ツールに適切な名前と説明を付ける
モデルが実際に処理へ活用できる説明を書きます。
「ツールに適切な名前と説明を付ける」はCoddyKit上の無料MCP Academyレッスンです。 これはレッスン1/4です。 下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。 これはMCP Academy学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 MCP Academyコースには全4レッスンが含まれています。
このレッスンの一部はまだ翻訳されておらず、英語で表示されています。
The Model Reads First
Before an AI ever runs your tool, it reads its name and description to decide whether this tool fits the task. 🧭
Name It Like a Verb
A good MCP tool name says what it does at a glance, like get_weather or send_email. Short, action-first, no surprises.
Where the Name Comes From
In FastMCP the tool name defaults to your Python function name, so name the function carefully and use snake_case.
@mcp.tool()
def get_weather(city: str) -> str:
...Override the Name
If the function name is not ideal, pass an explicit name to the decorator so the model sees exactly what you want.
@mcp.tool(name="get_weather")
def weather_lookup(city: str) -> str:
...The Description Is a Prompt
The tool description is read by the model as guidance. Treat it like a tiny prompt that tells the AI when and why to call this tool.
Docstrings Become Descriptions
FastMCP turns your function's docstring into the tool description automatically, so write it for the model, not just for humans.
@mcp.tool()
def get_weather(city: str) -> str:
"""Get the current weather for a city."""Say What It Returns
A strong description names the inputs and the output, so the model knows what it gets back before it ever calls the tool.
Be Specific About Limits
State the boundaries in the description: which cities, which formats, what it cannot do. Clear limits stop the model from misusing your tool.
Avoid Vague Verbs
Words like process or handle tell the model nothing. Use a precise verb so the AI can tell your tools apart at call time.
One Tool, One Job
Keep each tool focused on a single job. A narrow, well-named tool is far easier for the model to pick correctly than a do-everything one.
Test the Name Out Loud
Read the name and first line of the description together. If a stranger could not guess what it does, the model probably cannot either.
Quick Check
Where does FastMCP get a tool's description from by default?
Recap
The model reads the name and description first. Use action names, docstring descriptions, and clear limits so the AI calls your tool correctly. ✅
よくある質問
「ツールに適切な名前と説明を付ける」レッスンは無料ですか？
はい。「ツールに適切な名前と説明を付ける」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し（組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター）、MCP Academyコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 MCP Academyコースには全4レッスンが含まれています。
「ツールに適切な名前と説明を付ける」で何を学びますか？
モデルが実際に処理へ活用できる説明を書きます。 ブラウザで直接実行するハンズオンコードでMCP Academyを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。
MCP Academyを始めるのに経験は必要ですか？
事前経験は必要ありません。CoddyKitのMCP Academyは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。 これはレッスン1/4です。
「ツールに適切な名前と説明を付ける」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか？
ほとんどのCoddyKitレッスンは約5～10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。
このMCP Academyレッスンでコードを書いて実行できますか？
はい。すべてのMCP Academyレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。
このコースのすべてのレッスン
- ツールに適切な名前と説明を付ける
- 型ヒントでパラメーターを宣言する
- 役立つ結果を返す
- 電卓ツールを最初から最後まで作る