MCPサーバーが

モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、AIアプリケーションが外部のデータソースやツール、システムと連携する方法を効率化するために設計された、オープンソースの規格です。MCPは、標準化されたインターフェースを提供し、カスタム接続の必要性を排除することにより、統合を簡素化します。これにより、大規模言語モデル（LLM）はリアルタイムのデータに安全にアクセスできるようになり、学習時の情報に留まらない高度なタスクの実行が可能になります。

MCPは、次の方法でAI統合を改善します。

• プロトコルの標準化により、統合の設定手順を簡素化。
• AIモデルと外部ツールやデータソースとの接続方法の効率改善。
• AIエージェントがリアルタイムデータにアクセスできるようにし、初期トレーニングを超えた能力の発揮を可能に。
• さまざまなAIモデルに対応し、さまざまなプラットフォーム間でのシームレスな統合を促進。
• 開発者が個々の統合の管理をする手間が省けるため、より重要なAIアプリロジックに集中できる。

MCPサーバーは、クライアントサーバーアーキテクチャを使用して、AIモデルと外部システムの間の通信を円滑に実行します。MCPクライアントがリクエストを開始し、MCPサーバーはAPIやデータベースなどのシステムと対話することでそれらを処理します。サーバーは必要なデータを取得したり、必要なアクションを実行して、クライアントにレスポンスを送信します。この設定により、統合が強化されるだけでなく、セキュリティと効率性を確保できます。

n8nは、強力な2つのノードである「MCPクライアントツール」と「MCPサーバートリガー」を通じてMCPにネイティブ対応しています。MCPクライアントツールはAIエージェントを外部のMCP対応サービスに接続します。同時に、MCPサーバートリガーは特定のn8nワークフローを個々のMCPサーバーに変換するため、接続されたAIモデルはそのワークフローやツールにシームレスにアクセスできるようになります。

HostingerでMCPを実装するにはn8nをサーバーにインストールしてください。インストールが完了したら、MCPクライアントツールノードを追加して、SSEエンドポイントを実装し、認証情報を設定します。n8nワークフローをMCPサーバーとして公開するには、MCPサーバートリガーノードを追加し、エンドポイントを保護して、AIエージェントがワークフローを直接呼び出せるようにします。

完全ガイドでさらに詳しく解説しています。HostingerのVPSでn8nをMCPと実装する方法に関するチュートリアルをご参照ください。

はい。ClaudeやCursor、その他のAIアシスタントなど、MCP対応のAIツールとHostingerのサービスをシームレスに統合できるAPIを提供しています。MCPサーバーはHostinger APIエンドポイントを呼び出し可能なツールとして公開するため、AIモデルは即時にデータを取得したり、ホスティングインフラ上でリアルタイムのアクションを実行したりできます。

詳しくは、Hostinger API MCPサーバーの実装方法で解説しています。