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  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 と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 is an open protocol that standardizes how applications provide context to LLMs. Think of MCP like a USB-C port for AI
> applications. Just as USB-C provides a standardized way to connect your devices to various peripherals and accessories, MCP
> provides a standardized way to connect AI models to different data sources and tools.

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、独自に構築して、ファイルシステム、HTTP、またはコネクタをバックエンドとするツールを エージェント に公開したりできます。

## 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をまとめたものです。

| 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公開到達可能な MCP サーバーを呼び出す          | **Hosted MCP server tools**（ホスト型 MCP サーバー ツール） via [`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 サーバー** via [`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 サーバー** via [`MCPServerSse`][agents.mcp.server.MCPServerSse] |
| ローカルプロセスを起動して stdin/stdout 経由で通信する                                   | **stdio MCP サーバー** via [`MCPServerStdio`][agents.mcp.server.MCPServerStdio] |

以下のセクションでは各オプションについて、設定方法と、どのトランスポートをいつ選ぶべきかを説明します。

## 1. Hosted MCP server tools

Hosted ツールは、ツールの往復処理全体を OpenAI のインフラに移します。あなたのコードが ツール を列挙・呼び出す代わりに、[`HostedMCPTool`][agents.tool.HostedMCPTool] はサーバーラベル（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 のホスト型 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` 辞書は、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())
```

ホストされたサーバーは ツール を自動的に公開します。`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 に対応します。`Runner.run_streamed` に `stream=True` を渡すと、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

サーバーが機密性の高い操作を実行できる場合、各 ツール 実行の前に人間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、単一ポリシー（`"always"`、`"never"`）または ツール 名からポリシーへのマップを持つ辞書で構成します。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または非同期のいずれでもよく、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。

### 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、ホストされたサーバーがコネクタの 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、サーバーを自社インフラ内で稼働させつつレイテンシを低く保ち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、公開する ツール のサブセットのみを露出することを可能にします（[Tool filtering](#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終了時に自動でクローズします。このオプションは、迅速な PoC 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有用です。

```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 に必要な関数のみを公開できます。フィルタリングは、構築時または実行ごとに動的に行えます。

### Static tool filtering

[`create_static_tool_filter`][agents.mcp.create_static_tool_filter] を使用して、簡単な許可・拒否リストを構成します:

```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、その後で残りのセットから拒否リストに該当する ツール を削除します。

### Dynamic tool filtering

より精緻なロジックには、[`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または非同期のいずれでもよく、 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 を指定して、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

すべての エージェント 実行は、各 MCP サーバーに対して `list_tools()` を呼び出します。リモートサーバーは目に見える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、これを `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。

## Tracing

[Tracing](./tracing.md) は MCP のアクティビティを自動的に記録します。含まれるもの:

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。