Model Context Protocolを使用してJamJetを外部ツールサーバーに接続します。

MCP統合

JamJetはModel Context Protocol (MCP)を第一級でサポートしています。MCPは、AIエージェントを外部ツール、データソース、サービスに接続するためのオープン標準です。

MCPとは?

MCPは、AIエージェントが外部ツールを検出して呼び出すための標準的な方法を定義します。MCPサーバーは型付きスキーマでツールを公開し、MCPクライアント(JamJet)はそれらのツールを検出して呼び出します。

つまり、JamJetをあらゆるMCP互換ツールサーバーに接続できます。Web検索、データベース、GitHub、Slack、ファイルシステムなどに対応した数百のコミュニティサーバーが利用可能です。

MCPサーバーの設定

プロジェクトルートのjamjet.tomlにサーバーを追加します:


# ローカルstdioサーバー(開発環境で最も一般的)

[[mcp.servers]]
name = "brave-search"
command = "npx"
args = ["-y", "@modelcontextprotocol/server-brave-search"]
env = { BRAVE_API_KEY = "${BRAVE_API_KEY}" }

# ローカルPythonサーバー

[[mcp.servers]]
name = "my-tools"
command = "python"
args = ["-m", "my_tools.server"]

# リモートHTTPサーバー(SSEトランスポート)

[[mcp.servers]]
name = "remote-api"
url = "https://tools.example.com/mcp"
headers = { Authorization = "Bearer ${TOOLS_API_KEY}" }

JamJetはjamjet devの起動時に設定された全サーバーに接続します。

ワークフロー内でツールを使用する

YAML

nodes:
  search:
    type: tool
    server: brave-search        # jamjet.tomlの`name`と一致
    tool: web_search            # MCPサーバーのツール名
    arguments:
      query: "{{ state.query }}"
      count: 10
    output_key: search_results
    next: summarize

Python SDK

@node
async def search(self, state: State) -> State:
    result = await self.tool(
        server="brave-search",
        tool="web_search",
        arguments={"query": state["query"], "count": 10},
    )
    return {"search_results": result.content}

利用可能なツールの検出

接続されたサーバーの全ツールをリスト表示:

jamjet tools list

Server: brave-search
  web_search(query: str, count: int) → list[SearchResult]
  news_search(query: str, freshness: str) → list[NewsItem]

Server: my-tools
  run_query(sql: str) → list[dict]
  get_schema(table: str) → dict

ツールを直接テスト:

jamjet tools call brave-search web_search --args '{"query": "JamJet runtime", "count": 3}'

MCPサーバーの構築

JamJetはMCP経由でツールを提供することもでき、ワークフローを他のエージェントから呼び出し可能なツールとして公開できます。

jamjet.tomlに以下を追加してください:

[mcp.server]
enabled = true
port = 7701
workflows = ["my-agent", "research-agent"]   # これらをツールとして公開

公開したワークフローはすべて、呼び出し可能なMCPツールになります。他のエージェントはそれを発見し、入出力スキーマを確認し、実行できます — 内部でJamJetが動いていることを知る必要はありません。


# ランタイムと同時にMCPサーバーを起動

jamjet dev --with-mcp-server

主要なMCPサーバー

サーバー	パッケージ	提供機能
Brave Search	`@modelcontextprotocol/server-brave-search`	Web + ニュース検索
GitHub	`@modelcontextprotocol/server-github`	リポジトリ、Issue、PR
Filesystem	`@modelcontextprotocol/server-filesystem`	ローカルファイルの読み書き
PostgreSQL	`@modelcontextprotocol/server-postgres`	SQLクエリ
Slack	`@modelcontextprotocol/server-slack`	メッセージ、チャンネル
Memory	`@modelcontextprotocol/server-memory`	永続的なキーバリューストア

tip: コミュニティMCPサーバーの完全なリストは github.com/modelcontextprotocol/servers で確認できます。

ツールの出力

ツールの結果はoutput_keyの下のstateで利用できます。形式はツールによって異なります — スキーマはjamjet tools listで確認してください。

複数ステップのワークフローでは、中間ツールの結果がstateに蓄積されます:

nodes:
  search:
    type: tool
    server: brave-search
    tool: web_search
    arguments:
      query: "{{ state.query }}"
    output_key: search_results   # → state.search_results = [...]
    next: docs

  docs:
    type: tool
    server: brave-search
    tool: web_search
    arguments:
      query: "{{ state.query }} documentation"
    output_key: doc_results      # → state.doc_results = [...]
    next: synthesize

エラー処理

ツール呼び出しはネットワークエラー、無効な引数、レート制限など、さまざまな理由で失敗する可能性があります。ノードごとにリトライ動作を設定できます:

  search:
    type: tool
    server: brave-search
    tool: web_search
    arguments:
      query: "{{ state.query }}"
    output_key: search_results
    retry:
      max_attempts: 3
      backoff: exponential
      delay_ms: 1000
    next: summarize

すべてのリトライが失敗した場合、実行はfailedとしてマークされ、手動で再開または再試行できます。

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