OpenAIエージェントSDKは、AIの相互運用性に革新をもたらすMCP（モデルコンテキストプロトコル）をサポートするようになりました。これにより、開発者はAIモデルを外部ツールやデータソースに効率的に接続できるようになります。この技術ガイドでは、OpenAIエージェントSDKを使用してMCPサーバーを構築し、AIアプリケーションを強化する方法を説明します。
MCPサーバーとは何ですか、またそれをOpenAIエージェントSDKと一緒に使用する理由は何ですか？
MCPサーバーは、アプリケーションが大規模言語モデル（LLM）にコンテキストを提供する方法を標準化します。これは、AIアプリケーションのためのUSB-Cポートのようなユニバーサルコネクタとして機能します。OpenAIエージェントSDKは、エージェントが外部ツールやデータにアクセスできるようにするためにMCPサーバーを統合します。MCPサーバーを使用することで、AIエージェントとリモートまたはローカルリソース間のシームレスなやり取りが保証されます。この統合により、ツール呼び出しの複雑さが低減され、エージェントの機能が向上します。
OpenAIエージェントSDKでMCPサーバーを構築するための前提条件
システムにPython 3.8以上がインストールされていることを確認してください。次のコマンドを実行してOpenAIエージェントSDKをpipでインストールします： pip install openai-agents。ノード.jsをセットアップして、特定の例に対してMCPサーバーコマンド（npxなど）を実行できるようにします。プロジェクトディレクトリを作成し、依存関係管理のために仮想環境を初期化します。SDKがasync/awaitを使用するため、Pythonの非同期プログラミングに関する基本的な理解を持っていることが望ましいです。
ステップ1：MCPサーバーのための開発環境をセットアップする
次のコマンドを使用してプロジェクトの新しいディレクトリを作成します：mkdir mcp-agent-project && cd mcp-agent-project。次に、python -m venv venv && source venv/bin/activateを使ってPythonの仮想環境を初期化します。必要な依存関係をインストールします：pip install openai-agents pyyaml。MCPサーバーを定義するための設定ファイルmcp_agent.config.yamlをセットアップします。YAMLファイルに基本的な設定を追加します：
mcp:
servers:
filesystem:
command: npx
args: ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "."]
この設定は、ローカルファイルにアクセスするためのファイルシステムMCPサーバーを指しています。
ステップ2：OpenAIエージェントSDKにおけるMCPサーバーの種類を理解する
MCPサーバーには2つのタイプがあります：stdioとHTTP over SSEです。stdioサーバーは、アプリケーションのサブプロセスとしてローカルで実行されます。HTTP over SSEサーバーはリモートで動作し、URLを介して接続されます。OpenAIエージェントSDKは、これらのサーバーを処理するためにMCPServerStdioおよびMCPServerSseクラスを提供します。stdioサーバーはローカル開発に最適であり、SSEサーバーは分散システムに適しています。アプリケーションのアーキテクチャとレイテンシニーズに基づいてサーバータイプを選択してください。
MCPサーバーとOpenAIエージェントSDK開発を合理化するためのApidogの活用
ApidogはAPI開発を簡略化する強力なツールであり、OpenAIエージェントSDKでのMCPサーバー構築において優れた相棒となります。MCPサーバーはAPIとの相互作用を伴うことが多いため—リモートHTTP over SSEサーバーやテストツール呼び出しのために—Apidogはワークフローを向上させることができます。
Apidogは、APIをテスト、文書化、管理するためのユーザーフレンドリーなインターフェースを提供し、MCPサーバーが外部ツールと効果的に通信できるようにします。さらに、Apidogの「Vibe Coding（MCP経由）」機能を利用することで、AIコーディングアシスタントがAPIドキュメントに直接アクセスでき、コンテキストスイッチを減らし、生産性を向上させます。たとえば、天気APIを呼び出すためのfetch MCPサーバーを設定する場合、Apidogはエンドポイントをテストし、エラー応答のためのテストケースを生成するのに役立ちます。API関連のタスクを合理化し、OpenAIエージェントSDKを使用して堅牢なMCPサーバーを構築するために、無料でApidogをダウンロードしてください。
ステップ3：MCPサーバーをOpenAIエージェントに接続する
必要なクラスをOpenAIエージェントSDKからインポートします：from openai_agents import Agent, MCPServerStdio。ファイルシステムコマンドを使用してMCPServerStdioクラスでMCPサーバーを定義します。非同期コンテキストマネージャを使用してサーバーを初期化します：
async with MCPServerStdio(params={"command": "npx", "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "."]}) as server:
tools = await server.list_tools()
agent = Agent(name="FileAgent", instructions="ファイルシステムツールにアクセス", mcp_servers=[server])
