こんな状態、ありませんか

• MCP（Model Context Protocol）という言葉は毎日見るのに、「APIをラップする」の実体を説明できない
• AIエージェントに業務システムのAPIを触らせたいが、APIキーをどう渡せば安全なのか判断できない
• 「エージェント対応」を謳うサービスが増えてきて、裏で何が宣言され、何が記録されるのか気になっている
• 解説記事は読んだ。でも、読んだだけの理解で導入判断をするのは不安がある

この講座は、その不安を手を動かした実測で置き換えます。

この講座で学べること

FastAPI製のミニ仕訳帳API（3エンドポイント）を自作し、同じ依頼文を2つの経路で投げて比べます。「生のまま使わせる」Before体験と、「MCPサーバーで包んでから使わせる」After体験です。

• APIキーの居場所 — キーが会話に転がり込む事故と、キーというフィールド自体が消える構造
• 承認の粒度 — 「Bash実行」単位の許可と、ツール名単位の許可の違いを実測で確認
• エラーからの復旧 — 422を受けたエージェントがソースコードを漁る経路と、整形エラー文で即停止する経路
• 操作ログ — ツール名と引数と結果が揃う層はどこか。そして操作ログと監査証跡の距離

題材は仕訳帳なので、簿記の知識（貸借一致・残高試算表）がそのままテスト設計に活きます。書いたコード一式はダウンロードもできます。

対象者

この講座は主に以下の方を対象にしています。

• 会計事務所・経理部門で、AIエージェントと業務システムの接続を検討している方
• MCPの解説は読んだが、手を動かして納得したいエンジニア・実務家
• 「エージェントにAPIキーを渡す」ことの何が危ないのかを、事故の実例で理解したい方

Pythonのコードが読めれば十分です。FastAPI・MCP SDKの経験は不要で、コマンドはすべて写経できる形で載せています。

本講座の特徴

出力は全部、実測値

ターミナルの出力・エージェントの実録・ツール宣言のバイト数まで、「たぶんこうなるはず」の出力は1行もありません。エージェントが事故を踏む場面も、成功する場面も、実際のログで見せます。

Before/Afterを同じ条件で比べる統制実験

依頼文を固定し、毎回シード状態に戻し、キーの渡し方も揃えた上で、生API直叩きとMCP経由を比べます。差分表で「測れた差」だけを示します。

会計ドメインが題材

APIは1行仕訳の仕訳帳。テストは貸借一致という複式簿記の恒等式で固定します。会計の人が「自分の道具」として読める設計です。

講座の構成

Ⅱ 全体像と準備

なぜ自分でミニチュアを作るのか。前提環境と、登場する三者（Claude Code・MCPサーバー・API）の関係図。

1. ミニ仕訳帳APIを作る

FastAPIで3エンドポイント。期待値表をそのままpytestに固定し、Swagger UIとcurlで動作を確かめます。

2. 生のまま使わせてみる

Before体験。正常系6ターン・エラー系7ターンの実録と、APIキーが会話に転がり込んだ事故。

3. MCPサーバーで包む

FastMCPでAPIを包むserver.pyを、設定とログ・エラー整形・共通経路・ツール宣言の4部品で読み解きます。

4. 宣言を覗いてから、つなぐ

tools/listの生JSONを自分の目で確かめ、After体験へ。承認の粒度の実験と、Before/Afterの差分表。

5. 277本あったら、次の世界

宣言サイズの実測から大規模APIへの外挿、そしてエージェント同士がつながる次の規格（A2A）まで。

本講座で扱わないこと

• Claude Code のインストール・セットアップ手順 — 公式ドキュメントに譲ります
• FastAPI・Pythonの文法解説 — コードは全文掲載しますが、フレームワーク自体の入門は扱いません
• MCP仕様の網羅 — resources / prompts など tools 以外の機能には踏み込みません。「包むと何が変わるか」に集中します