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search:
  exclude: true
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# Model context protocol (MCP)

[Model context protocol](https://modelcontextprotocol.io/introduction) (MCP) は、アプリケーションが言語モデルに対してツールとコンテキストを公開する方法を標準化します。公式ドキュメントより:

> MCP は、アプリケーションが LLM にコンテキストを提供する方法を標準化するオープンプロトコルです。MCP を AI アプリケーション向けの USB-C ポートのようなものだと考えてください。USB-C がさまざまな周辺機器やアクセサリにデバイスを接続するための標準的な方法を提供するのと同様に、MCP は AI モデルをさまざまなデータソースやツールに接続するための標準的な方法を提供します。

Agents Python SDK は複数の MCP トランスポートを理解します。これにより、既存の MCP サーバーを再利用したり、ファイルシステム、HTTP、またはコネクターにより裏付けられたツールをエージェントに公開するために独自のサーバーを構築したりできます。

## MCP 統合の選択

MCP サーバーをエージェントに組み込む前に、ツール呼び出しをどこで実行すべきか、そして到達可能なトランスポートはどれかを決めてください。以下のマトリクスは、Python SDK がサポートするオプションを要約しています。

| 必要なこと                                                                        | 推奨オプション                                    |
| ------------------------------------------------------------------------------------ | ----------------------------------------------------- |
| OpenAI の Responses API により、モデルに代わって公開到達可能な MCP サーバーを呼び出す | [`HostedMCPTool`][agents.tool.HostedMCPTool] による **Hosted MCP server tools** |
| ローカルまたはリモートで自分が運用する Streamable HTTP サーバーへ接続する                  | [`MCPServerStreamableHttp`][agents.mcp.server.MCPServerStreamableHttp] による **Streamable HTTP MCP servers** |
| Server-Sent Events を用いた HTTP を実装するサーバーと通信する                          | [`MCPServerSse`][agents.mcp.server.MCPServerSse] による **HTTP with SSE MCP servers** |
| ローカルプロセスを起動し、stdin/stdout 経由で通信する                             | [`MCPServerStdio`][agents.mcp.server.MCPServerStdio] による **stdio MCP servers** |

以下のセクションでは、各オプション、その設定方法、どのトランスポートを優先すべきかを順に説明します。

## エージェントレベル MCP 設定

トランスポートの選択に加えて、`Agent.mcp_config` を設定することで MCP ツールの準備方法を調整できます。

```python
from agents import Agent

agent = Agent(
    name="Assistant",
    mcp_servers=[server],
    mcp_config={
        # Try to convert MCP tool schemas to strict JSON schema.
        "convert_schemas_to_strict": True,
        # If None, MCP tool failures are raised as exceptions instead of
        # returning model-visible error text.
        "failure_error_function": None,
    },
)
```

注記:

- `convert_schemas_to_strict` はベストエフォートです。スキーマを変換できない場合は、元のスキーマが使用されます。
- `failure_error_function` は、MCP ツール呼び出し失敗をどのようにモデルへ提示するかを制御します。
- `failure_error_function` が未設定の場合、SDK はデフォルトのツールエラーフォーマッターを使用します。
- サーバーレベルの `failure_error_function` は、そのサーバーに対して `Agent.mcp_config["failure_error_function"]` を上書きします。

## トランスポート間の共通パターン

トランスポートを選んだあと、ほとんどの統合では同じ追加判断が必要です。

- ツールの一部だけを公開する方法 ([ツールフィルタリング](#tool-filtering))。
- サーバーが再利用可能なプロンプトも提供するか ([プロンプト](#prompts))。
- `list_tools()` をキャッシュすべきか ([キャッシング](#caching))。
- MCP のアクティビティがトレースにどう表示されるか ([トレーシング](#tracing))。

ローカル MCP サーバー (`MCPServerStdio`, `MCPServerSse`, `MCPServerStreamableHttp`) では、承認ポリシーと、呼び出しごとの `_meta` ペイロードも共通概念です。Streamable HTTP セクションに最も完全な例があり、同じパターンが他のローカルトランスポートにも適用されます。

