自作MCPサーバーを書いて公開するまで ― Claude × GPT 相互レビューを題材に 自作MCPサーバーを書いて公開するまで ― Claude × GPT 相互レビューを題材に
AnthropicのModel Context Protocol（MCP）を使い、ClaudeとGPTが互いのコードをレビューし合う自作MCPサーバーの実装から公開までを解説した実践的チュートリアル記事。
English summary
- A hands-on walkthrough of building and publishing a custom MCP server that enables Claude and GPT to perform mutual code reviews, covering implementation through public release.
本記事はZenn上で公開された技術ブログで、AnthropicのModel Context Protocol（MCP）を実際に使って自作サーバーを構築・公開するまでの過程を詳しく解説しています。MCPはLLMが外部ツールやデータソースを安全に利用するための標準プロトコルであり、公式サイト（modelcontextprotocol.io）でも仕様が公開されています。
題材として「ClaudeとGPTが互いのコードをレビューし合う」シナリオを採用しており、複数のLLMを連携させる実践的なユースケースを通じてMCPサーバーの設計・実装方法を学べる構成となっています。実装の詳細や公開手順については元記事を参照することを推奨します。
This article, published on Zenn, provides a practical guide to building and releasing a custom MCP (Model Context Protocol) server. MCP is Anthropic's open standard that allows large language models to safely interact with external tools and data sources, with the specification available at modelcontextprotocol.io.
The author uses a compelling real-world scenario—having Claude and GPT conduct mutual code reviews of each other's output—as the motivating use case. This framing gives readers a concrete, multi-LLM workflow to follow while learning MCP server design and implementation.
The article appears to cover the full lifecycle from initial implementation to public deployment. Readers interested in the exact code structure, API details, and hosting steps should refer to the original Zenn post, as the specifics of the implementation are best verified at the source.
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。
