Model Context Protocol を通じて Delphi アプリケーションを AI エコシステムに接続します。TsgcWSAPIServer_MCP はアプリケーションのツール、プロンプト、リソースを AI モデルに公開し、TsgcWSAPIClient_MCP はあらゆる MCP 互換サーバーを利用します。同じライブラリには OpenAI、Anthropic Claude、Google Gemini 向けの AI API クライアントも同梱されます。
MCP は、大規模言語モデルを外部のツールとデータに接続するための新興標準です。AI プロバイダーごとのカスタム統合の代わりに、実装するのは 1 つのプロトコルだけです。
Delphi での Model Context Protocol とは、既存の VCL または FMX アプリケーションが AI からアクセス可能なサービスになれるということです。プロトコルは JSON-RPC ベースで、3 つのプリミティブを定義します: ツール（型付きパラメーターを持つ呼び出し可能な関数）、プロンプト（引数を持つ再利用可能なテンプレート）、リソース（URI アドレッシングで公開されるデータ）。MCP サーバーがそれらを公開し、MCP クライアント（Claude Desktop、Cursor、または自作の Delphi アプリケーション）がそれらを発見して呼び出します。
サーバーコンポーネントは sgcWebSockets の HTTP サーバーにアタッチし、stdio と HTTP の両トランスポートをサポートするため、同じコードが、サブプロセスとして起動するデスクトップ AI アシスタントにも、ネットワーク越しに呼び出すリモートエージェントにも対応します。クライアントコンポーネントは HTTP または HTTP Streamable 上で JSON-RPC を話し、カタログ面全体をカバーします: 初期化、ツールの列挙と呼び出し、プロンプトの取得、リソースの読み取り、さらに対話的 AI ワークフローのためのサンプリングとエリシテーション。
両コンポーネントは MCP 2026-07-28 仕様を実装しています: リクエストごとの _meta によるステートレスなリクエスト、server/discover、subscriptions/listen、マルチラウンドトリップリクエスト (MRTR)、Tasks 拡張。これらは 2025-11-25 との後方互換性も維持します。同じサーバーが両方の世代に応答し、サーバーが旧プロトコルのみを話す場合はクライアントが自動的にフォールバックします。
TsgcWSAPIServer_MCP: ツール、プロンプト、リソース、stdio / HTTP トランスポート
TsgcWSAPIClient_MCP: あらゆる MCP 互換サーバーを発見して呼び出し
TsgcHTTP_API_OpenAI、TsgcHTTP_API_Anthropic、TsgcHTTP_API_Gemini
Delphi 7 から RAD Studio 13、C++Builder 10.1 Berlin から 13、Lazarus 4.4.0
サーバー、クライアント、そして MCP が公開するものを消費する AI プロバイダークライアント。
Tools.AddTool が呼び出し可能な関数とその InputSchema プロパティを登録します。呼び出しは、パース済みの引数と構造化レスポンスオブジェクトと共に OnMCPRequestTool イベントに到着します。
引数付きの再利用可能なプロンプトテンプレートと URI アドレスのリソースを、OnMCPRequestPrompt と OnMCPRequestResource 経由で提供します。
Initialize、ListTools、ListPrompts、ListResources、ListResourceTemplates、続いてイベント駆動のレスポンスを伴う RequestTool / RequestPrompt / RequestResource。
クライアントは MCP サンプリング（サーバーが要求する AI モデルとの対話）とエリシテーション（ワークフロー途中でのユーザー入力の収集）という、プロトコルの 2 つの対話的拡張をサポートします。
クライアント側の認証オプションには AuthenticationOptions.ApiKey による API キーが含まれます。OAuth2 保護された MCP サーバーについてはブログを参照してください。
ステートレスなリクエスト、server/discover、検証付きの Mcp-Method / Mcp-Name / Mcp-Param ヘッダー、キャッシュヒント (ttlMs、cacheScope)、新しいエラーコード。クライアント側の MCPOptions.ProtocolEra で Auto、Modern、Legacy を選択できます。
ツールが aResponse.InputRequired を通じて Elicitation (フォームまたは URL)、Sampling、Roots を要求します。クライアントは OnMCPInputRequired で応答し、HMAC 署名された requestState を使って再試行します。
subscriptions/listen は、リスト変更やリソース更新をストリームとして配信します。io.modelcontextprotocol/tasks 拡張 (CreateTask) は、長時間実行するツールをバックグラウンドで実行し、クライアントコンポーネントは MCPOptions.Tasks.Enabled でポーリングするか、TasksGet で直接取得します。
MCPOptions.Authorization：保護リソースのメタデータディスカバリー、Client ID Metadata Documents、動的登録へのフォールバック、リソースインジケーター付き PKCE、RFC 9207 の iss 検証、発行者ごとの認証情報。
サブプロセス起動サーバー向けの stdio（Claude Desktop モデル）と、ネットワークデプロイ向けの HTTP。1 つのコンポーネントで両チャネル。
