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30分で作る、Antigravityで自分だけのMCP

MCP(Model Context Protocol)の概念から、Antigravityを活用したTypeScriptベースのカスタムサーバー実装まで、AIが直接呼び出せる業務ツールを作る全プロセスを学びます。ブランド文言の校正例を通じて、反復業務の自動化、社内データ連携、API統合など、実務ですぐに活用できるMCP開発スキルを身につけます。

3名 が受講中です。

難易度 初級

受講期間 無制限

TypeScript
TypeScript
AI
AI
Model Context Protocol
Model Context Protocol
AX(Agent Experience)
AX(Agent Experience)
antigravity
antigravity
TypeScript
TypeScript
AI
AI
Model Context Protocol
Model Context Protocol
AX(Agent Experience)
AX(Agent Experience)
antigravity
antigravity
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受講後に得られること

  • TypeScriptベースのMCPサーバー実装およびAntigravity連携

  • AIツールの設計と入出力スキーマの定義

  • 業務ルールのAIツールへの変換および権限設計

TypeScript, 人工知能(AI), MCP, AX(エージェントエクスペリエンス), アンチグラビティ

繰り返し業務をAIツールに変えてみませんか?

AIに業務を代行させるには、単に指示を入力するだけでなく、呼び出すツールの構造とルールを設計する必要があります。
この講義では、TypeScriptでカスタムMCPサーバーを作成し、入出力スキーマと権限を定義してアンチグラビティに接続します。


ブランド文言の校正のような反復業務のルールを、AIが呼び出せるツールとして実装します。

MCPインスペクターでサーバーとツールが意図どおりに動作するかを直接確認します。

完成したカスタムMCPをアンチグラビティで使用し、社内データとAPI連携の基盤を作ります。

最初は、AIと業務システムをどのように連携させればよいのか、途方に暮れるかもしれません。
しかし、核心となる流れを一つずつ設計すれば、繰り返し業務を直接呼び出せるAIツールに変える体験を始められます。

MCPワークフロー


MCPの核心原理から
TypeScriptによるカスタムサーバーの実装、
検証とAntigravityとの連携まで習得します。

反復業務をルール化されたツールに変え、
AIが呼び出す自分だけの業務ツール
を直接設計して連携します。




この講義が終わると、あなたは


反復業務を呼び出し可能なAIツールとして自ら実装します。

  • ブランド文言の校正のようにルールが明確な業務をTypeScriptベースのMCPサーバーとして構築し、AIが必要なときに直接実行できるツールとして連携します。毎回資料をコピーして渡したり、同じ校正作業を繰り返したりすることなく、社内業務に合わせた自動化フローを自ら構成できます。






✔️

定型業務をAIが直接処理できるように連携する方法

業務ルールを
AIが呼び出すツールに変える

MCPの必要性からTypeScriptベースのカスタムサーバー実装、Antigravityとの連携までを段階的に学び、AIが実際の業務機能を呼び出す仕組みを構築します。ブランド文言のチェックのように明確な業務ルールを入力・出力スキーマとして設計し、社内データやAPIと接続できる基盤を整えます。

ブランド文言のチェックで確認するAIツール設計

自作したMCPサーバーをMCP Inspectorで検証した後、Antigravityから呼び出し、AIが業務ツールを使用する一連の流れを確認します。反復的な文言チェックのような業務を自動化する過程で、入力値の検証、結果の形式、権限設計まで併せて扱います。

自分で作成するTypeScript MCPサーバーの実装資料

講義で実装するTypeScriptベースのカスタムMCPサーバーとAI Toolの入出力スキーマを基に、自分の業務ルールを新しいツールへと拡張できます。MCP Inspectorでの確認プロセスとAntigravityとの連携フローを参考に、社内システムやAPIを接続する次のステップを設計します。


