カスタム MCP サーバー

Last updated on April 7, 2026

注釈：本資料はAI技術を用いて翻訳されています。

カスタム MCP サーバーによる Hub の ADT AI アシスタントの拡張​

ADT Hub では、独自の Model Context Protocol (MCP) サーバーを統合することで AI アシスタントを拡張できるようになりました。デフォルトの AccelByte MCP はコアタスクを処理するために引き続きアクティブですが、この機能により、独自の内部ツール、プライベートサービス、カスタム AI ワークフローを環境に直接組み込むことができます。

サーバーの管理​

MCP の設定はすべて、Application Settings に移動して AI Assistant タブを選択することで管理できます。

サーバーの管理

トランスポートタイプの選択​

インフラストラクチャの要件に応じて、2つの主要な方法でサーバーに接続できます。

トランスポートタイプ必須パラメーター技術的な用途
STDIO名前、コマンドマシン上で直接実行されるスクリプトまたはバイナリ（Python、Node.js など）のローカル実行。
Streamable HTTP名前、サーバー URLリモートマイクロサービス、ホストされた内部 API、またはクラウドベースのツールプロバイダーとの統合。

新しいサーバーの追加​

  1. ADT Hub を開き、Application Settings に移動します。

  2. AI Assistant メニューで、+ Add MCP Server ボタンをクリックします。

  3. 希望の Transport Type を選択します。

  4. STDIO 接続の場合:

    • Server name を入力します。
    • 実行する Command を入力します。
    • (オプション) コマンドを実行する Current Working Directory を定義します。
    • (オプション) ランタイムコンテキスト用の Arguments と Environment Variables（キーと値のペア）を追加します。

    STDIO

  5. Streamable HTTP 接続の場合:

    • Server name を入力します。
    • Server URL を入力します。
    • (オプション) 認証トークンやコンテンツタイプなど、リクエストに必要な Headers（キー/値）を追加します。

    Streamable HTTP

    • Save をクリックします。

接続状態の監視​

サーバーを追加したら、管理リストのリアルタイムステータスインジケーターを使用してその状態を監視できます。

  • 🟢 Connected: サーバーはアクティブで、ツールは使用可能な状態です。
  • 🔴 Error: 接続に失敗しました。URL またはコマンド構文を確認してください。
  • ⚫ Disconnected: サーバーを手動でオフに切り替えました。

利用可能なアクション:

  • Toggle On/Off: 設定を削除せずにサーバーをすばやく無効または有効にします。
  • Edit/Remove: パラメーターを更新するか、不要になった場合はサーバーを完全に削除します。
  • Restart/refresh: ADT Hub に強制的に再接続させ、ツールを再検出します。
に最終更新
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