MCP + スキルフレームワーク：効率的なデータサイエンスワークフローのためのAIエージェントのガイド
特定のデータプラットフォーム上でAIエージェント（Claude、GPT）を正しく動作させるためのDevTalk。MCPサーバー＋スキルフレームワークを使用します。核心的な問題：エージェントはデータサイエンスワークフローで何をすべきかは得意だが、実際のデータプラットフォーム上で効率的にどのように実行するかの選択が苦手です。
よくあるエージェントの非効率性
- データベースに処理をプッシュダウンせず、クライアント重いコードを生成する
- 必要以上にデータやトークンを移動する
- ネイティブ機能（分析関数、MLなど）を無視する
- スケールしない汎用的なパターンにフォールバックする
解決策：MCPサーバー＋スキルフレームワーク
エージェントに「自力で考えさせる」代わりに、プラットフォーム認識型のコンテキストで制約とガイドを行います。このアプローチの焦点は：
- 適切な分析関数を選択する
- SQLだけでは不十分な場合を知る
- データベース内のML/統計/テキスト/ベクトル操作を利用する
- 実際にデプロイ可能なエンドツーエンドワークフローにチェーンする
リソース
- リポジトリ： github.com/ksturgeon-td/tdsql-mcp
- 試用可能な無料環境： Teradata ClearScape Analytics Demo
- ライブセッション録画： YouTube
Claude + MCPやツール使用を試していて、実際のデータシステムで非効率や幻覚の問題に直面しているなら、このアプローチを検討する価値があります。
📖 Source: r/ClaudeAI
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