レベル2: MCPでツールを追加

🎯 このレベルの目標

日常的に使える効率的な研究環境を構築します。MCP（Model Context Protocol）を使って、AIエージェントに研究用ツールを追加します。

🧩 MCPで何ができるようになるのか？

Model Context Protocol（MCP）を使うと、Claude DesktopなどのAIアシスタントが研究用の各種データベースやツールと直接連携できるようになります。

🔬 研究者にとってのメリット

今まで: Webブラウザで検索 → 結果をコピー → AIに貼り付け → 整理を依頼

MCPを使うと: AIに直接「○○について調べて」と指示するだけで、データベース検索から結果の整理まで自動実行

💡 具体的にできること

• PubMed検索: 「COVID-19のmRNAワクチンに関する2023年以降の論文を要約して」
• タンパク質情報取得: 「P53タンパク質の機能と関連疾患をまとめて」
• 化合物検索: 「アスピリンと類似構造を持つ化合物を探して」
• 研究データ管理: 「実験データフォルダから昨日のデータを解析して」

MCPの技術的な詳細に興味がある方は → MCPとは何か？詳細解説

利用可能なMCPサーバーの一覧は → MCP Servers公式リポジトリ

👥 対象者

日常的にAIエージェントを活用したい研究者

✅ こんな場合に最適

• 毎日のようにAIエージェントを使いたい
• 社内DBや独自のAPIなど、カスタムツールを統合したい
• 複雑なDB操作（高度な検索条件、大量データの一括処理など）を行いたい
• 簡単なプログラムを書くことができる

💡 メリット

• レベル1では扱えないDB操作が可能
• カスタマイズ性が高い
• 一度設定すれば継続的に使える
• 起動が高速（パッケージインストール不要）

📚 学習内容

このレベルでは、以下の2つの主要な設定方法を学びます：

Claude Desktop

PubMed、UniProt、ChEMBLなどの研究用ツールをClaude Desktopに追加する方法を学びます。MCPサーバーを使った本格的な統合が可能です。

ChatGPT カスタムコネクタ

ChatGPTのカスタムコネクタを使って、データベースAPIと連携する方法を学びます。Webインターフェースから簡単に設定できます。

⏱️ 所要時間

3-4時間で基本的な設定と使い方を習得できます。

🚀 始め方

1. 使用するAIツールを選択（Claude DesktopまたはChatGPT）
2. 該当するチュートリアルに従って設定
3. 実際の研究タスクで活用

📈 期待される成果

• 専門データベースへの直接アクセス
• 複雑な検索条件での自動検索
• カスタムワークフローの実現
• 日常業務の大幅な効率化

⚠️ セキュリティと注意事項

重要：必ずお読みください

MCPツールは外部リソースへのアクセス権限を持つため、セキュリティに十分注意する必要があります。

🔒 MCPツール利用時の注意点

• 信頼できるツールのみ使用: 公式または検証済みのツールを選択
• アクセス権限の確認: ツールがアクセスするリソースを理解する
• 個人情報の保護: 機密データを扱う際は特に注意

✅ ベストプラクティス

1. 定期的な設定の見直し: 不要なツールは削除
2. ログの確認: 異常な動作がないか定期的にチェック
3. バックアップ: 重要な設定はバックアップを取る

リスクを避けるために

• 不明なソースからのツールは使用しない
• 研究データや認証情報を扱う際は、ツールの信頼性を十分に確認する
• 設定ファイルへのアクセスは慎重に管理する

🔄 次のステップ

このレベルをマスターしたら、以下を検討してください：

• 独自のエージェントを作りたい → レベル3: エージェントシステム構築
• 複数のエージェントを連携させたい → レベル4: マルチエージェントシステム

レベルアップの目安

• 既存ツールでは対応できない独自のワークフローがある
• 研究室特有のニーズに合わせたカスタマイズが必要
• より高度な自動化を実現したい