Important
2026年1月現在、AI Shellプロジェクトはもはや活発なメンテナンスは行われていません。 このプロジェクトは工学的観点からアーカイブされていると考えるべきです。
モデル コンテキスト プロトコル (MCP) は、アプリケーションが大規模言語モデル (LLM) にコンテキストを提供する方法を標準化するオープン プロトコルです。 AI Shell 1.0.0-preview.6 以降、AI Shell は MCP ホストおよび MCP サーバーのクライアントとして機能できます。 MCP アーキテクチャの主な参加者は次のとおりです。
- MCP ホスト - AI Shell は、1 つまたは複数の MCP クライアントを調整および管理します。
- MCP クライアント - AI Shell のクライアント コンポーネントは、MCP サーバーへの接続を維持し、MCP ホストが使用するコンテキストを MCP サーバーから取得します
- MCP サーバー - MCP クライアントにコンテキストを提供する、ローカルで実行されるプログラムまたはリモートでホストされるプログラム
MCP の詳細については、公式の Model Context Protocol ドキュメントの 「アーキテクチャの概要 」を参照してください。
MCP ツールを使用すると、AI エージェントは外部ツールやサービスにアクセスして機能を強化し、より正確な応答を提供できるようになります。 MCP はさまざまな API、データベース、その他のリソースと統合できるため、エージェントはリアルタイム情報を取得し、複雑なタスクを実行できます。
AI Shell の組み込みツール
AI Shellには、すべてのエージェントが利用できるMCPのような組み込みツールのセットが付属しています。 これらのコマンドは MCP サーバー ツールに似ていますが、AI Shell エクスペリエンス専用です。 これらのツールは、コンテキスト認識機能と自動化機能を提供することで、AI シェル エクスペリエンスを強化します。 これらを他の MCP サーバーと組み合わせて使用すると、強力な AI 駆動型シェル環境を作成できます。
次のリストには、組み込みツールとその使用法が含まれています。
-
get_working_directory- プロバイダー名 (FileSystem、Certificateなど) やパス (C:\\、cert:\\など) を含む、接続された PowerShell セッションの現在の作業ディレクトリを取得します。 -
get_command_history- 接続された PowerShell セッションで実行された最新のコマンドを最大 5 つ取得します。 -
get_terminal_content- 接続されている PowerShell セッションのターミナル ウィンドウに現在表示されているすべての出力を取得します。 -
get_environment_variables- 接続された PowerShell セッションから環境変数とその値を取得します。 機密性の高い可能性のある変数の値は編集されます。 -
copy_text_to_clipboard- 提供されたテキストまたはコードをシステムのクリップボードにコピーし、別の場所に貼り付けられるようにします。 -
post_code_to_terminal- 接続された PowerShell セッションのプロンプトにコードを実行せずに挿入します。 ユーザーは、Enter キーを押すことで、手動で実行することを選択できます。 -
run_command_in_terminal- このツールを使用すると、永続的な PowerShell セッションでシェル コマンドを実行し、環境変数、作業ディレクトリ、および複数のコマンドにわたるその他のコンテキストを保持できます。 -
get_command_output- 以前にrun_command_in_terminalで開始したコマンドの出力を取得します。
注
組み込みツールは、接続された PowerShell セッションによるサイドカー エクスペリエンスに依存し、強化されたコンテキスト認識と自動化機能を提供します。
Demos
以下は、 run_command_in_terminal ツールを使用して AI Shell にコマンドを実行させる方法を示す簡単なデモです。
この例では、結果を改善するために AI Shell に追加のコンテキストを提供する方法を示します。
get_terminal_content ツールを使用して、接続された端末からコンテンツを取得し、AI Shell に提供して、ユーザーが何をしようとしているのかを理解できるようにすることもできます。
MCP サーバーの検索と構成
MCP サーバーは、ローカルで実行されるアプリケーション、またはリモートでホストされ、エンドポイント URL を介してアクセスされるアプリケーションです。 多くのMCPサーバーはオープンソースであり、無料で利用できます。 ローカルMCPサーバーアプリは通常、Node.js を使用して構築され、 npmを使用してインストールできます。 利用可能なMCPサーバーのリストは 、Awesome MCP Serversで確認できます。
MCP サーバー (ローカルまたはリモート) を使用する前に、MCP サーバーを mcp.json 構成ファイルに追加する必要があります。 場合によっては、ローカル MCP を使用する前にインストールする必要がない場合があります。 ただし、MCP サーバーは AI Shell を初めて起動したときにインストールされます。 これには数分かかる場合があります。 最適なエクスペリエンスを得るには、MCP サーバーをプレインストールします。 インストール手順については、特定の MCP サーバーのドキュメントを参照してください。 リモート MCP サーバーをインストールする必要はありません。
mcp.jsonファイルに追加するだけです。
ローカルMCPサーバーをインストールする
次の例では、 @modelcontextprotocol/server-everything MCP サーバーと @modelcontextprotocol/server-filesystem MCP サーバーをインストールします。 これらのサーバーは、ノードパッケージとして公開されます。 これらの MCP サーバーを使用するには、 Node.js がインストールされている必要があります。
MCP サーバーをインストールするには、次のコマンドを使用できます。
npm install -g @modelcontextprotocol/server-everything
npm install -g @modelcontextprotocol/server-filesystem
コマンドと機能の詳細については、次のドキュメントを参照してください。
MCP サーバーの追加
MCP サーバーを追加するには、mcp.jsonフォルダーに$HOME\.aish\ファイルを作成します。 次の例は、2 つのローカル MCP サーバー ( everything と filesystem) と 2 つのリモート MCP サーバーを示しています。 MCP サーバーは必要な数だけ追加できます。
{
"servers": {
"everything": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@modelcontextprotocol/server-everything"
]
},
"filesystem": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@modelcontextprotocol/server-filesystem",
"C:/Users/username/"
]
},
"github": {
"type": "http",
"url": "https://api.githubcopilot.com/mcp/",
"headers": {
"Authorization": "Bearer <YOUR_GITHUB_TOKEN>"
}
},
"microsoft.docs.mcp": {
"type": "http",
"url": "https://learn.microsoft.com/api/mcp"
}
}
}
Microsoft のリモート MCP サーバーの詳細については、以下を参照してください。