この設定により、エージェントは実行中にファイルシステムツールを動的に使用できるようになります。
ステップ4：ツールキャッシュを使用したパフォーマンスの最適化
MCPサーバーは、エージェントが実行されるたびにlist_tools()を呼び出し、レイテンシをもたらす可能性があります。このオーバーヘッドを削減するために、MCPServerStdioでcache_tools_list=Trueを設定してツールキャッシュを有効にします。ただし、キャッシングはツールリストが実行時に変更されないことを前提としています。ツールが更新された場合はキャッシュを無効にしてください：await server.invalidate_tools_cache()。キャッシングはstdioサーバーとSSEサーバーの両方に機能し、リモートサーバーのパフォーマンスを向上させます。動的なツール更新が壊れないように、アプリケーションをテストしてください。
ステップ5：OpenAIエージェントSDKの例を用いてMCPサーバーを構築しテストする
OpenAIエージェントSDKを使用してMCPサーバーを構築するための5つの実用的な例を探求します。これらの例は異なるユースケースやサーバー設定を示しています。各例には明確さのためにコードスニペットと説明が含まれています。MCPサーバーがエージェントの機能を向上させる方法を確認するために、一緒に進めてください。進行する前に、ステップ1に記載した通りに環境が設定されていることを確認してください。各例をテストして、SDKがMCPサーバーとどのように相互作用するかを理解してください。
例1：複数のMCPサーバーの統合
エージェントがローカルファイルシステムとSlackワークスペースの両方と対話できるようにするには、複数のMCPサーバーを設定できます。これには、ファイルシステムMCPサーバーとSlack MCPサーバーを設定し、OpenAIエージェントSDKを使用してそれらをオーケストレーションすることが含まれます。詳細な手順とコード例はDEVコミュニティの記事にあります。
例2：MCPサポートをともなうエージェントSDKの拡張
The OpenAIエージェントSDKにMCPサーバーサポートを組み込むことで、SDKを強化します。openai-agents-mcp拡張機能を使用すると、MCPサーバーとそのツールをエージェントSDKフレームワーク内でシームレスに統合できます。インストールと設定の手順、およびサンプルアプリケーションはGitHubリポジトリに記載されています。
例3：MCPサーバーを使用したSPARCコードエージェントの開発
ソフトウェア開発タスクを自動化および合理化するインテリジェントコーディングエージェントフレームワークを構築します。OpenAIエージェントSDKをMCP機能と統合することで、SPARCコードエージェントはコードパターンを分析し、改善を提案し、変更を実装し、バージョン管理を維持できます。詳細な情報と実装の詳細は、OpenAIデベロッパーコミュニティの投稿にあります。
例4：宿題支援のためのマルチエージェントシステムの構築
エージェントが宿題関連の問い合わせを検証し、主題を判断し、回答を提供するなど、異なる役割を果たすマルチエージェントシステムを開発します。このシステムは、エージェントのオーケストレーションにOpenAIエージェントSDKを、専門的なツールやリソースへのアクセスにMCPサーバーを利用します。実装の詳細を含む包括的なガイドはベンチャーマガジンの記事にあります。
例5：インテリジェントな座席予約エージェントの作成
OpenAIエージェントSDKをAutoGen MCPツールおよびメモリ機能と組み合わせて、インテリジェントでコンテキストを認識した座席予約エージェントを構築します。この統合により、エージェントはユーザーの好みを管理し、最適なパフォーマンスのために専門的なツールと対話できるようになります。
ステップ6：MCPサーバーのデバッグと監視
ツールの実行中にMCPサーバーログにエラーがないか確認してください。OpenAIエージェントSDKのトレーシングダッシュボードを使用してツール呼び出しを監視し、最近のX投稿で強調されたようにしてください。無効なツール名やサーバーダウンタイムなどのエッジケースをテストして、堅牢性を確認します。リモートSSEサーバーを使用する際のレイテンシを監視し、必要に応じてキャッシングで最適化します。AgentOpsなどのツールを使用してリアルタイムの可視性を提供します。MCPサーバーを隔離し、list_tools()出力をテストすることで問題をデバッグします。
ステップ7：MCPサーバーとエージェントアプリケーションをデプロイする
アプリケーションをPyInstallerのようなツールを使用してパッケージ化します。スケーラビリティのために、AWSやAzureのようなクラウドプロバイダーにリモートMCPサーバーをデプロイします。展開にmcp_agent.config.yamlファイルが含まれていることを確認してください。運用環境ではAPIキーなどの敏感なデータのために環境変数を設定します。デプロイされたアプリケーションをテストして、エージェントがMCPサーバーにアクセスできることを確認します。本番環境でのアプリケーションを監視するために、ロギングおよび可視化ツールを使用します。
結論
OpenAIエージェントSDKを使用してMCPサーバーを構築することで、AIエージェントを強化するための新しい方法が開かれます。上記の例は、この組み合わせの多様性を示しています。プロジェクトのニーズに合ったさまざまなMCPサーバーを試してみてください。あなたの作品を開発者コミュニティと共有して他の人を奨励しましょう。OpenAIエージェントSDKのドキュメントを引き続き探求して、より高度な機能を見つけてください。