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メタデータの最適化

充実したメタデータで、ツールの見つけやすさと動作を改善します。

メタデータの重要性

ChatGPT と Codex は、提供されたメタデータに基づいてツールを呼び出すタイミングを判断します。名前、説明、パラメーターのドキュメントを適切に記述すると、関連するプロンプトに対する再現率が高まり、意図しない呼び出しが減ります。メタデータも製品の文言と同様に、継続的な改善、テスト、分析が必要です。

評価基準となるプロンプトセットの準備

メタデータを調整する前に、ラベル付きのデータセットを用意します。

  • 直接的なプロンプト: ユーザーが製品名やデータソースを明示するケース
  • 間接的なプロンプト: ユーザーがツール名を挙げずに、求める結果を説明するケース
  • ネガティブプロンプト: 組み込みツールや他のツールでリクエストに対応すべきケース

各プロンプトで期待する動作(自分のツールを呼び出す、何もしない、別のツールを使う)を記録します。このセットは回帰テストでも再利用します。

モデルの判断を導くメタデータの作成

各ツールについて、次の項目を記述します。

  • 名前: ドメインとアクションを組み合わせます(calendar.create_event)。
  • 説明: 「…の場合に使用します」で始め、使用してはいけないケースも明記します(「リマインダーには使用しないでください」など)。
  • パラメーターのドキュメント: 各引数を説明し、例を含めます。入力に制約がある場合は、許可された値を使用します。
  • 読み取り専用のヒント: 情報の取得や計算のみを行い、 会話の外部でデータを作成、更新、削除したり、外部へ送信したりすることのないツールには、 readOnlyHint: true を付与します。
  • 破壊的操作のヒント: ユーザーデータを削除または上書きしないツールには、 destructiveHint: false を付与します。
  • オープンワールドのヒント: 公開インターネットや範囲が限定されない外部の対象にアクセスするツールには、 openWorldHint: true を付与します。ウェブ検索などの読み取り専用ツールも含まれます。 アクセス先が特定の非公開アカウントやワークスペース内に限られるツールには、 サービスが外部でホストされていても false を使用します。

開発者モードでの評価

  1. ChatGPT の 設定 → セキュリティとログインで開発者モードを有効にします。 続いて、ChatGPT プラグインで MCP サーバーを登録します。
  2. 評価基準となるプロンプトセットを一通り実行し、選択されたツール、渡された引数、コンポーネントがレンダリングされたかどうかを記録します。
  3. 各プロンプトについて、適合率(正しいツールが実行されたか)と再現率(実行すべきときにツールが実行されたか)を追跡します。

モデルが誤ったツールを選択した場合は、想定する利用場面を強調するよう説明を修正するか、ツールの適用範囲を絞ります。

段階的な改善

  • どの変更が改善につながったかを把握できるよう、メタデータのフィールドは一度に 1 つずつ変更します。
  • 修正内容を、タイムスタンプとテスト結果とともに記録します。
  • デプロイ前に曖昧な表現を見つけられるよう、レビュー担当者と差分を共有します。

修正するたびに評価を繰り返します。再現率のわずかな改善を追求する前に、ネガティブプロンプトで高い適合率を確保することを目指します。

本番環境の監視

MCP サーバーの運用を開始したら、次のことを行います。

  • ツール呼び出しの分析結果を毎週確認します。「誤ったツール」と確認されたケースが急増した場合は、通常、メタデータと実際の利用状況にずれが生じている兆候です。
  • ユーザーのフィードバックを収集し、よくある誤解を解消できるよう説明を更新します。
  • プロンプトを定期的に再実行する予定を組みます。特に、新しいツールの追加後や構造化フィールドの変更後には実施してください。

メタデータは継続的に育てる資産として扱います。文言と評価を丁寧に工夫するほど、ツールが見つかりやすくなり、呼び出しも円滑になります。