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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ツールやコンテキストを言語モデルに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なプロトコルです。MCP は、AI アプリケーションにとっての USB‑C ポートのようなものだと考えてください。USB‑C が各種周辺機器やアクセサリーへデバイスを接続する標準化された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標準化された方法を提供します。

Agents Python SDK は複数の MCP トランスポートに対応しています。既存の MCP サーバーを再利用したり、独自のサーバーを構築して、ファイルシステム、HTTP、あるいはコネクタを基盤とするツールを エージェント に公開できます。

## Choosing an MCP integration

MCP サーバーを エージェント に接続する前に、ツール呼び出しをどこで実行するか、どのトランスポートに到達できるかを決めます。以下のマトリクスは、Python SDK がサポートするオプションの概要です。

| 必要なこと                                                                             | 推奨オプション                                              |
| ------------------------------------------------------------------------------------ | ----------------------------------------------------------- |
| OpenAI の Responses API がモデルの代わりに外部公開された MCP サーバーを呼び出せるようにする | **Hosted MCP server tools** 経由の [`HostedMCPTool`][agents.tool.HostedMCPTool] |
| ローカルまたはリモートで稼働する Streamable HTTP サーバーに接続する                      | **Streamable HTTP MCP servers** 経由の [`MCPServerStreamableHttp`][agents.mcp.server.MCPServerStreamableHttp] |
| Server‑Sent Events を用いた HTTP を実装するサーバーと通信する                           | **HTTP with SSE MCP servers** 経由の [`MCPServerSse`][agents.mcp.server.MCPServerSse] |
| ローカルプロセスを起動し、stdin/stdout で通信する                                      | **stdio MCP servers** 経由の [`MCPServerStdio`][agents.mcp.server.MCPServerStdio] |

以下のセクションでは、それぞれのオプションの設定方法と、どのトランスポートを選ぶべきかの目安を説明します。

## 1. Hosted MCP server tools

Hosted ツールは、ツールのラウンドトリップ全体を OpenAI のインフラストラクチャに委ねます。あなたのコードがツールを列挙・実行する代わりに、[`HostedMCPTool`][agents.tool.HostedMCPTool] が サーバーラベル（およびオプションのコネクタメタデータ）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、あなたの Python プロセスへの追加のコールバックなしでそれらを呼び出します。Hosted ツールは現在、Responses API の hosted MCP 連携をサポートする OpenAI モデルで動作します。

### Basic hosted MCP tool

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` の dict は、REST API に送信する JSON を反映します:

```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そのツールを公開します。`mcp_servers` に追加する必要はありません。

### Streaming hosted MCP results

Hosted ツールは、関数ツールとまったく同じ方法で ストリーミング をサポートします。`Runner.run_streamed` に `stream=True` を渡して、モデルがまだ処理中でも増分の MCP 出力を消費できます:

```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)
```

### Optional approval flows

サーバーが機微な操作を実行できる場合、各ツール実行の前に人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 マッピングで構成します。判断を Python 内で行うには、`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、モデルが継続実行に必要な承認データを求めるたびに呼び出されます。

### Connector-backed hosted servers

Hosted MCP は OpenAI コネクタにも対応します。`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 サーバーはコネクタ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、コネクタを含む完全な 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、トランスポートを自分で制御したい場合や、レイテンシを低く保ちながら自分のインフラ内でサーバーを実行したい場合に最適です。

```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())
```

コンストラクタは次の追加オプションを受け付けます:

- `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、テキスト出力ではなく `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` により、一部のツールのみを公開できます（[ツールのフィルタリング](#tool-filtering) を参照）。

## 3. HTTP with SSE MCP servers

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

ローカルのサブプロセスとして実行する MCP サーバーには、[`MCPServerStdio`][agents.mcp.server.MCPServerStdio] を使用します。SDK はプロセスを起動し、パイプを開いたままにし、コンテキストマネージャーの終了時に自動的にクローズします。これは、手早いプロトタイプや、サーバーがコマンドラインのエントリポイントのみを公開する場合に役立ちます。

```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)
```

## Tool filtering

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 に必要な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。

### Static tool filtering

[`create_static_tool_filter`][agents.mcp.create_static_tool_filter] を使用して、単純な許可／拒否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` の両方が指定された場合、SDK はまず許可リストを適用し、その後、残りの集合から拒否対象のツールを取り除きます。

### Dynamic tool filtering

より複雑なロジックには、[`ToolFilterContext`][agents.mcp.ToolFilterContext] を受け取る呼び出し可能オブジェクトを渡します。呼び出し可能オブジェクトは同期・非同期いずれでもよく、ツールを公開すべき場合に `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、アクティブな `run_context`、ツールを要求している `agent`、および `server_name` を公開します。

## Prompts

MCP サーバーは、エージェントの 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、次の 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、必要に応じて パラメーター を付与した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],
)
```

## Caching

各 エージェント 実行時に、すべての MCP サーバーで `list_tools()` が呼び出されます。リモートサーバーは目立つレイテンシを導入する可能性があるため、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。後で最新の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。

## Tracing

[Tracing](./tracing.md) は MCP のアクティビティを自動的に捕捉します。以下を含みます:

1. ツールを列挙するための MCP サーバーへの呼び出し。
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)

## Further reading

- [Model Context Protocol](https://modelcontextprotocol.io/) – 仕様と設計ガイド。
- [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) – 承認やコネクタを含む、完全な hosted MCP のデモ。