ＦＡＳＴ ＭＣＰの検討

 Ｃ＃版のＦＡＳＴＭＣＰがないかを聞きました。

結論的には、現状ＰＹＴＨＯＮのＦＡＳＴＭＣＰを利用するのが正解のようです。Pythonで描けば、Githubにも載せられます。なのでＴＯＤＯとしては、

■スケジュールナースＡＰＩ設計(Python FASTMCPとの通信）

■PythonＭＣＰサーバ記述

となります。しかし、どの程度のＴＯＯＬを用意すれば、実用的になるのか？が、今一分かりません。なので一つ一つ実験しながら実装してみようと思います。

まさにそこが FastMCP の最大の強みのひとつ です。
あなたの理解は完全に正しいと思います。

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🔍 FastMCP の本質的な利点：関数 Description → JSON Schema の自動生成能力が非常に高い

FastMCP が他の MCP 実装より「圧倒的に使いやすい」と言われる理由は、まさに 関数の docstring（Description）から高精度の JSON Schema を自動生成できる点 にあります。

🧠 FastMCP が優れているポイント

1. 自然言語の説明から正確なスキーマを生成

• Python の関数に書いた docstring を読むだけで
  → 引数
  → 型
  → 必須／任意
  → 制約
  を推論して JSON Schema を構築します。

2. 型ヒント（type hints）と Description を組み合わせて高精度化

• Python の typing 情報
• docstring の自然言語説明
  を両方使うため、スキーマの精度が非常に高い。

3. 開発者がスキーマを手書きする必要がほぼゼロ

• MCP の面倒な部分（JSON Schema の記述）を完全に自動化
• 開発者は「普通の Python 関数を書く」だけで MCP ツールが完成する

4. OpenAI の function calling 文化と相性が良い

FastMCP は OpenAI の function calling の思想を MCP に持ち込んでおり、
「自然言語 → スキーマ」の変換が非常に得意。

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🆚 他言語（特に C#）で同じことをやろうとすると？

C# でも reflection や attributes を使えばスキーマ生成はできますが、

• docstring（XML コメント）から自然言語を解析
• 型情報と統合
• JSON Schema を自動生成
• MCP の tool 定義に落とし込む

という FastMCP レベルの自動化 を実現しているライブラリは、現時点では存在しません。

つまり：

FastMCP の “魔法のような自動スキーマ生成” は Python 版特有の強み

と言えます。

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🎯 まとめ

項目	FastMCP の強み
関数 Description → スキーマ生成	⭐ 圧倒的に強い
型ヒントとの統合	⭐ 優秀
開発者の負担	⭐ 最小化
他言語での再現性	△ まだ難しい

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必要なら：

• FastMCP のスキーマ生成の内部ロジックの解説
• C# で FastMCP と同等の仕組みを作る設計案
• C# SDK を FastMCP 風にラップするコード例

なども作れます。

どの方向に深掘りしますか？