普通の人間があんまり使わない AI語彙ってあるよね。

汎用 API をラップしただけのやつを MCP って言うなっていうのがよくわかる

いやまあ、実際のところ 世の中にある AI 向けのインターフェースの割と結構なものが コンテキストにゴミをぶち込むタイプなのでマジで それには困ってんだけどさ

しかも 出力結果を適切に要約して、情報を抽出して、不十分な情報だと判断したら再度別の手段で取得し直す なんてことも 限定的にはできてる。 エラー発生時に違うツールでやり直したりとか。 コンテキストを飽和させるほどのアホみたいな出力は 除いて、多少 雑なjsonをそのまま突っ込んでも動いちゃうんだよな。

しかも未知のツールに対応できるのが意味わからん。 何なら 仕組み 次第では、自分で繋ぐためのスクリプトを組んで 自前でつなげることだってやろうと思えばできちゃうんだよな。 意味がわからん。

自然言語を入れた結果、複数あるツールから適切なツールを叩く。 従来 これを実現するだけで相当 大変だったのに。

いわゆる プラグインシステムだと考えたとて、あらかじめ 想定されてる 入出力ではないものだって対応できてしまうし、インターフェースは正しくしてある必要があるとはいえ、既存の判断や意思決定に、スクリプトとかを別途用意する必要なく自然に統合してるの ほんとすごいんだよな。 もちろん 事前に教育されてるツールに近いものほど良い性能を出すとかそういった面はあるけど。

MCPで適切に 読み込ませた後、「君に新しいツールを追加したから是非 使ってくれ。使うタイミングはこういうタイミングだ」って説明するだけでマジで本当にそうやって使い始めるの SF だよ 本当。

まあ確率モデルなので、アホな使い方したりぶっ壊したり そういったリスクはあるけどそれにしたって 柔軟性が高すぎるよな

そういう風に訓練(ファインチューニング)したからなんだけど、それにしたってすごいよねって思う。