OpenAI Agents SDKがMCPに対応！連携方法や具体的な活用方法まで徹底解説！

2025年3月28日、OpenAI Agents SDKがMCP（Model Context Protocol）対応を行い、AIエージェント開発がより柔軟かつ強固になりました。

本記事では、Agents SDKとは何か、MCPとはどのようなプロトコルかを説明し、両者の連携によって可能になることや具体的な実装方法、そしてトレーシングを利用したMCP動作の可視化まで詳しく紹介しています。

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OpenAI Agents SDKがMCPに対応

2025年3月28日、OpenAIは公式Xアカウントで、OpenAI Agents SDKがMCP対応したことを発表しました。

Agents SDKがMCPに対応したことで、SDKがサポートするエージェントは、MCP経由で提供される幅広い外部ツールやデータにシームレスにアクセスできるようになりました。

これにより、エージェントが単体では実現困難だった複雑なタスクを、外部の専門的なツールやサービスと協調して実行することが可能となります。

例えば、ローカルのファイルシステムにアクセスするツールや、リモートAPIを経由して外部データを取得するサービスをエージェントがMCP経由で利用できます。

MCP（Model Context Protocol）とは？

MCPは、LLM（大規模言語モデル）がさまざまなデータやツールにアクセスするための標準化されたオープンプロトコルです。Claudeを提供するAnthropicが開発し、Claude MCPが有名です。

MCPはAIアプリケーションにとってのUSB-Cポートのようなもので、異なるデータソースやツールを共通の規格で接続することを可能にします。

これにより、複数のLLMプロバイダーや外部ツールとの柔軟かつ簡単な連携を実現できます。

OpenAI Agents SDKとは？

Agents SDKは、OpenAIが提供するAIエージェント開発のための軽量かつ柔軟なフレームワークです。

複雑な処理を自律的に行うAIエージェントを簡単に構築でき、複数のエージェントが連携するマルチエージェントシステムを効率的に作成できます。

エージェント間のタスク引き継ぎ（ハンドオフ）、安全性を担保するガードレール機能、動作状況を詳細に追跡するトレーシング機能など、実務において重要な要素が充実しています。

関連記事：「OpenAIのAgents SDKとは？仕組みやできること、料金、活用例、Responses API⁠との連携方法を徹底解説！」

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Agents SDKとMCPを連携する方法

Agents SDKをMCPサーバーと連携させる方法は非常にシンプルです。以下のような手順で実装できます。

MCPサーバーとの接続設定

from agents import Agent, MCPServerStdio
import asyncio

async def main():
    async with MCPServerStdio(
        params={
            "command": "npx",
            "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "samples_dir"],
        },
        cache_tools_list=True
    ) as mcp_server:
        tools = await mcp_server.list_tools()
        print(tools)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

エージェントへのMCPサーバー統合

Agents SDKのエージェントにMCPサーバーを追加し、利用可能なツールを提供できます。

agent = Agent(
    name="Assistant",
    instructions="提供されたツールを使用してタスクを完了してください。",
    mcp_servers=[mcp_server]
)

キャッシュの活用

MCPサーバーからツールリストを毎回取得すると遅延が発生する場合があります。その場合、ツールリストをキャッシュすることでパフォーマンスを向上できます。

MCPServerStdio(params={...}, cache_tools_list=True)

ツールリストに変更があった場合は、以下の方法でキャッシュを無効化できます。

mcp_server.invalidate_tools_cache()

トレーシングによる動作確認

Agents SDKのトレーシング機能は、MCP関連の操作も含めて自動的に記録します。これにより、エージェントとMCPサーバー間の通信内容やエラーの確認が簡単になります。

詳細は公式ドキュメントをご参考ください。

GitHub｜OpenAI Agents SDK

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Agents SDKとMCPの連携でできること

Agents SDKとMCPの連携によって、今後以下のような活用が考えられます。

企業内の多様なデータソースとの統合

社内に点在するデータベースやファイルシステム、業務アプリケーションをエージェントが統合的に活用し、業務プロセスの自動化や効率化を推進できます。

より複雑で専門性の高いタスク処理

MCPを介して専門的な分析ツールや外部APIと連携できるため、市場分析、顧客分析、リスク評価など、高度で専門性を要するタスクにも柔軟に対応可能になります。

複数LLMプロバイダーの柔軟な活用

用途に応じて性能やコスト効率の良いLLMプロバイダーを選択し組み合わせることで、用途に最適化されたAIエージェントを容易に構築できます。

セキュアなデータ統合環境の構築

標準化されたプロトコルによって、安全かつ迅速に企業内外のデータを活用でき、セキュリティと利便性を両立したAIエージェントシステムを実現できます。

実際に、Xでは既にAgents SDKとMCPを連携させた事例が投稿されています。

このように、Agents SDKとMCPの組み合わせにより、より広範で実践的なAI活用が可能になるでしょう。

OpenAI Agents SDKのMCP対応についてよくある質問まとめ

まとめ

Agents SDKがMCPに対応したことで、開発者はより幅広い外部リソースを利用できるようになりました。

今後、AIエージェント開発がさらに柔軟かつ強力になることが期待されます。ぜひ、この機能を活用して高度なAIエージェントの開発に取り組んでみてください。

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