Studio で組み込みおよびカスタム MCP を活用して接続：ドットをつなぐ
Mistral AI は、Studio に「Connectors」機能を追加し、カスタム MCP の管理や直接ツール呼び出し、人間による承認フローを可能にして、エンタープライズ向け AI エージェント開発の複雑さを大幅に軽減した。
キーポイント
Connectors と MCP の統合
Studio に Connectors が導入され、組み込みおよびカスタム MCP（Model Context Protocol）が API/SDK を通じて一元管理・利用可能になった。
開発者体験の向上とガバナンス
認証バリアを排除した直接ツール呼び出しと、実行前の人間による承認フロー（Human-in-the-loop）により、テストの容易さとセキュリティが両立する。
コード外でのプラットフォーム統合
API ドキュメントの探索や OAuth 設定などの重複作業を解消し、接続機能を再利用可能な単一エンティティとしてパッケージ化することで、開発効率とセキュリティを向上させる。
MCP サーバーの登録と再利用
DeepWiki などのリモート MCP サーバーを一度登録することで、ユーザーは手動スクレイピングやリポジトリ全体の読み込みなしにコードベースを検索・分析できます。
組み込みコネクタとツール制御
GitHub や Web への接続は Mistral に標準で用意されており、`tool_configuration` を使用して危険なアクションを除外しつつコネクタ自体を変更せずにツールの利用範囲を制限できます。
人間の関与が必要なワークフロー
`requires_confirmation` 機能により、特定のアクション実行前にモデルの処理を一時停止し、明示的な承認を得てからツールを実行させることでセキュリティを確保します。
AI と人間の判断境界の明確化
モデルが提案を行い、ユーザーアプリケーションが実行可否を決定する仕組みにより、AI の判断と人間の判断の境界がコード上で明示的に定義されます。
影響分析・編集コメントを表示
影響分析
この発表は、AI エージェント開発における「インテグレーションの壁」を打破する重要なステップであり、特にエンタープライズ環境での実装コストとセキュリティリスクを劇的に低減します。MCP プロトコルを標準化されたプラットフォーム機能として統合したことで、開発者がコアロジックに集中できるようになり、AI アプリケーションのスケーラビリティと信頼性が向上すると期待されます。
編集コメント
エンタープライズ向け AI エージェント開発のボトルネックである「インテグレーションの複雑さ」に直接アプローチした、実用性の高いアップデートです。MCP の標準化とプラットフォーム側の管理機能強化により、現場での導入障壁が下がるでしょう。
本日、StudioにおいてConnectors（コネクタ）をリリースし、企業データに基づいた高度にカスタマイズされたAIアプリケーションを開発する開発者の作業を円滑化します。すべてのビルトインコネクタおよびカスタムMCP（Model Context Protocol）が、API/SDK経由で利用可能となり、すべてのモデルおよびエージェント呼び出しで使用できます。
また、直接ツール呼び出し（Direct Tool Calling）を導入し、認証の障壁がテストや反復作業を妨げることなく、ツールがいつ、どのように呼び出されるかについて開発者に正確な制御を提供します。さらに、ツールの実行前に安全なレビューと確認を行うためのヒューマンインザループ（Human-in-the-loop）承認フローを実装できるようになり、柔軟性とガバナンスの両方を確保します。
- コネクタの作成、変更、一覧表示、削除に加え、そのツールの一覧表示および直接実行を可能にするプログラムmaticアクセス。
- すべてのコネクタが中央で登録され、LeChatおよびAI Studio（Vibeは近日公開予定）を含むMistralアプリ全体で利用可能になります。
- Conversation API、Completions API、Agent SDKを通じた使用により、CRM、ナレッジベース、生産性ツールなどのエンタープライズシステムとの複雑なワークフローおよび統合が可能になります。
コード内ではなくプラットフォーム内に存在するインテグレーション
エンタープライズAIエージェントの構築が容易になっています。より困難なのは、それを取り巻くすべての要素です：適切なAPIドキュメントの特定、ツール関数の記述と保守、インテグレーションの構築、OAuthの設定、トークンリフレッシュの処理、壊れたページネーションなどのエッジケースのデバッグなどです。
このため、チームは同じ統合レイヤーを繰り返し構築し続けています。同じ社内であっても、類似した統合が任意のコード内で複数回実装されることが多く、セキュリティリスク、トラフィックの可観測性の欠如、そして作業の重複が生じています。
コネクタは、MCPプロトコルを使用して統合を単一の再利用可能なエンティティとしてパッケージ化することで、この問題を解決します。
一度登録されると、カスタムMCPコネクタはStudio内で発見可能かつガバナンスおよびモニタリングの対象となり、統合ロジックの再記述や認証の実装の再実施、チーム間での重複なしに、あらゆる会話、エージェント、ワークフローのためのネイティブツールとなります。一度設定すれば、いつでもどこでも実行可能です。任意の会話にコネクタを接続するには1行で済みます：
実行可能なゴールデンパス
エージェントがGitHubへの安全な接続、公開リポジトリのコンテンツとドキュメント、そしてWebからのライブデータという複数の情報源に基づいて推論を行うマルチステップワークフローのためのエージェントを構築してみましょう。このエージェントは意図を理解し、コードを分析し、テストの生成、リファクタリング、非効率性やバグ、脆弱性の特定といった一般的なユースケース alongside 変更案を提案することができます。
前提条件
1 - 公開リモートMCPのコネクタを作成する
コードベースのクエリと探索には、API/ツールエンドポイントへのMCPインターフェースを提供するDeepWikiリモートサーバーを活用します。これにより、エージェントはドキュメントを手動でスクレイピングしたり、リポジトリ全体を読み込んだりすることなく、コンテンツやドキュメントを探索できます。
MCPサーバーの登録は1回行うだけでよく、ユーザーはその設定を会話やエージェント、または直接ツール呼び出し across で再利用できます。これがカスタムMCPフローの入り口となります。ビルトインおよびカスタムコネクタの管理方法の詳細な例については、cookbook: Connectors Management を参照してください。
2 - エージェントの作成
エージェントはGitHubおよびWebへの接続も可能である必要があります。これらのコネクタはMistralに既にビルトインされているため、ユーザーがそれらを作成する必要はありません。
コネクタは数十のツールを公開する可能性があることに注意してください。ユーザーが潜在的に有害なアクションを除外したい場合、tool_configurationはコネクタ自体を変更することなくツールの利用可能性を制御します。詳細については、Cookbook: Using Connectors in Conversations を参照してください。
直接ツール呼び出し
すべてのワークフローで、モデルがいつどのようにツールを呼び出すかを決定する必要はありません。より確定的な体験を求める場合、ユーザーはコネクタを直接呼び出すことができます。
これは特に、曖昧さを排除するパイプライン形式の自動化やデバッグに有用です。完全なパターンについては、cookbook: Connector tool calling を参照してください。
人間の関与が必要な場合
明示的な承認なしに実行すべきではないアクションがあります。requires_confirmation は、ツールが実行される前に処理を一時停止し、制御をアプリケーションに戻します。
モデルは提案を行い、ユーザー側のアプリケーションが継続するかどうかを決定します。AI の判断と人間の判断の境界は明確であり、コードとして記述されています。保留中のツール呼び出しおよび再開ステップを含む完全な承認フローについては、cookbook: Human-in-the-loop Confirmation を参照してください。
構築を開始する
現在、Studio で Connectors を Public Preview としてご利用いただけます。Studio コンソールにアクセスして、今日から構築を始めてください: https://console.mistral.ai/build/connectors
- リリースに関するドキュメント
- 一般的な使用パターンに関するクックブック
原文を表示
Today we are releasing Connectors in Studio to unblock developers building highly customised AI applications grounded in enterprise data. All built-in connectors, as well as custom MCPs, are now available via API/SDK to be used with all model and agent calls.
