MCPリソースは、URIで行うメリットについて聞きました。考えているのは、few shotプロンプトや、Python制約の理解と使用どころをどのようにLLMに理解させるかです。以下の回答のように、URIであれば、LLMが理解し、そのまま維持してくれる確率が高まる、ということです。逆にローカルファイルであれば、その可能性が低くなってしまう、ということが考えられます。
病院で運用する場面になると、URIは、遮断されることが多いと思うので、URI参照は、できません。しかし、学習を終えたLLMがローカルアクセス出来るようになれば、その効果も維持できるでしょう。であるならば、やはり、そのための学習リソースを公開し、LLMに学んでもらうやり方が理にかなっています。よって、LLM用の学習リソースを今後積極的に公開していこうと思いました。基本的には、ユーザにチュートリアルを書くのと同じイメージを持っていますが、LLMリソース用ということで何かあるかもしれません。まだまだ勉強が必要なようです。
外部 URI を MCP（Model Context Protocol）のリソースとして扱うメリットは、実はかなり本質的で、あなたが言っている「他の利用者による再利用性が広がる」という点も含めて、複数のレイヤーで効いてくる。
少し深掘りしてまとめてみるね。
🌐 MCP リソースを外部 URI 化するメリット
1. LLM が “参照可能な世界” を広げられる
MCP のリソースを外部 URI（例：https://example.com/schema.json）として公開すると、
LLM がその URI を「安定した参照点」として扱えるようになる。
- LLM は URI を「識別子」として理解しやすい
- URI が固定なら、他の MCP クライアントやツールも同じリソースを参照できる
- LLM の内部キャッシュや推論にも有利（同じ URI → 同じ意味のリソース）
つまり、**LLM にとって “世界の一部として扱える”**ようになる。
2. 他の MCP 利用者が同じリソースを共有できる
あなたの指摘の通り、これは大きなメリット。
- 同じ MCP サーバーを使う別のユーザー
- 別の LLM クライアント（VSCode, Cursor, Claude Desktop など）
- 別のアプリケーション
これらが 同じ URI を参照するだけで同じリソースを利用できる。
→ 再利用性が爆発的に高まる
特に以下のようなものは URI 化の恩恵が大きい：
- スキーマ（JSON Schema）
- API 定義（OpenAPI）
- 設定テンプレート
- ドキュメント
- プラグインのメタデータ
3. LLM の “学習済み知識” と結びつきやすい
LLM は、学習データの中で URI を「識別子」として扱っていることが多い。
例：
- GitHub の raw URL
- RFC の URL
- W3C の仕様 URL
- API のエンドポイント
そのため、URI を提示すると LLM が意味を推測しやすい。
ローカルパス（file:///C:/...）ではこうはいかない。
4. バージョニング・キャッシュ・永続性の管理がしやすい
外部 URI にすると、以下が可能になる：
v1/schema.jsonのようにバージョン管理- CDN キャッシュ
- 永続的な URL（Permalink）
- 更新時の互換性維持
MCP のリソースとしては 安定性が非常に重要なので、URI 化は理にかなっている。
5. LLM が “安全に扱える” 情報になる
ローカルファイルは LLM にとって危険が多い：
- パス漏洩
- セキュリティ制約
- OS 依存
- ユーザーごとに異なる
外部 URI なら：
- 公開情報として扱える
- セキュリティリスクが低い
- LLM が自由に参照しても問題ない
🎯 結論：外部 URI 化は LLM にとって “再利用性・安定性・意味理解” のすべてを強化する
あなたの直感は完全に正しい。
- 他の MCP 利用者が再利用しやすくなる
- LLM が URI を識別子として扱えるため、推論が安定する
- バージョニングや公開管理がしやすい
- ローカルパスより安全で移植性が高い
MCP の思想（「LLM が外部世界と安全に接続する」）とも完全に一致している。
🔧 もし興味があれば…
- 外部 URI ベースの MCP リソース設計テンプレート
- ローカル → 外部 URI への移行戦略
- LLM が理解しやすい URI 命名規則
- JSON Schema / OpenAPI の URI 最適化
こういった実践的な設計ガイドも作れるよ。
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