## 1. Hosted MCP server tools

Hosted ツールは、ツールの往復処理全体を OpenAI のインフラに押し込みます。あなたのコードがツールを列挙して呼び出す代わりに、[`HostedMCPTool`][agents.tool.HostedMCPTool] がサーバーラベル (および任意のコネクターメタデータ) を Responses API に転送します。モデルはリモートサーバーのツールを列挙し、Python プロセスへの追加コールバックなしにそれらを呼び出します。Hosted ツールは現在、Responses API の hosted MCP 統合をサポートする OpenAI モデルで動作します。

### 基本の hosted MCP ツール

エージェントの `tools` リストに [`HostedMCPTool`][agents.tool.HostedMCPTool] を追加して hosted ツールを作成します。`tool_config` dict は、REST API に送信する JSON をそのまま反映します。

```python
import asyncio

from agents import Agent, HostedMCPTool, Runner

async def main() -> None:
    agent = Agent(
        name="Assistant",
        tools=[
            HostedMCPTool(
                tool_config={
                    "type": "mcp",
                    "server_label": "gitmcp",
                    "server_url": "https://gitmcp.io/openai/codex",
                    "require_approval": "never",
                }
            )
        ],
    )

    result = await Runner.run(agent, "Which language is this repository written in?")
    print(result.final_output)

asyncio.run(main())
```

Hosted サーバーは自動的にツールを公開するため、`mcp_servers` に追加しません。

### Hosted MCP 結果のストリーミング

Hosted ツールは関数ツールとまったく同じ方法で結果のストリーミングをサポートします。`Runner.run_streamed` を使用して、モデルが作業中の間も増分の MCP 出力を消費します。

```python
result = Runner.run_streamed(agent, "Summarise this repository's top languages")
async for event in result.stream_events():
    if event.type == "run_item_stream_event":
        print(f"Received: {event.item}")
print(result.final_output)
```

### 任意の承認フロー

サーバーが機微な操作を実行し得る場合、各ツール実行の前に人手またはプログラムによる承認を要求できます。`tool_config` の `require_approval` を、単一のポリシー (`"always"`, `"never"`) またはツール名からポリシーへの dict で設定します。Python 内で判断するには、`on_approval_request` コールバックを指定します。

```python
from agents import MCPToolApprovalFunctionResult, MCPToolApprovalRequest

SAFE_TOOLS = {"read_project_metadata"}

def approve_tool(request: MCPToolApprovalRequest) -> MCPToolApprovalFunctionResult:
    if request.data.name in SAFE_TOOLS:
        return {"approve": True}
    return {"approve": False, "reason": "Escalate to a human reviewer"}

agent = Agent(
    name="Assistant",
    tools=[
        HostedMCPTool(
            tool_config={
                "type": "mcp",
                "server_label": "gitmcp",
                "server_url": "https://gitmcp.io/openai/codex",
                "require_approval": "always",
            },
            on_approval_request=approve_tool,
        )
    ],
)
```

コールバックは同期・非同期いずれでもよく、モデルが実行を継続するために承認データを必要とするたびに呼び出されます。

### コネクターにより裏付けられた hosted サーバー

Hosted MCP は OpenAI コネクターもサポートします。`server_url` を指定する代わりに `connector_id` とアクセストークンを指定します。Responses API が認証を処理し、hosted サーバーがコネクターのツールを公開します。

```python
import os

HostedMCPTool(
    tool_config={
        "type": "mcp",
        "server_label": "google_calendar",
        "connector_id": "connector_googlecalendar",
        "authorization": os.environ["GOOGLE_CALENDAR_AUTHORIZATION"],
        "require_approval": "never",
    }
)
```

ストリーミング、承認、コネクターを含む、完全に動作する hosted ツールのサンプルは
[`examples/hosted_mcp`](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/hosted_mcp) にあります。