We are also introducing direct tool calling, giving developers precise control over how and when tools are invoked, without authentication barriers getting in the way of testing and iterating. In addition, you can now implement human-in-the-loop approval flows, allowing secure review and confirmation before tool execution, ensuring both flexibility and governance.
- Programmatic access for creating, modifying, listing and deleting your connectors but also listing their tools and directly running them.
- All connectors are centrally registered making them available across Mistral apps: LeChat and AI Studio (with Vibe coming soon).
- Usage via Conversation API, Completions API, and Agent SDK can now facilitate complex workflows and integration with enterprise systems like CRMs, knowledgebases & productivity tools.
Integrations that live in the platform, not in your code
Building enterprise AI agents is getting easier. The harder part is everything around them: tracking down the right API docs, writing and maintaining tool functions, building integrations, setting up OAuth, handling token refresh, and debugging edge cases like broken pagination.
Because of this, teams keep rebuilding the same integration layer. Even within the same company, similar integrations are often implemented multiple times in arbitrary code, leading to security risks, lack of traffic observability, and duplication of work.
A connector solves this by packaging an integration into a single, reusable entity using the MCP protocol.
Once registered, the custom MCP connector is discoverable, governed & monitored in Studio and becomes a native tool for any conversation, agent, or workflow without rewriting integration logic, without re-implementing auth, without duplicating it across teams. Set up once, run it all the time, everywhere. Attaching a connector to any conversation takes one line:
A runnable golden path
Let’s build an agent for a multi-step workflow based on reasoning across sources given agent’s secure connectivity to GitHub, public repo content & docs, and live data from the web. The agent can understand intent, analyse code, and propose changes alongside other common use cases like generating tests, refactoring, identifying inefficiencies, bugs or vulnerabilities.
Prerequisites
1 - Create a connector for a public remote MCP
To query and explore code bases, we will leverage the DeepWiki remote server which provides an MCP interface to API/tool endpoint. This way the agent can explore the content and documentation without scraping docs manually or loading whole repos.
Registering the MCP server once allows users to reuse it across conversations, agents, or direct tool calls. This is the entry point for any custom MCP flow. For a comprehensive example of how to manage built-in and custom connectors see cookbook: Connectors Management.
2 - Create agent
The agent should also be able to connect to GitHub and the web; users don’t need to create those connectors as they are already built into Mistral.
Note that a connector can expose dozens of tools. If users want to exclude potentially damaging actions, tool_configuration controls the tool availability without modifying the connector itself. More details can be found in Cookbook: Using Connectors in Conversations.
Direct tool calling
Not every workflow needs the model to decide when and how tools are invoked. For a more deterministic experience, users can now call connectors directly.
This is especially useful for debugging and pipeline-style automation which limits ambiguity. For the full pattern, see cookbook: Connector tool calling.
When a human needs to be in the loop
Some actions should not execute without explicit approval. requires_confirmation pauses execution and hands control back to your application before the tool runs:
The model proposes, the user application decides whether to proceed. The boundary between AI judgment and human judgment is explicit and written in code. For the full approval flow, including the pending tool call and resume step, see cookbook: Human-in-the-loop Confirmation.
Start building
You can now use Connectors in Studio, in Public Preview. Start building today by visiting the Studio console: https://console.mistral.ai/build/connectors
- Documentation on the release
- Cookbooks on various common usage patterns
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