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。