論文の概要: MCP Server Architecture Patterns for LLM-Integrated Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.30317v1
- Date: Mon, 29 Jun 2026 13:59:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-30 18:07:16.256205
- Title: MCP Server Architecture Patterns for LLM-Integrated Applications
- Title（参考訳）: LLM統合アプリケーションのためのMPPサーバアーキテクチャパターン
- Abstract要約: Model Context Protocol (MCP) は、大きな言語モデルを外部ツール、データソース、サービスに接続するための標準化されたインターフェースを定義する。
リリースから数ヶ月以内に、GitHubに数百のコミュニティ構築のCPサーバが登場したが、ソフトウェア保守に関する文献には、このエコシステムが本番環境でどのように構築されているかを説明されていない。
本稿では、15個の独立開発サーバの列挙されたコーパスで観測される5つの繰り返しMSPサーバアーキテクチャパターンをカタログ化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The Model Context Protocol (MCP), introduced by Anthropic in November 2024, defines a standardized interface for connecting large language models (LLMs) to external tools, data sources, and services. Within months of release, hundreds of community-built MCP servers appeared on GitHub, but no software-maintenance literature has yet described how the ecosystem is being structured in production. This industry experience paper catalogues five recurring MCP server architectural patterns observed across an enumerated corpus of fifteen independently developed servers (five production servers from the ANSYR voice AI platform plus ten public servers from the official MCP registry): Resource Gateway, Tool Orchestrator, Stateful Session Server, Proxy Aggregator, and Domain-Specific Adapter. Each pattern is described in the structured form of Gamma et al.: context, problem, solution, and consequences. We also document four anti-patterns and a set of cross-cutting concerns around authentication, versioning, and observability. The quantitative evaluation contributes three measurements: inter-rater reliability of the taxonomy across two independent LLM raters on 54 held-out servers (Cohen's kappa = 0.76), which also localizes three pattern-boundary ambiguities; transport overhead measured end-to-end on loopback and modeled for cross-host paths; and a tool-count study showing tool-selection accuracy drops below 90% between 10 and 15 tools per context for Claude Haiku 4.5 and between 20 and 30 tools for Sonnet 4. Code, corpus, and prompts are released as a replication package.
- Abstract（参考訳）: 2024年11月に Anthropic によって導入された Model Context Protocol (MCP) は、大きな言語モデル(LLM)を外部ツール、データソース、サービスに接続するための標準化されたインターフェースを定義している。
リリースから数ヶ月以内に、GitHubに数百のコミュニティ構築のCPサーバが登場したが、ソフトウェア保守に関する文献には、このエコシステムが本番環境でどのように構築されているかを説明されていない。
この業界経験は、独立して開発された15のサーバの列挙されたコーパス(ANSYR音声AIプラットフォームから5つのプロダクションサーバと公式MPPレジストリから10のパブリックサーバ)で観測された5つの繰り返しMDPサーバアーキテクチャパターンをカタログ化します。
それぞれのパターンは、Gamma et al:文脈、問題、解決策、結果の構造化形式で記述される。
さらに4つのアンチパターンと、認証、バージョニング、可観測性に関する横断的な関心事も文書化しています。
定量的評価は、3つのパターン境界の曖昧さをローカライズする54個の保持サーバ(Cohen's kappa = 0.76)上の2つの独立したLLMレーダ間の分類の相互信頼度、ループバックとクロスホストパスをモデル化したトランスポートオーバヘッド、Claude Haiku 4.5のコンテキスト当たり10～15のツールと、Sonnet 4のツール20～30のツール間でツール選択精度が90%以下に低下するツールカウントの3つの測定結果に寄与する。
コード、コーパス、プロンプトは複製パッケージとしてリリースされる。
関連論文リスト
- Joint Optimization of Tool Creation and Use for Large Language Model Agents [69.07066297088187]
SMITH (-grounded Multi-task Iterative Tool Honing) は、単一のポリシー内でツールの作成とツールの使用を訓練する。
SMITHで訓練された4B Qwen3は、正確に検証された13の手続き的推論タスクで、保持されたタスクで平均79.8のマクロ平均精度に達する。
また、TabMWP-Hardでは40.4、ドメイン外のGQAでは42.6に到達している。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-08-25T13:59:34Z) - Code2UML: Agentic LLMs with context engineering for scalable software visualization [7.069738194755401]
本稿では,ソースコードリポジトリからの自動ダイアグラム生成のためのコンテキストエンジニアリングを備えたエージェントアーキテクチャを提案する。
