RASHIPASSSeries運営：DY Growth Strategyコラム一覧
MCPは、AI環境と情報をつなぐ仕組み
MCPは、AIアプリケーションが外部の情報や機能とつながるための共通の仕組みです。RASHIPASS LLMOの実装連携プランでは、改善情報を利用者側のAI開発環境で扱うために活用します。
MCPに接続すること自体が、サイトの修正や公開の完了を意味するわけではありません。連携先で何を実行するかは、利用者の環境と操作によって変わります。
修正前に、対象と根拠をそろえる
改善候補を見るときは、対象のページ、見つかった課題、その根拠、変えたい内容をひとつずつ確認します。自社の事業や実際の提供内容と合っているかも、実装前に確かめます。
AIへ渡す情報に、認証情報や不要な個人情報を含めないことも大切です。連携権限や利用範囲を確認し、必要な情報だけを扱います。
実装して、確かめて、公開を判断する
修正案ができたら、表示、リンク、フォームなどへの影響を確認します。公開するかどうかは、利用者が修正内容と結果を確認して判断します。
RASHIPASSが目指すのは、調査結果から作業に進むまでの距離を縮めることです。分析を増やすだけでなく、根拠を持って実行し、その後の変化を見直す流れにMCP連携を役立てます。