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以下のセクションでは、Ontology MCP (OMCP) の一般的な使用パターンを説明します。
Ontology MCP は、Claude.ai、Microsoft Copilot Studio、Gemini Enterprise などのデスクトップエージェントで使用できます。これらのユースケースでは、Ontology MCP によってデスクトップエージェントの機能が拡張され、組織の信頼できる情報源への接続、データの読み書き、オントロジーによって管理されるアクションの実行が可能になります。
このパターンにより、人間とエージェントの共生が実現します。人間のユーザーと AI エージェントの両方が、同じ共有データ、ロジック、アクション、ガバナンスのもとで作業します。たとえば、Microsoft Teams で作業しているユーザーは、Copilot Studio エージェントにオントロジー内でタスクを作成するよう依頼できます。作成されたデータは、同じオントロジーを共有するほかのユーザーやアプリケーションからすぐに閲覧できます。
Google Agent Development Kit (ADK)、Microsoft Agent Framework、OpenAI SDK などの外部フレームワークを使用してエージェント型ワークフローを実行している組織は、Ontology MCP を使用して、共通のインターフェースを通じて Foundry のデータとロジックにアクセスできます。これらのフレームワークのエージェントは、標準プロトコルである MCP を使用して、ほかのシステムと同じように Ontology MCP とやり取りします。
開発者は、複数の MCP サーバーを組み合わせて、エージェントの機能をより充実させることができます。たとえば、エージェントは Web 検索に Perplexity MCP を使用し、オントロジーデータの読み書きに Ontology MCP を併用することで、外部の知識と組織の信頼できる情報源の両方にまたがるワークフローを実現できます。
Ontology MCP は、ヘッドレスエージェントのワークフローにおけるメモリおよび追跡レイヤーとして機能します。ヘッドレスエージェントは、人間による直接の監督なしで動作し、Ontology MCP を使用して、組織の信頼できる情報源からの読み取りと書き込みの両方を行えます。
エージェントが Ontology MCP を通じて実行するすべてのアクションがオントロジーに記録されるため、このパターンでは、監督なしで行われる処理の監査が可能になります。Anthropic SDK や Google ADK など、任意のエージェントフレームワークを使用して、オントロジーの変更に応じて、またはスケジュールに従って実行されるヘッドレスワークフローを構築できます。