PlannerAgent、Analyzer DiagramAgent、CorrectorAgent、DependencyAnalyzerAgentの5つの特別なエージェントの階層を採用しており、Claude Agent SDK上に構築されている。
決定論的で重み付けされたIR圧縮層は、完全なプロジェクトIRをトークン制約に適合するように保証されたダイアグラム固有のビューに変換する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-23T08:01:26Z) - TSCG: Deterministic Tool-Schema Compilation for Agentic LLM Deployments [0.0]
生産エージェントフレームワークは、言語モデルによる解釈ではなく、機械解析用に設計されたフォーマットであるMPPとしてツールスキーマを送信する。
小型モデル(4B-14B)では、このプロトコルのミスマッチが、本番サイズでのツール使用障害の大部分の原因となっている。
本稿では,このミスマッチをAPI境界で解決する決定論的ツールスキーマコンパイラTSCGを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-04T15:35:45Z) - OneMall: One Architecture, More Scenarios -- End-to-End Generative Recommender Family at Kuaishou E-Commerce [68.7552227901176]
OneMallは、Kuaishouのeコマースサービスに適したエンドツーエンドのジェネレーティブレコメンデーションフレームワークである。
製品カード、ショートビデオ、ライブストリーミングなど、eコマースの複数のアイテム配信シナリオを統合する。
OneMallはすでにデプロイされており、Kuaishouでは毎日4億人のアクティブユーザーが利用している。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-29T14:22:39Z) - HuggingR$^{4}$: A Progressive Reasoning Framework for Discovering Optimal Model Companions [50.61510609116118]
HuggingR$4$は、Reasoning、Retrieval、Refinement、Reflectionを組み合わせて効率的にモデルを選択する新しいフレームワークである。
作業性率は92.03%、理性率は82.46%に達し、それぞれ26.51%、33.25%を超える。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-11-24T03:13:45Z) - LLM$\times$MapReduce-V3: Enabling Interactive In-Depth Survey Generation through a MCP-Driven Hierarchically Modular Agent System [55.33058620876928]
LLM x MapReduce-V3 は、長期サーベイ生成のための階層的モジュラーエージェントシステムである。
システムは研究の視点を捉えて包括的な骨格を生成し、それを詳細な調査へと発展させる。
人間の評価から,本システムはコンテンツ深度と長さの両方において,代表的ベースラインを超越していることが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-13T01:38:37Z) - MCP-Universe: Benchmarking Large Language Models with Real-World Model Context Protocol Servers [86.00932417210477]
MCP-Universeは,実世界のMPPサーバとのインタラクションを通じて,現実的かつ困難なタスクにおいてLLMを評価するために設計された,初めての総合ベンチマークである。
私たちのベンチマークでは、ロケーションナビゲーション、リポジトリ管理、財務分析、3Dデザイン、ブラウザ自動化、Web検索という、11の異なるMSPサーバにまたがる6つのコアドメインを網羅しています。
GPT-5 (43.72%) やGrok-4 (33.33%) やClaude-4.0-Sonnet (29.44%) のようなSOTAモデルでさえ、大幅な性能制限がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-20T13:28:58Z) - Schema Lineage Extraction at Scale: Multilingual Pipelines, Composite Evaluation, and Language-Model Benchmarks [3.3705400036304205]
セマンティックドリフト(Semantic drift)は、データとガバナンスを妥協し、テキストからRAGまでのサービスの有用性を損なう。
本稿では,多言語エンタープライズパイプラインスクリプトから細粒度スキーマを自動抽出するフレームワークを提案する。
結果:単一推論トレースを使用した32Bオープンソースモデルは、標準プロンプトの下でGPTシリーズに匹敵するパフォーマンスを達成することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-10T05:04:32Z) - LiveMCPBench: Can Agents Navigate an Ocean of MCP Tools? [50.60770039016318]
モデルコンテキストプロトコル(MCP)エージェントをベンチマークする最初の総合ベンチマークであるLiveMCPBenchを紹介する。
LiveMCPBenchは、MPPエコシステムに根ざした95の現実世界のタスクで構成されている。
評価は10の先行モデルを対象としており、最高の性能のモデルが78.95%の成功率に達した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-03T14:36:42Z) - Making REST APIs Agent-Ready: From OpenAPI to MCP Servers for Tool-Augmented LLMs [0.0]
OpenAPI 2.0/3.0仕様からMPPサーバを生成するコンパイラであるAutoMCPを提案する。
10以上のドメインにまたがる5,066のエンドポイントにまたがる50の現実世界API上でAutoMCPを評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-21T20:20:31Z) - A Large-Scale Evolvable Dataset for Model Context Protocol Ecosystem and Security Analysis [8.943261888363622]
約14KのMPPサーバと300のMPPクライアントを含む大規模データセットであるMCPCorpusを紹介する。
各アーティファクトには、アイデンティティ、インターフェース設定、GitHubアクティビティ、メタデータをキャプチャする20以上の正規化された属性がアノテートされている。
MCPCorpusは、実世界のMCPエコシステムの再現可能なスナップショットを提供し、採用トレンド、エコシステムの健全性、実装の多様性の研究を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-30T02:37:27Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。