## 2. Streamable HTTP MCP servers

ネットワーク接続を自分で管理したい場合は、[`MCPServerStreamableHttp`][agents.mcp.server.MCPServerStreamableHttp] を使用します。Streamable HTTP サーバーは、トランスポートを制御したい場合や、レイテンシを低く保ちながら自身のインフラ内でサーバーを実行したい場合に理想的です。

```python
import asyncio
import os

from agents import Agent, Runner
from agents.mcp import MCPServerStreamableHttp
from agents.model_settings import ModelSettings

async def main() -> None:
    token = os.environ["MCP_SERVER_TOKEN"]
    async with MCPServerStreamableHttp(
        name="Streamable HTTP Python Server",
        params={
            "url": "http://localhost:8000/mcp",
            "headers": {"Authorization": f"Bearer {token}"},
            "timeout": 10,
        },
        cache_tools_list=True,
        max_retry_attempts=3,
    ) as server:
        agent = Agent(
            name="Assistant",
            instructions="Use the MCP tools to answer the questions.",
            mcp_servers=[server],
            model_settings=ModelSettings(tool_choice="required"),
        )

        result = await Runner.run(agent, "Add 7 and 22.")
        print(result.final_output)

asyncio.run(main())
```

コンストラクターは追加オプションを受け取ります。

- `client_session_timeout_seconds` は HTTP の読み取りタイムアウトを制御します。
- `use_structured_content` は、テキスト出力よりも `tool_result.structured_content` を優先するかどうかを切り替えます。
- `max_retry_attempts` と `retry_backoff_seconds_base` は `list_tools()` と `call_tool()` に自動リトライを追加します。
- `tool_filter` はツールの一部のみを公開できます ( [ツールフィルタリング](#tool-filtering) を参照)。
- `require_approval` はローカル MCP ツールに対する human-in-the-loop 承認ポリシーを有効にします。
- `failure_error_function` は、モデルから見える MCP ツール失敗メッセージをカスタマイズします。代わりにエラーを raise するには `None` を設定します。
- `tool_meta_resolver` は `call_tool()` の前に、呼び出しごとの MCP `_meta` ペイロードを注入します。

### ローカル MCP サーバーの承認ポリシー

`MCPServerStdio`、`MCPServerSse`、`MCPServerStreamableHttp` はいずれも `require_approval` を受け取ります。

サポートされる形式:

- 全ツールに対して `"always"` または `"never"`。
- `True` / `False` (always/never と同等)。
- ツールごとのマップ。例: `{"delete_file": "always", "read_file": "never"}`。
- グループ化されたオブジェクト:
  `{"always": {"tool_names": [...]}, "never": {"tool_names": [...]}}`。

```python
async with MCPServerStreamableHttp(
    name="Filesystem MCP",
    params={"url": "http://localhost:8000/mcp"},
    require_approval={"always": {"tool_names": ["delete_file"]}},
) as server:
    ...
```

完全な pause/resume フローについては、[Human-in-the-loop](human_in_the_loop.md) と `examples/mcp/get_all_mcp_tools_example/main.py` を参照してください。

### `tool_meta_resolver` による呼び出しごとのメタデータ

MCP サーバーが `_meta` 内のリクエストメタデータ (例えばテナント ID やトレースコンテキスト) を期待する場合は `tool_meta_resolver` を使用します。以下の例では、`Runner.run(...)` に `context` として `dict` を渡す想定です。

```python
from agents.mcp import MCPServerStreamableHttp, MCPToolMetaContext


def resolve_meta(context: MCPToolMetaContext) -> dict[str, str] | None:
    run_context_data = context.run_context.context or {}
    tenant_id = run_context_data.get("tenant_id")
    if tenant_id is None:
        return None
    return {"tenant_id": str(tenant_id), "source": "agents-sdk"}


server = MCPServerStreamableHttp(
    name="Metadata-aware MCP",
    params={"url": "http://localhost:8000/mcp"},
    tool_meta_resolver=resolve_meta,
)
```