モデルと直接対話することも可能です: OpenAI、Anthropic Claude、Google Gemini に対するチャット、ストリーミング、関数呼び出し。同じ AI ファミリーには DeepSeek、Grok、Mistral、Ollama も。
Windows 32/64、Linux 64、macOS（Intel と ARM）、iOS、Android。VCL と FireMonkey、設計時コンポーネント付き。
MCP サーバー、MCP クライアント、AI API クライアントは sgcWebSockets の Enterprise エディション機能です。
サーバーで型付き引数を持つツールを登録し、クライアントからそれを発見して呼び出します。
uses
sgcWebSocket_Server, sgcAI, sgcAI_MCP_Classes, sgcAI_MCP_Server;
procedure TForm1.SetupMCPServer;
begin
// Attach the MCP API component to a sgcWebSockets HTTP server
MCPServer.Server := Server;
MCPServer.EndpointOptions.Endpoint := '/mcp';
MCPServer.MCPOptions.ServerInfo.Name := 'sgc-mcp-server';
MCPServer.MCPOptions.ServerInfo.Version := '1.0.0';
// Register a callable tool with a typed argument
with MCPServer.Tools.AddTool('GetTemperature',
'Get the actual temperature in a city.') do
InputSchema.Properties.AddProperty('city', True);
MCPServer.OnMCPRequestTool := MCPRequestTool;
Server.Port := 8080;
Server.Active := True;
end;
procedure TForm1.MCPRequestTool(Sender: TObject;
const aSession: TsgcAI_MCP_Session;
const aRequest: TsgcAI_MCP_Request_ToolsCall;
const aResponse: TsgcAI_MCP_Response_ToolsCall);
begin
if aRequest.Params.Name = 'GetTemperature' then
aResponse.Result.Content.AddText('The current temperature in ' +
aRequest.Params.Arguments.Item[0].Value + ' is 22 Celsius');
end;uses
sgcAI_MCP_Client, sgcAI_MCP_Classes;
var
MCP: TsgcWSAPIClient_MCP;
begin
MCP := TsgcWSAPIClient_MCP.Create(nil);
MCP.MCPOptions.HttpOptions.URL := 'https://mcp.example.com/';
MCP.MCPOptions.ClientInfo.Name := 'sgc-mcp-client';
MCP.MCPOptions.ClientInfo.Title := 'sgc MCP demo';
MCP.MCPOptions.ClientInfo.Version := '1.0.0';
MCP.MCPOptions.AuthenticationOptions.ApiKey.Enabled := True;
MCP.MCPOptions.AuthenticationOptions.ApiKey.Value := 'sk-mcp-...';
MCP.OnMCPInitialize := MCPInit;
MCP.OnMCPListPrompts := MCPListPrompts;
MCP.OnMCPListTools := MCPListTools;
MCP.OnMCPResponseTool := MCPToolResponse;
MCP.Initialize;
MCP.ListPrompts;
MCP.ListResources;
MCP.ListTools;
MCP.RequestTool('GetTemperature', '{"city":"Madrid"}');
end;制御された型付きツールを通じて、AI モデルにアプリケーションのデータを照会させます。読み取り専用か読み書き可能かは、呼び出しごとにハンドラーが決めます。
CRM、ERP、チケッティングの操作を MCP ツールとして公開し、自然言語の指示で既存の Delphi ビジネスロジックを駆動します。
レガシーアプリケーションの機能を stdio MCP サーバーでラップし、Claude Desktop のようなアシスタントにアクセスさせます。
取得、処理、アクションのためのツールとリソースを単一の AI 駆動パイプラインに連結し、Delphi 側からオーケストレーションします。
Model Context Protocol とは何か、サーバーとクライアントのコンポーネントがどう作業を分担するか。
TsgcWSAPIServer_MCP の完全リファレンス: プロパティ、メソッド、イベント。
TsgcWSAPIClient_MCP の完全リファレンス: カタログメソッドとレスポンスイベント。
動作する Delphi MCP サーバーのステップ・バイ・ステップのウォークスルー。
Delphi クライアントを MCP サーバーに接続し、そのツールを呼び出す。
MCP エンドポイントの保護: Delphi からの API キーと認証済みフロー。