AgentforceがMCPに対応
AgentExchangeパートナーが提供する検証済みのMCPサーバーサポートを通して、Agentforceを新しいツールやリソースに連携しましょう。安全でオープンな相互運用を実現できます。
Agentforceで、サイロ化されたデータとAIエージェントを活用
Agentforceは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）を活用して、エンタープライズレベルの安全なエージェント相互運用性を提供します。システムをまたいでエージェントを連携させ、データを活用・統合できるようになりました。他社と一線を画す、より信頼性の高いカスタマーエクスペリエンスを提供しましょう。ビジネスエコシステム全体でデジタルレイバーを調整する、信頼できる橋渡し役として機能します。
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モデルコンテキストプロトコル（MCP）
オープンスタンダードであるモデルコンテキストプロトコル（MCP）により、AIエージェントは、明確に定義された単一のハンドシェイクを通じて、内部および外部のソースからリソース、ツール、プロンプトを取得できます。AI版のUSB-Cとも言える存在です。
リソースには、AIエージェントエージェントが意思決定やアクションを行うためにアクセスするデータや情報が含まれます。たとえばカスタマーサービスエージェントでは、顧客に正確な配送時間を提供するために、配送・物流業者のMCPサーバーからの位置データが必要となる場合があります。
ツールとは、AIエージェントが実行できる機能やアクションを指します（例：タスクを実行するために、サードパーティのMCPサーバーから受信／送信する指示など）。Agentforceのエンタープライズレベルの信頼性とセキュリティにより、自社エージェントの対応範囲を広げることができます。
プロンプトには、反復的または一般的なタスクを実行するために設計された定型テンプレートが含まれています。MCPパートナーは、共通の有用なプロンプトをAIエージェントと共有し、顧客が必要なリソースにアクセスできるよう支援します。
AIエージェントのゲートウェイとは？
Agentforceは、安全な接続性とガバナンスにより、エンタープライズレベルのエージェント統合を実現します。AIエージェントのゲートウェイにより、安心してAgentforceへの投資を拡大できます。信頼できる認証と制御のもと、これまで活用されていなかったAIエージェントを全社的に活性化できます。
一元化されたMCPサーバーレジストリ
組織間も含めたすべてのMCPサーバーを一元的に記録・管理することで、Agentforceのアクセスを許可された機能のみに制限して、完全なコントロールを実現します。
包括的なセキュリティとガバナンス
堅牢な認証、きめ細かなアクセス制御、ポリシーの適用により、信頼性の高いAIエージェント運用を確保します。Salesforceの実績あるセキュリティフレームワークを基盤としたこれらの機能で、データを保護するとともに、あらゆる操作における誤用を防止します。
最適化されたリソース管理
インテリジェントなレート制限によりシステムの安定性を維持し、過負荷を防止します。これにより、AIエージェントエコシステム全体でリソースを効率的に使用できるようになります。
Agentforceのよくある質問
モデルコンテキストプロトコルは、Anthropicが発案したオープンスタンダードであり、AIモデルが外部のツール、システム、データとどのように接続するかを定義しています。
モデルコンテキストプロトコルは、ユニバーサルなインテグレーション基準を確立することで、実装にかかる手間や複雑さを大幅に軽減できます。また、あらゆるエージェントのやり取りにおいて、エンタープライズレベルの信頼性・セキュリティ・コンプライアンスを一貫して確保します。つまり、データの保存場所に関係なく、AIエージェントが業務状況や目的に合わせた応答ができるようになるのです。
拡張されたAgentExchangeを通じて、信頼できる新たなMCPサーバーを検出できます。AgentExchangeでは、統合コストを抑えて導入できる、厳選されたサービスカタログをご紹介しています。目的のMCPサーバーを選択したら、AgentBuilderを使ってすぐに導入できます。面倒なコードは不要です。
AgentforceのAgentforce MCPパートナーは今も拡大中です。くわしくは、AgentExchangeで最新の情報をご覧ください。
Agentforceの相互運用性とは、AIエージェントがAgentforceと連携して利用できるシステムやツールのことを指しています。機能性と成果の向上に役立ちます。
AIエージェントは、個別の統合からAPI、MCPまで、さまざまな方法で相互運用できます。一般的には、AIエージェントに新機能が追加されるたびに、その機能に特化した統合が必要でした。
相互運用性により、AIエージェントは外部のツールやシステム、データを活用して、性能と信頼性の両面を強化できます。また相互運用性により、エージェントとシステムの統合に特化した構成作業を行う開発チームの負担も軽減されます。