実行コンテキストが Pydantic モデル、dataclass、またはカスタムクラスの場合は、代わりに属性アクセスでテナント ID を読み取ってください。

### MCP ツール出力: テキストと画像

MCP ツールが画像コンテンツを返す場合、SDK はそれを自動的に画像ツール出力エントリにマップします。テキスト/画像が混在するレスポンスは出力アイテムのリストとして転送されるため、エージェントは通常の関数ツールからの画像出力と同様に MCP 画像結果を消費できます。

## 3. HTTP with SSE MCP servers

!!! warning

    MCP プロジェクトは Server-Sent Events トランスポートを非推奨にしました。新規統合では Streamable HTTP または stdio を優先し、SSE はレガシーサーバーにのみ残してください。

MCP サーバーが HTTP with SSE トランスポートを実装している場合は、[`MCPServerSse`][agents.mcp.server.MCPServerSse] をインスタンス化します。トランスポート以外は、API は Streamable HTTP サーバーと同一です。

```python

from agents import Agent, Runner
from agents.model_settings import ModelSettings
from agents.mcp import MCPServerSse

workspace_id = "demo-workspace"

async with MCPServerSse(
    name="SSE Python Server",
    params={
        "url": "http://localhost:8000/sse",
        "headers": {"X-Workspace": workspace_id},
    },
    cache_tools_list=True,
) as server:
    agent = Agent(
        name="Assistant",
        mcp_servers=[server],
        model_settings=ModelSettings(tool_choice="required"),
    )
    result = await Runner.run(agent, "What's the weather in Tokyo?")
    print(result.final_output)
```

## 4. stdio MCP servers

ローカルサブプロセスとして動作する MCP サーバーには、[`MCPServerStdio`][agents.mcp.server.MCPServerStdio] を使用します。SDK はプロセスを生成し、パイプを開いたまま維持し、コンテキストマネージャー終了時に自動的に閉じます。このオプションは、素早い概念実証や、サーバーがコマンドラインのエントリーポイントしか公開しない場合に役立ちます。

```python
from pathlib import Path
from agents import Agent, Runner
from agents.mcp import MCPServerStdio

current_dir = Path(__file__).parent
samples_dir = current_dir / "sample_files"

async with MCPServerStdio(
    name="Filesystem Server via npx",
    params={
        "command": "npx",
        "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", str(samples_dir)],
    },
) as server:
    agent = Agent(
        name="Assistant",
        instructions="Use the files in the sample directory to answer questions.",
        mcp_servers=[server],
    )
    result = await Runner.run(agent, "List the files available to you.")
    print(result.final_output)
```

## 5. MCP サーバーマネージャー

複数の MCP サーバーがある場合は `MCPServerManager` を使用して事前に接続し、接続できたサブセットをエージェントに公開します。

```python
from agents import Agent, Runner
from agents.mcp import MCPServerManager, MCPServerStreamableHttp

servers = [
    MCPServerStreamableHttp(name="calendar", params={"url": "http://localhost:8000/mcp"}),
    MCPServerStreamableHttp(name="docs", params={"url": "http://localhost:8001/mcp"}),
]

async with MCPServerManager(servers) as manager:
    agent = Agent(
        name="Assistant",
        instructions="Use MCP tools when they help.",
        mcp_servers=manager.active_servers,
    )
    result = await Runner.run(agent, "Which MCP tools are available?")
    print(result.final_output)
```

主要な挙動:

- `active_servers` には、`drop_failed_servers=True` (デフォルト) のとき、接続に成功したサーバーのみが含まれます。
- 失敗は `failed_servers` と `errors` で追跡されます。
- `strict=True` を設定すると、最初の接続失敗で raise します。
- `reconnect(failed_only=True)` を呼ぶと失敗したサーバーを再試行し、`reconnect(failed_only=False)` を呼ぶと全サーバーを再起動します。
- `connect_timeout_seconds`、`cleanup_timeout_seconds`、`connect_in_parallel` を使用してライフサイクル挙動を調整します。

