AIを使ったkintone開発の全体像と基本の進め方 では、AIに自然言語で実現したいことを伝え、生成されたコードを人が確認してkintoneへ適用する流れを紹介しました。

ただし、生成されたコード案が、最新のAPI仕様や対象アプリの設定を踏まえているとは限りません。
そこで重要になるのが、AIに何を伝え、必要な情報をどう渡すかです。

本記事では、目的や要件を伝えるプロンプトと、AIを外部の情報や機能につなぐしくみ、MCP（Model Context Protocol）について紹介します。
合わせて、kintone開発で利用できる2つのMCPサーバーの役割を整理します。

AIにkintone開発を手伝ってもらう際は、目的や要件を伝えるだけでなく、開発で必要な情報を利用できるようにすることも大切です。
目的や要件、制約などは、主にプロンプトでAIに伝えます。

一方、kintoneの最新のAPI仕様や、接続先アプリのフィールド設定などは、AIがあらかじめ正確に把握しているとは限りません。
API仕様は随時更新され、アプリの設定も環境ごとに異なるためです。

このような情報をAIが必要に応じて取得したり、外部サービスの機能を利用したりするためのしくみのひとつが、MCPサーバーです。

AIに伝える内容と、情報や機能を利用する方法を整理すると、次のようになります。

このうち本記事では、プロンプトとMCPサーバーを取り上げます。

すべての方法を毎回使う必要はありません。
AIに何を手伝ってほしいのかを考え、必要な情報や機能を選びます。

Skills（Claudeでは「Agent Skills」と呼ばれます）は、繰り返し使いたい手順やルールなどをAIツール側にあらかじめ登録しておくしくみです。
登録しておくことで、同じ内容を毎回プロンプトに書く必要がなくなります。
たとえば「公式仕様を確認してから回答する」「コーディング規約に沿ってコードを書く」といった、繰り返し適用したい手順やルールをまとめておけます。
ただし、利用できるかどうかやしくみは、利用するAIツールによって異なります。
また、登録した内容が常に適用されるとは限りません。

Skillsには参考資料を含めることもできますが、最新の公式仕様を検索・参照しながら回答させる用途には、後述のkintone Documentation MCPサーバーの利用が適しています。

Claudeの場合は、次の公式ドキュメントも参照してください。
Agent Skills

kintoneカスタマイズでは、作りたい機能に加えて、次のような開発上の前提を整理します。
これらのうち、目的や要件、守ってほしい条件はプロンプトでAIに伝えます。

• 対象のアプリ（アプリID）
• 現在の動作と、実現したい動作
• 対象の画面
• 処理を実行するタイミング（画面表示時、保存時など）
• 対象とするデバイス（PC版／モバイル版）
• 対象となるユーザーや必要な権限
• 使用するフィールドとフィールドコード
• 処理の実行条件
• レコードの追加、更新、削除の有無
• エラー発生時の動作
• 変更してよい範囲

これらすべてを毎回書く必要はありません。
依頼内容に応じて、伝えるべき前提を選びます。

このほか、コードだけを出力してほしいのか、使用したAPIの説明も必要なのかなど、回答に含めてほしい内容も伝えます。

たとえば、AIに次のように依頼したとします。

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顧客リストアプリのレコード一覧画面にボタンを追加してください。

この依頼でも、AIはコード案を生成できます。
しかし、ボタンをどの一覧画面に表示するのか、誰に表示するのか、押したときに何をするのかまではわかりません。

次のように条件を加えると、AIと前提をそろえやすくなります。

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顧客リストアプリのPC版レコード一覧画面にボタンを追加してください。

次の条件を守ってください。

- 「すべての顧客」一覧のヘッダー部分にボタンを表示する
- アプリを閲覧できるすべてのユーザーに表示する
- ボタンの表示名は「メッセージを表示」にする
- ボタンをクリックすると、アラートで「処理を開始します」と表示する
- 一覧画面を再表示しても、ボタンを重複して追加しない
- レコードの追加、更新、削除は行わない
- 今回のボタン追加以外の、既存のコードは変更しない
- エラーが発生した場合は、コンソールにエラー内容を出力する
- 使用したkintone JavaScript APIと、その役割を説明する

