問題の背景
AIエージェントやクロスフレームワークの開発シナリオでは、開発者はしばしば、LangChainやLlamaIndexなどの異なるフレームワークのために同じようなデータアクセスツールを繰り返し書く必要があり、非効率やメンテナンスの難しさにつながる。
処方
MCPツールボックスのツールの集中管理関数で完全に解決できる：
- 統合プラットフォーム・ストレージ：tools.yamlでツールを定義する（例：search-hotels-by-name）。
- SDKの適応：各フレームワーク固有のSDK（例えばtoolbox-langchain）を介してツールをロードするPythonの例は以下の通り：
from toolbox_langchain import ToolboxClient
async with ToolboxClient("http://localhost:5000") as client:
tools = await client.load_toolset("hotel_booking") - ダイナミック・アップデート：tools.yamlを変更し、すべてのアプリに自動的に同期するようにすれば、サービスを再起動する必要はない。
推奨事項の実施
1.業務分野別ツール（受注管理、ユーザー認証など）
2.${ENV_VAR}を使用した管理データベース認証情報
3.Dockerのデプロイと連動した環境の一貫性の確保
この答えは記事から得たものである。MCP Toolbox for Databases: 高速なデータベース操作のためのMCPサービスについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " マルチフレームワーク開発環境におけるデータベースツールの重複開発問題を解決するには？
