注: 以下の翻訳の正確性は検証されていません。AIPを利用して英語版の原文から機械的に翻訳されたものです。
Palantir MCP は、Model Context Protocol ↗ の実装です。Palantir MCP を使用すると、AI IDE や AI エージェントが、データ統合からオントロジーの設定、アプリケーション開発まで、Palantir プラットフォーム内でエンドツーエンドのアプリケーションを自律的に設計、構築、編集、レビューできます。また、Palantir MCP を使用して、外部の AI システムがドキュメント、メタデータ、データをクエリしたり、プラットフォーム上で高レベルのタスクを実行したりできるようにすることもできます。開発者は Palantir MCP を使用して補助的なタスクを自動化しながら、構築中のシステムに集中できます。
Palantir MCP をはじめる前に、インストールガイダンスやその他のリソースを確認してください。
Palantir MCP は、開発者に主に2つのメリットを提供します。
Palantir MCP はオントロジーの構築者向けに設計されており、オントロジーのタイプを変更できますが、オントロジーのデータを書き込むことはできません。一方、Ontology MCP (OMCP) を使用すると、オントロジーの利用者は外部の AI エージェントを通じて、オントロジーのデータを安全に読み書きできます。Ontology MCP は、アプリケーションのオブジェクトタイプ、アクションタイプ、クエリ関数を MCP ツールとして公開します。Copilot Studio や Gemini Enterprise などの外部システムは、これらの MCP ツールを使用してアクションを実行し、データを書き込むことができます。その際、アプリケーションの制限によって、エージェントが実行できるアクションを制限できます。Ontology MCP の有効化について詳しくはこちら(Developer Console ドキュメント)をご覧ください。
適切なコードのコンテキストが提供されていれば、LLM エージェントは、新しいシステムやライブラリと統合するためのコードを書くうえで強力な手段となります。Palantir MCP は、必要に応じて具体的な例を LLM に提供します。MCP は現在のリポジトリを認識し、そのリポジトリの種類に合わせたコンテキストを挿入します(たとえば、オントロジー SDK のリポジトリ、Python トランスフォーム、Typescript 関数)。また、MCP は Palantir のコードスニペットのインデックスを検索し、特定のリポジトリに当てはまらないライブラリについてもコンテキストを提供します。
以下のスクリーンショットは、Claude Code エージェントが AIP Chatbot(旧称 AIP Agent Studio)との統合方法に関するコンテキストを提供する様子を示しています。

Palantir MCP は、Foundry でアクションを実行するためのツールを提供します。具体的には、MCP はオントロジーの検索、オントロジーの安全な変更、Developer Console アプリケーションの更新を行えます。たとえば、Find me the object/links/functions to {do something}、Create this object-type/link-type and integrate it with my application、Apply this proposal to my Developer Console application と依頼できます。
以下のアニメーションは、VS Code Continue エージェントが、Palantir MCP によって提供されたコンテキストを使用してオントロジー SDK のチュートリアルアプリケーションを実装する様子を示しています。

オントロジー SDK の詳細については、オントロジー SDK の React アプリケーションのドキュメントを参照してください。
MCP は、Python トランスフォームを実行するためのツールを提供します。これらのツールを使用すると、エージェントはトランスフォームを反復的に修正できます。エージェントは preview_transform ツールを実行し、失敗した場合は、preview_transform に成功するまでエラーの修正と再実行を試みます。
以下のアニメーションは、VS Code Continue エージェントがトランスフォームをプレビューし、問題を修正してから、プレビューを再実行して結果を確認する様子を示しています。