📚

AIが呼び出すツールへ業務ルールを変換する実践型カリキュラム

セクション 1

開発環境とアンチグラビティを始める

講義の全体目標と進行方針を確認し、アンチグラビティを活用して人工知能の業務ツールを開発するための基本環境を準備します。


セクション2

MCPの主要概念を理解する

AIと外部ツールおよびデータの接続を標準化するMCPの必要性を理解し、ツール呼び出しと業務自動化においてMCPが果たす役割を学習します。


Section 3

カスタムMCPサーバーを実装する

TypeScriptを基盤として業務ルールをAIツールに変換し、入力および出力スキーマを定義したカスタムMCPサーバーを実装します。


セクション4

MCPサーバーを検査する

MCPインスペクターを使用して、実装したサーバーの接続状態とツール呼び出しを事前に検証し、入力値と返却結果が意図したとおりに動作するか確認します。


セクション 5

アンチグラビティでMCPを使う

完成したMCPサーバーをアンチグラビティに連携し、人工知能が業務ツールを直接呼び出せるように設定して、ブランド文言の校正などの実務自動化フローを実行します。


Section 6

講義のまとめと実務への適用

全体の学習内容を整理し、カスタムMCPを社内データ連携やAPI統合など、さまざまな業務環境に拡張して適用する方向性を見ていきます。


このような方のお悩みを
解決できます!

📌

ジュニアフロントエンド開発者

画面機能の実装には慣れているものの
人工知能が呼び出せる業務ツールの入力値や結果形式を設計した経験が少ない方

📌

業務自動化プランナーおよびプロジェクトマネージャー

繰り返し発生するブランド文言のチェックや資料確認業務を自動化したいものの
業務ルールをAIツールに置き換え、安全な権限範囲を定める方法がわからず悩んでいる方

📌

社内システム連携を準備するエンジニア

社内データや外部サービスをAIに接続したいものの
TypeScriptベースのカスタムMCPサーバーを作成し、検査ツールで動作を確認するプロセスに不慣れな方




受講前の参考事項


実習環境

  • Windows、macOS、Linuxで実習します。

  • アンチグラビティとTypeScriptを使用します。
    メモリは8ギガバイト以上を推奨します。

前提知識および注意事項

  • 基本的なプログラミング概念が必要です。
    TypeScriptの経験があると望ましいです。

  • AIエージェントとAPIを
    業務に連携したい方に適しています。

学習教材

  • MCPの概念とサーバー実装に関する資料を提供します。
    ツールの入力と出力の設計も扱います。

  • ブランド文言の校正例を活用します。
    MCPインスペクターの実習資料も提供します。


こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • AIエージェントを業務に活用したい開発者

  • 反復業務を自動化したい企画担当者およびPM

  • 社内システムとAIを連携したいエンジニア

前提知識、
必要でしょうか?

  • TypeScriptまたはJavaScriptの基本構文を理解していること

  • APIおよびJSONデータ構造に関する基礎知識

  • AIチャットボットまたはLLMの使用経験

こんにちは
wonyoungchoiseou4177です。

キャリア認証

2,033

受講生

127

受講レビュー

4.3

講座評価

4

講座

以前在籍していた初期スタートアップで、私は単にコードを書く方法ではなく、技術が一つのサービスとして機能する構造を学びました。

フロントエンドを中心に開発を担当してきましたが、必要に応じてバックエンドやデータフローまで共に設計し、サービスのコアパスに責任を持って取り組んできました。特に、FTP/SFTPおよびWebベースの構造で100万個以上のファッション商品データを安定的に収集・精製・管理するパイプラインを構築し、運用しました。

この経験を通じて、特定の言語やフレームワークよりも重要なのは、システム全体の流れと責任構造を理解する能力であるという確信を持つようになりました。

現在はウェブ環境でAIベースのシステムを設計しており、実装よりも先に構造と制御モデルを定義する作業に集中しています。機能を付け加えるのではなく、状態遷移と検証フローを設計することに近い形です。

非専門家からスタートし、独学でここまで来たからこそ、行き詰まるポイントや現実的な制約をよく理解しています。そのため、講義では技術の誇示よりも「なぜこのように設計するのか」や「どのように判断すべきか」という点に集中しています。

複雑さを増やす代わりに、
核心だけを残す構造。

それが私の目指す開発哲学です。

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カリキュラム

全体

6件 ∙ (30分)

講座掲載日: 
最終更新日: 

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