モデルコンテキストプロトコル

Outcome：Complete the task with モデルコンテキストプロトコル (Model Context Protocol)。 User context：デスクトップのAIホストは、ローカルのデザインサーバーとリモートのissueサーバーに接続します。書き込みの前には許可を求め、必要なcontextだけを共有します。 AI method or concept：モデルコンテキストプロトコル (Model Context Protocol)。 Why it fits：AIアプリケーションがシステム全体で検出可能なツールを必要とする場合は、MCPを使用します。接続寿命、トランスポート、権限、隔離を定義します。 Do not use it when：すべてのサーバーを信用せず、チャット全体を公開せず、能力チェックを飛ばさず、接続性を許可として扱わないでください。 AI requirements: Define the input and source evidence. Set model and tool permissions. Use versioned evaluation data and measures. Define failure, decline-to-answer, privacy, speed, and cost limits. Operational safeguards: Keep a clear trace and hide sensitive log data. Show users a safe fallback. Mark steps that need human review. Define how to roll back the model or prompt. Acceptance criteria: Record baseline and target measures on a versioned evaluation set. Test edge cases and hostile inputs. Verify fallback, monitoring, permissions, and rollback. Evidence and limits (evidence boundary)：きちんとした書類でも、まだドラフトやリリース候補、あるいは最終版かもしれません。ステータスや、ブラウザやプラットフォームの対応状況を確認しましょう。 Unknowns to confirm: Target task, model and version, evaluation owner, source data, risk limit, tool permissions, and production fallback.