MCPネイティブSaaSのデータモデル設計——AIが操作する前提でリソースを切る🔌 MCPネイティブSaaSのデータモデル設計——AIが操作する前提でリソースを切る🔌
- 弁護士・税理士の太田垣（@yoshiki_otagaki）です。
- 士業の現場で実際に動かしている AI 活用・業務自動化を発信しています。
- Next.js + Supabase + Anthropic API + 独自 MCP サーバで法律
弁護士・税理士として士業の現場でAI活用を実践する太田垣氏が、Next.js・Supabase・Anthropic API・独自MCPサーバを組み合わせた法律業務システムの構築経験をもとに、「AIが操作する前提」でリソース境界を設計するデータモデルの考え方を紹介している記事です。
従来のSaaSは人間のUIを起点にデータ構造を決めることが多いですが、MCPネイティブな設計ではAIエージェントがツール呼び出しを通じてリソースを直接操作することを前提とし、ツールの粒度・権限スコープ・副作用の明示などを最初から組み込む必要があると論じています。
記事の詳細な実装例や設計判断の根拠はZennの原文で確認することを推奨します。実務ベースの知見が多く含まれている可能性があります。
Written by Yoshiki Otagaki, a practicing attorney and tax accountant in Japan, this Zenn article explores how to design data models for SaaS products where AI agents—rather than human users—are the primary operators. Drawing on a real-world stack of Next.js, Supabase, Anthropic API, and a custom MCP server built for legal practice, the author argues for rethinking resource boundaries from the ground up.
Traditional SaaS data models are shaped around human UI flows, but an MCP-native approach requires defining resources, tool granularity, permission scopes, and side-effect contracts with AI tool calls in mind from day one. The author likely illustrates how improper resource cuts lead to ambiguous tool behavior or permission leakage when an LLM drives the workflow.
Because the collected context is limited to the title and a brief snippet, specific schema recommendations and code examples should be verified at the original Zenn article. The piece appears to be a practitioner-level design guide rather than a product announcement.
本ページの本文・要約は AI による自動生成です。正確性は元記事 (zenn.dev) をご確認ください。
