こんにちは、AIイネーブルメントグループの山田（@yamadashy）です。
先日、学生向けの勉強会イベント「技育CAMPアカデミア」に登壇させていただきました。
技育CAMPアカデミアについて
技育CAMPアカデミアは、サポーターズが主催する学生エンジニア向けの勉強会イベントです。現役エンジニアによるセッションや、学生との質疑応答を通じて、実務の知識や技術に触れる機会を提供しています。
今回のセッションタイトルは「実務で動くAIエージェントを作ろう！ MCP×Mastraをライブコーディングで実践」。AIエージェントとMCPの仕組みを、実際にコードを書きながら解説しました。
セッション内容
当日は、CursorやClaude Codeのようなエージェントが何をしているかを理解することをテーマに、以下の流れで進めました。
まず座学パートでは、LLM単体では「知識の期限切れ」「外部APIへのアクセス不可」「長い処理の継続」といった限界があることを整理し、それを補う4つの部品（LLM・Tool・Loop・Memory）でエージェントが構成されていることを説明しました。
続いてツール呼び出しの設計、具体的には「どんな入出力にするか」「責務をどこで区切るか」という観点で、実装時の判断軸を解説しました。
ライブコーディングパートは4段階で構成しました。
- レッスン1 ... ツールなし最小エージェント（入力 → LLM → 出力）
- レッスン2 ... 外部APIツールを追加（天気APIで"調べて答える"を実現）
- レッスン3 ... Mastraフレームワークを使い、同じことをシンプルに書き直す
- レッスン4 ... Mastra + MCPで外部サービスと接続（DeepWikiのRemote MCPと、ローカルMCPサーバーを自作）
レッスン4では、DeepWikiに接続して特定のOSSリポジトリについて調査させるデモを行い、最終的に「MCPサーバーを自分で作る」ところまで実践しました。
詳しい内容は資料をご覧ください。
ライブコーディングのコードはこちらで公開しています。
おわりに
セッション後のQ&Aでは、参加した学生たちの熱量の高さに驚かされました。セキュリティや権限管理など、実装の一歩先を見据えた質問が次々と飛び出し、私自身も非常に楽しい時間を過ごせました。
スライドもコードもすべて公開しているので、AIエージェントやMCPを試してみたい方はぜひ手を動かしてみてください。
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