MCP（Model Context Protocol）でできることは「LLMに外部の手足を渡す」ことです。サーバは Prompts（作業テンプレ）、Resources（参照データ）、Tools（実行関数）を公開でき、クライアントはそれらを発見して呼び出します。Model Context Protocol+1
公式の“Reference Servers”は、具体例を順に体験できる見本です。まず Everything は prompts/resources/tools を全部入りで提供するテスト用で、接続や呼び出しの疎通確認に使えます。次に Fetch はWebページを取得し、LLMが扱いやすい形へ変換する用途です。Filesystem は許可したパス範囲だけで安全に読み書きでき、手元の原稿やログ整理に向きます。Git はリポジトリを読んだり検索したり、変更の文脈を掴んで操作を補助できます。Memory は知識グラフ型の永続メモリで、人物・概念・プロジェクトの関係を保存して次回も再利用できます。Sequential Thinking は思考を段階化し、途中で見直しや分岐をしながら解くための道具です。最後に Time は現在時刻やタイムゾーン変換をツールとして提供します。Model Context Protocol
たとえば「調査して記事を書く」なら、Fetch で複数ページを取得し、要点を Memory にエンティティとして蓄積し、Filesystem に下書きを保存し、Git で差分を確認してコミットし、Time で締切の時差換算を行う、という一連の作業が“同じ会話の中”で回せます。参考実装は TypeScript なら npx、Python なら uvx/pip で起動例が示されています。Model Context Protocol
実運用では権限最小化が重要で、Filesystemの許可パスやFetchの到達先を絞ります。レジストリは2025年9月プレビュー開始です。公式計画に明記されています。Model Context Protocol
