MCPツール/エラー応答の改善：AIが適切に回復できるように支援する

MCPサーバーの構築には、ツールの実行成功だけではなく、AIのリカバリーのためにエラーハンドリングが不可欠です。MCPには、主に2種類のエラーがあります。プロトコルレベルのエラーと、ツール/コールエラーです。タイムアウトや不正なリクエストなどのプロトコルレベルのエラーは、標準的なJSON-RPCエラー応答をトリガーします。一方、ツール/コールエラーはツールの実行中に発生し、結果ペイロードに「isError: true」フラグを付けて、成功したMCP応答として返されるべきです。クライアントによって破棄されることが多いプロトコルエラーとは異なり、ツール/コールエラーはAIのコンテキストウィンドウにフィードバックされます。これにより、AIは人間による介入なしにこれらのエラーから学習し、回復する可能性があります。汎用的なツールエラーメッセージはAIの能力を妨げます。その代わりに、詳細で文脈に沿ったエラー応答を提供することが、モデルのタスク完了率を向上させるために重要です。効果的なエラーメッセージは、ツールを使用する前の必要な状態変更をAIに理解させるための、ツールの順序付けガイダンスを提供することができます。洗練された検証メッセージは、JSONスキーマが不十分な場合に具体的なフィードバックを提供し、ツールのユーザー入力を修正します。スマートな不明エラーハンドリングは、リトライ戦略とフォールバック手順を提供し、原因が不明な場合にAIにどのように進めるべきかをガイドします。MCPサーバーは、エラー応答をコンテキストガイダンスとして扱うことで、AIの自己修正を促進し、ユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。