論文の概要: Understanding the Hierarchical Structure and Functional Landscape of the Model Context Protocol Ecosystem
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.05319v1
- Date: Sun, 04 Oct 2026 15:39:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-10 02:36:53.45113
- Title: Understanding the Hierarchical Structure and Functional Landscape of the Model Context Protocol Ecosystem
- Title（参考訳）: モデルコンテキストプロトコルエコシステムの階層構造と機能的景観の理解
- Abstract要約: MC Pacificは、Model Context Protocolエコシステムの最大のツールレベル、クロスマーケットマップです。
MC Pacificは17のマーケットプレースで124,267のユニークなサーバに対応する368,754のMPPサーバリストを収集している。
我々は、これらのサーバから7つの言語で1,328,233のツール仕様を静的に抽出し、58,915の階層的な機能分類に分類する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.553178891898514
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: AI agents increasingly rely on tools exposed through the Model Context Protocol (MCP) to complete user tasks. Hundreds of thousands of MCP servers are listed across marketplaces, yet they are organized only by coarse, marketplace-specific server categories. This makes it difficult for agents and users to identify tools for a given operation, find functional alternatives, and assess how those alternatives differ. We present MCPacific, the largest tool-level, cross-marketplace map of the MCP ecosystem. MCPacific collects 368,754 MCP server listings corresponding to 124,267 unique servers across 17 marketplaces, statically extracts 1,328,233 tool specifications from these servers in seven languages, and organizes them into a hierarchical functional taxonomy of 58,915 capabilities. We construct the taxonomy through an iterative LLM-driven design-test-refine process and map the full corpus to it using calibrated embedding routing. Our study reveals that MCP extends well beyond developer tooling, with 85% of tools serving other domains. Functional alternatives are widespread but unevenly distributed: 98.5% of tools have at least one alternative, yet nearly a quarter of capabilities are supported by only one tool. Functionally comparable tools also differ in security alerts, code complexity, and project maintenance, with complexity differing by more than 2.5x in 41% of comparable tool pairs. Finally, presenting candidate tools through the taxonomy rather than a flat list improves task completion rate across all four evaluated models, with gains of up to 12 percentage points in Pass@0.75 for crowded candidate sets.
- Abstract（参考訳）: AIエージェントは、ユーザタスクを完了するために、モデルコンテキストプロトコル(MCP)を通じて公開されるツールに依存している。
数十万のMSPサーバがマーケットプレースでリストされているが、これらは粗いマーケットプレース固有のサーバカテゴリによってのみ整理されている。
これにより、エージェントやユーザが特定の操作のためのツールを識別し、機能的な代替品を見つけ、それらの代替品の違いを評価するのが難しくなる。
MCPエコシステムの最大のツールレベルのクロスマーケットマップであるMC Pacificを紹介します。
MC Pacificは17のマーケットプレースにまたがる124,267のサーバに対応する368,754のMPPサーバリストを収集し、7つの言語でこれらのサーバから1,328,233のツール仕様を静的に抽出し、58,915の階層的な機能分類に分類する。
反復的なLCM駆動型設計-テスト-リファインディングプロセスを用いて分類を構築し,その全コーパスをキャリブレーションした埋め込みルーティングを用いてマッピングする。
私たちの調査によると、MPPは開発者ツールよりもはるかに拡張されており、その85%が他のドメインのツールを提供しています。
98.5%のツールには少なくとも1つの代替手段があるが、ほぼ4分の1の機能は1つのツールでサポートされている。
機能的に同等のツールは、セキュリティ警告、コードの複雑さ、プロジェクトのメンテナンスにも異なり、複雑さは同等のツールペアの41%で2.5倍以上異なる。
最後に、フラットリストではなく分類ツールによる候補ツールの提示は、4つの評価モデル全体でタスク完了率を改善し、混み合った候補集合に対してPass@0.75で最大12ポイント向上する。
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