cポートのようなものだと考えてください。MCPは、AIに「プラグイン」して、さまざまなアプリのツール、データ、または機能を使用するための標準的な方法を提供します。

  • MCP が重要なのはなぜですか?

    MCPを使用すると、設計時にすべてを事前設定することなく、ツールの検出が可能になります。エージェントは、カスタムAPI統合を実装することなく、さまざまなMCPサーバーに簡単に接続できます。MCPで利用可能なすべてのサービスを、エージェントアプリに統合できるようになります。

  • なぜ使用 Mendix MCP では?

    両者を統合することはまさに理想の組み合わせです。強力なマイクロフローを簡単に構築できます。 Mendix アプリ内からMCPサーバーを起動し、これらのマイクロフローをエージェントAIシステムで利用できるようにします。これにより、アプリとエージェントAIシステムを接続するエージェントワークフローを簡単に構築できます。 Mendix ロジックを外部 AI エージェントに渡します。

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