プロンプトには、AIが判断するための前提を記載します。
目的や対象の画面、条件、変更してよい範囲などを伝えることで、依頼内容に近い回答を得やすくなります。

ただし、プロンプトを詳しく書いても、AIが回答の根拠とするAPI情報が正しいとは限りません。
AIの学習時点によっては、新しいAPIを知らなかったり、古い書き方を提案したりする場合があります。

このようなときに役立つのが、MCPというしくみです。
kintone開発では、公式情報の参照にkintone Documentation MCPサーバーを利用できます。

AIが外部の情報を参照したり、外部サービスの機能を利用したりするための共通のしくみが、MCP（Model Context Protocol）です。

MCPに対応したAIツールは、MCPサーバーに接続することで、サーバーが提供する情報やツールを利用できます。
AIは依頼内容に応じてツールを呼び出し、情報の取得や外部サービスの操作をします。

たとえば、次のような使い方ができます。

• 外部にあるドキュメントを検索する。
• データベースから情報を取得する。
• 接続先のサービスを操作する。

補足

利用できる情報や操作は、接続するMCPサーバーによって異なります。
また、MCPサーバーに接続しても、AIが必ず適切な情報や機能を使うとは限りません。
必要に応じて、プロンプトで参照してほしい情報や利用してほしいツールを伝えます。

MCPの概要については、次の公式ドキュメントも参照してください。
What is the Model Context Protocol (MCP)?

kintone開発では、サイボウズが提供する次の2つのMCPサーバーを利用できます。

• kintone Documentation MCPサーバー
• kintone MCPサーバー

これらは、提供する情報や機能が異なります。

kintone Documentation MCPサーバーは、AIがcybozu developer networkにある公式ドキュメントやAPI情報を参照するためのサーバーです。
たとえば、AIがコード案を作成するときに、次のような情報を参照できます。

• kintone JavaScript APIの仕様
• kintone REST APIの仕様
• cybozu.com共通管理APIの仕様
• kintoneカスタマイズのコーディングガイドライン
• SDK、外部連携、開発Tipsなどの記事

詳しい機能や導入方法は、次の記事を参照してください。
kintone Documentation MCPサーバー

kintone MCPサーバーは、対応するAIツールからkintoneを操作するための公式ローカルMCPサーバーです。
接続先のkintone環境に対して、主に次のような操作ができます。

• アプリ情報を取得する。
• フィールドやプロセス管理の設定を取得する。
• レコードを取得、追加、更新、削除する。
• フィールドやフォームの設定を変更する。
• アプリの設定を運用環境へ反映する。

このほか、レコードのステータス更新やコメント操作、添付ファイルのダウンロード、スペース操作なども可能です。

プロンプト の説明で挙げた開発上の前提のうち、対象アプリのフィールド設定やフィールドコードなどは、kintone MCPサーバーを通じて取得できます。
すべての設定情報をプロンプトに書かなくても、AIが接続先のkintone環境を確認しながらコード案を作成できます。

kintone Documentation MCPサーバーが公式ドキュメントを提供するのに対し、kintone MCPサーバーは接続先の環境から情報を取得したり、その環境を操作したりする機能を提供します。
利用できる情報や操作の範囲は、MCPサーバーが提供する機能と、接続先の設定や権限によって決まります。

詳細は、次の記事を参照してください。
kintone MCPサーバー

本記事では、AIに伝える目的や前提、MCPのしくみ、kintone開発で利用できる2つのMCPサーバーについて紹介しました。
AIに伝える内容と方法は、次の3つに整理できます。

• 目的や要件、制約は、プロンプトでAIに伝える。
• 公式ドキュメントやAPI情報は、kintone Documentation MCPサーバーを通じて参照する。
• 接続先のkintone環境にある情報の取得や操作には、kintone MCPサーバーを利用する。

まずはプロンプトとMCPサーバーの役割を意識しながら、AIを活用したkintone開発に取り組んでみてください。

次の記事では、2つのMCPサーバーを組み合わせた開発例を紹介しています。
AIがアプリの構成と最新のAPI仕様を確認しながらコードを作成する流れがわかります。
ぜひ参考にしてください。
MCPサーバーでAI x kintoneカスタマイズ開発の信頼性を高めよう