【要約】さくらのAI Engineで自作MCPサーバー×LangGraphエージェントを構築した話 [Qiita_Trend] | Summary by TechDistill
> Source: Qiita_Trend
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// Problem
開発者が技術調査の効率化を検討する際、既存のAIツールでは以下の課題に直面した。
- ・Perplexity等の既存ツールでは、出力フォーマットのカスタマイズが困難。
- ・複数モデルの性能比較を自動で行う手段が不足。
- ・外部検索API（Tavily）の利用コストが増大する懸念。
// Approach
開発者は、さくらのAI Engineを基盤に、MCPとLangGraphを組み合わせた以下の手法で解決を図った。
- ・MCPを用いた自作サーバーによる機能拡張。
- ・
report-saverによるMarkdownファイルの自動保存。 - ・
search-historyによるSQLiteを用いた検索結果のキャッシュ。 - ・LangGraphによる「検索・要約・統合・保存」の4ステップ・ワークフローの実装。
// Result
構築したシステムにより、調査からレポート生成までのプロセスを自動化した。
- ・7種類のモデル比較を行い、用途別の選定指針を確立。
- ・検索履歴の再利用により、Tavily APIの消費を抑制。
- ・モデル特有の「thinkingブロック」や「トークン制限」によるエラーを回避する実装を実現。
Senior Engineer Insight
> 本構成は、MCPによる機能拡張とLangGraphによる状態管理を組み合わせた、実践的なエージェント設計である。特に、モデルごとの挙動の差異をコードレベルで吸収する実装は、実運用における必須技術といえる。ただし、無料枠に依存した設計は、スケーラビリティの観点から商用環境への直接投入には適さない。