ローコード・ノーコードでデータベース型の業務アプリケーションを作成することができるオープンソースソフトウェア「Pleasanter」には、AIと連携できる「MCP（Model Context Protocol）機能」があります。MCPとは、AIと外部のツールやデータベースなどを、標準化された方法で接続するためのプロトコルです。Pleasanter MCPを利用することで、ユーザはPleasanterのWEB画面やAPIを使うことなく、Pleasanter内のデータをよりスマートに利活用できるようになります。この記事では、Pleasanter MCPの特徴やできることを紹介します。
ユーザとAIエージェントのやり取り
Pleasanter MCPは、Pleasanter（プリザンター）に統合されたMCPサーバ機能です。Pleasanter MCPを使用することで、AIやコードエディタに対して複雑なタスクを依頼できます。例えば、以下のような業務を効率化することができます。
膨大なデータが登録されているサイトやレコードから、AIが瞬時に必要な情報を特定してくれるため、業務効率化にも期待できます。さらに、検索結果に対する更新やアラートメールによる通知を出すこともできるため、作業漏れなどの対策としても有効です。
MCP（Model Context Protocol）とは、LLMを組み込んだ生成AIアプリケーションと、外部のデータやツールを連携するためのオープンな標準規格です。Claudeを開発する米国のAnthropic社によって2024年に公開されました。
生成AI単体では、社内データベースやファイル、各種業務システムなどに直接アクセスすることができません。そのため、従来はAIと外部システムを連携する場合、それぞれに合わせた個別の仕組みを開発する必要がありました。一方で、MCPを利用することで共通のルールに沿って接続できるため、こうした連携を効率よく行うことができます。つまりMCPに対応することで、一つのAIから複数のデータやツールを利用しやすくなり、AI活用の幅を広げることができます。
MCPは基本的に、ユーザが直接操作するAIアプリケーション側のインタフェースである「MCPホスト」、ホストの内部でMCPサーバとの接続を確立・維持する「MCPクライアント」、外部のデータベースや各種ツールへの専用窓口となる「MCPサーバ」で構成されます。
Pleasanter MCPでは具体的に以下のような機能をサポートしています。
Pleasanter バージョン1.5.3.0リリース時点の機能です。
ユーザ一覧取得時のVisual Studio Code画面
レコード追加時のVisual Studio Code画面
Pleasanterに追加されたレコード
追加されたレコードの詳細画面
デージーネットでは、AIとOSSを連携したシステムの構築を行っています。Pleasanter MCPも含めたAI連携のシステムをご提案可能です。Pleasanterは運用を始めると重要な業務システムとなる可能性が高いため、デージーネットのこれまでのクラスタ技術の実績を活かし、冗長化したシステム構成を提案しています。
また、システムの構築支援だけではなく、導入後の保守サポートも行っております。デージーネットは、Pleasanterの開発元であるインプリム社の認定パートナーでもあるため、販売/提案、教育/トレーニング、導入/開発、年間サポートなどのソリューションを提供しています。その他、独自の運用マニュアルの作成など、必要に応じた技術サービスも提供しています。利用を検討中で詳しい情報を知りたい方はお問い合わせください。
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本書はPleasanterについて調査しまとめたものです。インストール方法やアプリケーションの作成方法、他のアプリケーションからの連携などについて記載しています。
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