AI・機械学習用語集

Anthropicが2024年11月に公開したLLMとデータソース・ツール間の標準接続プロトコル。サーバー/クライアントアーキテクチャでツール統合を標準化し、N×Mの個別実装問題を解決する。

Model Context Protocol開発ツール。MCP Inspector(Anthropic公式・npx @modelcontextprotocol/inspector)・Stdio/HTTP/SSE transport test・JSON-RPC 2.0 call・Tool/Resource/Prompt list・MCP Hub(Smithery・2000+ MCP)・Cursor MCP integration・Claude Desktop .mcp.json・Glama.ai MCP directory・Playwright MCP・Serena MCP(Code Intel)・Puppeteer MCP対応、2026年MCP ecosystem成熟期。

MCP対応Client。Claude Desktop(Anthropic公式・Mac/Win・JSON config)・Cursor IDE(2024年12月-MCP・Cursor Settings)・Cline VS Code Extension(MCP対応・OSS)・Zed Editor(2025年・MCP native)・Continue.dev VS Code(2025年・MCP)・OpenAI Desktop未対応(独自API)・Goose CLI(Block製・MCP)・MCP Inspector(Debug Tool)・MCP CLI tools(Anthropic公式)・Smithery.ai Registry(community curated)・config共通化進行・mcp-language-server・mcp-tools・mcp-server-* npm paket・2026年 IDE/Editor MCP対応急速拡大。

Model Context Protocol(Anthropic・2024年11月策定)クライアント実装。Claude Desktop・Cursor・Zed・Windsurf(Codeium)・Claude Code CLI・Cline・Continue.dev・Goose(Block)・Cherry Studio・Raycast AI・VS Code agent mode対応、2026年Agent Tool標準拡張基盤。

Model Context Protocol Server実装。公式 Reference Server(Filesystem・GitHub・GitLab・Google Drive・Slack・PostgreSQL・SQLite・Brave Search・Sentry・Memory・Time・Fetch・Puppeteer)・Community Server数千(Notion・Linear・Stripe・AWS・Azure・Cloudflare)・MCP Inspector(Debug Tool)・FastMCP(Python framework)・Smithery.ai(MCP Registry)・MCP Composio(Hub)・Claude Desktop config(.claude/claude_desktop_config.json)・Cursor MCP integration・Cline MCP・Anthropic Quickstart Repo・2026年 Enterprise MCP server内製拡大、Tools+Agent標準。

MCPサーバーアーキテクチャとは、Model Context Protocolにおけるサーバー側の設計構造で、stdio・SSE・Streamable HTTPの3種類のトランスポートを介してツール・リソース・プロンプトをLLMクライアントに公開する仕組みである。

Model Context Protocolサーバー実装。Anthropic公式(filesystem・github・postgres・puppeteer・slack・memory・sqlite・git)・Community(Smithery.ai 2000+)・Zapier MCP(7000+ app)・Cloudflare MCP・Playwright MCP・Magic UI MCP・serena(Code Intel)・Notion MCP・Linear MCP・Gmail MCP・Calendar MCP・MCP marketplace・Claude Desktop config、2026年拡張市場定着。

2024年Anthropic公開MCP Server SDK。Pro 業界Pro Mainstream MCP Server構築SDK公式 + Pro 米国SF Anthropic + Pro Python/TypeScript/Java SDK + Pro Apache 2.0 OSS + Pro Stdio Transport + Pro Resources/Tools/Prompts実装 + Pro pip install mcp + 累計2024-2026年2年Heritage継承代表機。

Anthropic公式 MCP Server。Filesystem MCP(local file CRUD・@modelcontextprotocol/server-filesystem)・GitHub MCP(Issues/PR/Code search)・GitLab MCP(同等)・Google Drive MCP(File access)・Google Maps MCP(Geo)・Slack MCP(Channel/DM access)・Memory MCP(Knowledge graph store)・Time MCP(Timezone)・Fetch MCP(Web fetch)・Puppeteer MCP(Browser automation)・SQLite MCP(local DB)・PostgreSQL MCP(Read-only query)・AWS KB Retrieval・Brave Search MCP・EverArt MCP・Sentry MCP・全 npm/pip install可・Claude Desktop config経由enable・2026年 Enterprise MCP server内製化進行。

MCPツール統合とは、Model Context ProtocolにおけるTools機能を使い、LLMが外部のAPI・データベース・ファイルシステム等のツールを標準化された方法で呼び出し、実行結果を取得する仕組みである。

MCP通信トランスポート。Stdio Transport(標準入出力・local process・Claude Desktop default)・HTTP+SSE(Server-Sent Events・remote MCP・Cloudflare Workers MCP)・HTTP Streaming(2024年11月・long-running)・WebSocket(将来対応)・Bearer token authentication(remote)・JSON-RPC 2.0 protocol・.mcp.json config・Docker container MCP・Streamable HTTP(Anthropic 2024年12月)対応、2026年Remote MCP Server拡大。

MCPトランスポート層とは、Model Context Protocolにおける通信レイヤーで、stdio（標準入出力）・SSE（Server-Sent Events）・Streamable HTTPの3種類のトランスポート方式を提供し、MCPクライアントとサーバー間のJSON-RPCメッセージ交換を実現する。

2024年OSS Community公開MCP Bridge Stdio。Pro 業界Pro Mainstream MCP Local Stdio Bridge OSS + Pro 米国Berkeley/Worldwide OSS + Pro 2024-MCP Bridge設立Community駆動 + Pro Stdio Transport Wrapper + Pro Apache 2.0 OSS + Pro Cline/Claude Desktop統合 + Pro JSON Config Bridge + 累計2024-2026年2年Heritage継承代表機。

Model Context Protocolデータ公開仕様。MCP Resources(URI経由・file://, https://, postgres://・構造化データ・Claude Desktop/Cursor参照)・MCP Prompts(Slash commands・Template variables)・MCP Tools(Function Calling)・Elicitation(2025年策定・additional input request)・Sampling(サブLLM呼び出し)対応、2026年Agent拡張の中核。

MCPリソース管理とは、Model Context ProtocolにおけるResources機能を使い、MCPサーバーがファイル・データベースレコード・API応答などのデータソースをURIベースで公開し、LLMクライアントが構造化された方法でアクセスする仕組みである。

LMSYSが開発した多ターン会話評価ベンチマーク。80問・8カテゴリのマルチターン質問をGPT-4がジャッジし、1〜10点で採点する。

Mostly Basic Python Problemsの略。Googleが公開した初心者〜中級レベルのPythonコード生成ベンチマーク。500問のプログラミング問題でLLMの基礎コード生成能力を評価する。

ELIZA は1966年Joseph Weizenbaum (MIT AI Lab・1923-2008) が開発した世界初のChatbot (会話プログラム) でRogerian Psychotherapist (ロジャース派精神療法医) のスタイルでパターンマッチング+置換ルール採用しユーザーが「人間のように対話している」と感じる「ELIZA Effect」(現代AI チャットBot の基本心理) を発見した歴史的プログラム。

Kirkpatrick et al.（2017）がDeepMindから発表した継続学習手法。Fisher情報行列を用いて各パラメータの旧タスクに対する重要度を推定し、重要なパラメータの変更に二次ペナルティを課すことで破壊的忘却を防ぐ。名称は「弾性的な重み固定」を意味する。

概要