• 有効なJSON
  • エージェント対応
  • 人間による確認
  • スキーマ準拠

AIでエージェント向け構造化データを取得する方法:SambaNova MCPを活用

SambaNovaをAIクライアントに接続することで、乱雑なテキストを予測可能な型付きデータに変換できます。これにより、エージェントがあなたの要件に完全に一致したデータに基づいて動作できるようになります。

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すぐに答え

AIに構造化データを出力させるにはどうすればいいですか?

SambaNovaの推論機能を利用して、特定のスキーマに厳密に従ったレスポンスを生成します。これにより、生の推論結果を、エージェントが後続のタスクで直接利用できる型付きの予測可能なデータへと変換できます。

出力の行き先

構造化推論の結果

スキーマを定義すると、AIは情報を以下の特定の形式に整理して出力します。

有効なJSON

厳密な型付きオブジェクト

AIは create_response を使用して、指定したキーと型に完全に一致するオブジェクトを構築します。コードですぐに使えるクリーンなデータが得られます。

エージェント対応

予測可能な入力データ

出力がスキーマに従うため、自律型エージェントがレスポンスを読み取る際にエラーが発生しません。ロジックのループを安定させます。

人間による確認

手動での検証が必要

AIがデータを生成しますが、本番システムに渡す前に内容の正確性を確認する必要があります。最終的な検証者は人間です。

スキーマ準拠

フォーマットの完全一致

推論エンジンが、レスポンスに余計な会話的な文章が混ざらないように制御します。要求した通りの構造のみが提供されます。

ワークフロー

スキーマ要求時にAIが行うプロセス

AIは単一の推論ステップを通じて、生のテキストから構造化されたレスポンスへと変換します。

  1. スキーマの分析

    エージェントが要求されたデータ構造と生の入力テキストを確認し、必要なフィールドをマッピングします。

    create_response
  2. 推論の実行

    AIがSambaNovaを通じてプロンプトを実行し、制約条件に従ったレスポンスを生成します。

    create_response
  3. 出力のフォーマット

    エンジンが、プロンプトで定義された特定の型付きフォーマットに強制的に出力させます。

    create_response
  4. オブジェクトの提供

    最終的な構造化レスポンスが、エージェントまたはクライアントに渡され、すぐに利用可能になります。

    create_response

試してみる

以下のプロンプトをコピーして開始

これらのプロンプトを使用して、すぐに構造化データの生成を開始できます。

出発点

これらはテンプレートです。括弧内のテキストを、実際のJSONスキーマや抽出したいデータに置き換えて使用してください。

SambaNova Connector

準備完了です。MCPクライアントを選択し、セットアップ手順に従ってください。

コネクタリンクhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_z52tsMdkFaoCTCBeg6u7bbxNhhnjcT0r5KXU6hjj/mcp

Claude Desktop

以下の手順で数秒で接続できます。

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — SambaNova capabilities are ready to use.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "sambanova-ai-inference-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_z52tsMdkFaoCTCBeg6u7bbxNhhnjcT0r5KXU6hjj/mcp"
    }
  }
}
チャットにコピー04
  • このメールから以下の情報を抽出し、JSONオブジェクトとして返してください: { "sender": "string", "priority": "high|low", "summary": "string" }

  • このGitHubリポジトリのREADMEを分析し、以下の形式で依存関係の構造化リストを出力してください: { "libraries": [ { "name": "string", "version": "string" } ] }

  • このカスタマーサポートのチケットを読み取り、以下の形式で構造化された要約を生成してください: { "issue_type": "string", "sentiment": "string", "urgency_score": "integer" }

  • この生のテキストログを、以下の形式の構造化されたJSON配列に変換してください: { "timestamp": "ISO8601", "event": "string", "level": "string" }

  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

ここから始める

一度接続すれば、あとは指示するだけ

MCPをクライアントに接続するのは一度だけで済みます。その後は、エージェントが構造化データに関するあらゆるタスクにSambaNovaを利用できるようになります。

SambaNovaをAIに接続する

FAQ

構造化データタスクの動作について

  • 01

    AIは元のデータを書き換えてしまいますか?

    いいえ。AIは提供されたデータを読み取るだけで、それに基づいた新しい構造化レスポンスを生成します。

  • 02

    どんなAIクライアントでも動作しますか?

    はい。Claude、Cursor、Windsurfなど、MCPに対応しているクライアントであればすべて動作します。

  • 03

    AIは常に指定したJSONスキーマに従いますか?

    厳密な遵守を目指していますが、自動化ワークフローで使用する前に、人間が内容を確認するプロセスを組み込むことを推奨します。

  • 04

    このツールを使ってAIがファイルを削除することはできますか?

    いいえ。このMCPには create_response を介してレスポンスを生成する機能しかありません。

  • 05

    APIキーを自分で管理する必要がありますか?

    いいえ。VinkiusがMCPをホストし、接続を管理するため、ユーザー側での管理は不要です。

  • SambaNovaについて他に質問がありますか?コネクタのページで詳細を確認できます。 SambaNova Connectorの全機能を見る

『SambaNova』を Claude、Cursor、ChatGPT などに接続