## 一般的なサーバー機能

以下のセクションは、MCP サーバートランスポート全体に適用されます (厳密な API サーフェスはサーバークラスに依存します)。

## ツールフィルタリング

各 MCP サーバーはツールフィルターをサポートしており、エージェントが必要とする関数だけを公開できます。フィルタリングは構築時にも、実行ごとに動的にも行えます。

### 静的ツールフィルタリング

[`create_static_tool_filter`][agents.mcp.create_static_tool_filter] を使用して、単純な許可/ブロックリストを設定します。

```python
from pathlib import Path

from agents.mcp import MCPServerStdio, create_static_tool_filter

samples_dir = Path("/path/to/files")

filesystem_server = MCPServerStdio(
    params={
        "command": "npx",
        "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", str(samples_dir)],
    },
    tool_filter=create_static_tool_filter(allowed_tool_names=["read_file", "write_file"]),
)
```

`allowed_tool_names` と `blocked_tool_names` の両方が指定されている場合、SDK はまず許可リストを適用し、その後、残った集合からブロックされたツールを除外します。

### 動的ツールフィルタリング

より複雑なロジックには、[`ToolFilterContext`][agents.mcp.ToolFilterContext] を受け取る callable を渡します。callable は同期・非同期いずれでもよく、ツールを公開すべきときに `True` を返します。

```python
from pathlib import Path

from agents.mcp import MCPServerStdio, ToolFilterContext

samples_dir = Path("/path/to/files")

async def context_aware_filter(context: ToolFilterContext, tool) -> bool:
    if context.agent.name == "Code Reviewer" and tool.name.startswith("danger_"):
        return False
    return True

async with MCPServerStdio(
    params={
        "command": "npx",
        "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", str(samples_dir)],
    },
    tool_filter=context_aware_filter,
) as server:
    ...
```

フィルターコンテキストは、有効な `run_context`、ツールを要求している `agent`、および `server_name` を公開します。

## プロンプト

MCP サーバーは、エージェント instructions を動的に生成するプロンプトも提供できます。プロンプトをサポートするサーバーは 2 つのメソッドを公開します。

- `list_prompts()` は利用可能なプロンプトテンプレートを列挙します。
- `get_prompt(name, arguments)` は、任意でパラメーター付きの具体的なプロンプトを取得します。

```python
from agents import Agent

prompt_result = await server.get_prompt(
    "generate_code_review_instructions",
    {"focus": "security vulnerabilities", "language": "python"},
)
instructions = prompt_result.messages[0].content.text

agent = Agent(
    name="Code Reviewer",
    instructions=instructions,
    mcp_servers=[server],
)
```

## キャッシング

エージェントの実行ごとに、各 MCP サーバーに対して `list_tools()` が呼ばれます。リモートサーバーは目立つレイテンシを持ち込むことがあるため、すべての MCP サーバークラスは `cache_tools_list` オプションを公開しています。ツール定義が頻繁に変わらないと確信できる場合にのみ `True` に設定してください。後で新しい一覧を強制するには、サーバーインスタンスで `invalidate_tools_cache()` を呼び出します。

## トレーシング

[Tracing](./tracing.md) は、以下を含む MCP のアクティビティを自動的にキャプチャします。

1. ツール一覧を取得するための MCP サーバー呼び出し。
2. ツール呼び出しに関する MCP 関連情報。

![MCP Tracing Screenshot](../assets/images/mcp-tracing.jpg)

## 追加資料

- [Model Context Protocol](https://modelcontextprotocol.io/) – 仕様および設計ガイド。
- [examples/mcp](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/mcp) – 実行可能な stdio、SSE、Streamable HTTP のサンプル。
- [examples/hosted_mcp](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/hosted_mcp) – 承認とコネクターを含む、完全な Hosted MCP デモ。