MCPの概要
MCPは、AIモデルが特定の状況やタスクに適応するためのプロトコールとして考えられます。具体的な一次ソースとしての情報は限られていますが、一般的にAIモデルがコンテキストに応じて柔軟に動作するための技術として注目されています。
一次ソースの情報源
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研究論文: AI関連の研究論文を探す際には、arXivやIEEE Xploreなどの学術論文データベースが役立ちます。これらのサイトで「Model Context Protocol」や関連するキーワードで検索すると、最新の研究成果が見つかります。
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公式発表: AI技術を提供する企業や研究機関の公式ウェブサイトやプレスリリースをチェックすることで、MCPに関連する最新情報を得ることができます。例えば、Google AIやMicrosoft Researchの公式ブログなどが参考になります。
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学会発表: AI関連の学会やカンファレンス（例：NeurIPS, IJCAI, ICML）での発表資料やプロシーディングスも重要な一次ソースです。これらの学会では、最新のAI技術が発表されることが多いため、MCPに関連する研究が発表されている可能性があります。
二次情報源
二次情報源としては、TechCrunchやThe Vergeなどのテクノロジー関連のニュースサイトが役立ちます。これらのサイトでは、AI技術の最新動向や新しいプロトコールの紹介が行われています。ただし、一次ソースを直接参照することが最も信頼性が高い方法です。
注意事項
- 一次ソースの重要性: 一次ソースを直接参照することで、情報の正確性を確保できます。
- 情報の更新: MCPのような技術は常に進化しているため、最新の情報を定期的にチェックすることが重要です。
以上の方法で、MCPに関連する最新情報を網羅的に取得することができます。