Jenova AI:初のMCPネイティブエージェントプラットフォーム


2025-07-31


MCPサーバー接続とマルチステップタスクの実行を示すJenova AIエージェントインターフェース。

Jenova AIは、Model Context Protocol (MCP)エコシステム向けにネイティブに構築された初のエージェントプラットフォームであり、単一のインテリジェントなインターフェースを通じて無制限のツールやサービスを接続できます。従来のAIアシスタントがツールの統合と信頼性に苦労する中、Jenovaは数百の同時接続で97.3%のツールコール成功率を実現し、Gmail、Googleカレンダー、Slack、GitHubなど、数十のプラットフォームにわたるワークフローの自動化方法を変革します。

Jenovaが他と違う点:

ワンクリックMCPサーバー統合 – URLまたはOAuth経由でリモートサーバーに数秒で接続

97.3%のツール信頼性 – マルチエージェントアーキテクチャが一貫した実行を保証

無制限のスケール – ベクトルベースのルーティングがパフォーマンスを損なうことなく数百のツールを処理

クロスプラットフォームアクセス – ウェブ、iOS、Androidで完全な機能性

これがなぜ重要なのかを理解するために、今日、実用的なAIエージェントを構築しようとするユーザーが直面している課題を見てみましょう。

クイックアンサー:Jenova AIとは?

Jenova AIは、標準化されたプロトコル統合を通じて無制限のツールとサービスを接続し、自動化されたマルチステップワークフローで97.3%の信頼性を達成するMCPネイティブのエージェントプラットフォームです。 Model Context Protocol上に構築されており、公式のファーストパーティサーバー(Gmail、Googleカレンダー、Googleドライブ)とエンタープライズグレードのサードパーティ実装の両方にシームレスにアクセスできます。

主な機能:

  • シンプルなURLまたはOAuth認証でリモートMCPサーバーに接続
  • 複数のサービスにまたがる複雑なマルチステップワークフローを実行
  • 20以上のネイティブリサーチおよび生産性ツールにアクセス
  • ウェブ、iOS、またはAndroidで一貫した機能性を展開

問題点:AIエージェントは大規模なツールを確実に使用できない

考えるAIから行動するAIへのシフトは、一つの重要な能力、つまり信頼性の高いツール統合にかかっています。しかし、現在のアプローチは実用的な展開を妨げる根本的な限界に直面しています。

主な課題:

  • ツールの過負荷がパフォーマンスを破壊 – 50以上の同時統合を管理するとシステムが失敗する
  • 認証の複雑さ – 各サービスにはカスタムのOAuth実装が必要
  • 信頼性のギャップ – 本番環境でのツールコール失敗率は20%を超える
  • コンテキストの制限 – 広範なツール定義でモデルがトークン制限に達する
  • 断片化されたアクセス – デスクトップのみのソリューションは実世界での有用性を制限する

ツールの過負荷がエージェントのパフォーマンスを低下させる

ユーザーが統合を追加するにつれて、従来のエージェントシステムは深刻なパフォーマンス低下を経験します。コミュニティのレポートを分析すると、一貫したパターンが明らかになります。60以上のツールを持つエージェントはコンテキストサイズのエラーに遭遇し、200以上のツールを管理するエージェントはモデルの混乱と遅延の増加に直面します。

60〜65個のツールを持つユーザーがコンテキストサイズのエラーを経験しているRedditの投稿。

200以上のツールを持つユーザーがモデルの混乱と遅延を管理するためのベストプラクティスを尋ねている別のRedditの投稿。

根本的な問題はアーキテクチャにあります。ほとんどのシステムは、すべてのツール定義をモデルのコンテキストウィンドウに同時にロードします。このアプローチは、統合能力に人為的な上限を作り出し、ユーザーは能力の幅とシステムの信頼性のどちらかを選択せざるを得なくなります。

認証が統合の摩擦を生む

AIエージェントを実世界のサービスに接続するには、複雑な認証プロトコルをナビゲートする必要があります。各プラットフォームはOAuthを異なる方法で実装しており、トークンの更新メカニズム、スコープ要件、セキュリティポリシーが異なります。

個々の開発者や小規模チームにとって、ほんの数個のサービスに対して安全な認証を実装するだけでも、数週間のエンジニアリング作業が必要です。APIが進化するにつれてこれらの統合を維持することは、継続的なオーバーヘッドを追加します。この摩擦が、ほとんどのAIエージェント実装が、事前に設定された狭い範囲のツールに限定されている理由を説明しています。

信頼性のギャップが信頼を損なう

ツールコールの信頼性は、ユーザーの信頼と実用的な有用性に直接影響します。エージェントが重要なアクション(重要なメールの送信、カレンダーイベントの更新、ドキュメントの作成など)の実行に失敗すると、ユーザーは自動化への信頼を失います。

業界の分析によると、複雑なマルチステップワークフローにおける本番環境でのツールコール失敗率はしばしば20%を超えます。これらの失敗は、不正確なパラメータフォーマット、APIレート制限、ネットワークタイムアウト、存在しないツール機能のモデルによる幻覚など、複数の原因から生じます。

Model Context Protocolが基盤を提供する

Model Context Protocol (MCP)は、標準化を通じてこれらの課題に対処します。オープンプロトコルとして開発されたMCPは、LLMアプリケーションと外部データソースおよびツールとの間にユニバーサルなインターフェースを確立します。

ツールの発見、認証、実行のための一貫したパターンを定義することにより、MCPは各サービスごとにカスタムの統合コードを必要としなくします。しかし、プロトコル自体はインフラストラクチャにすぎません。実用的な有用性を得るには、MCPの能力を大規模に活用するために特別に構築されたエージェントプラットフォームが必要です。

解決策:JenovaのMCPネイティブアーキテクチャ

Jenova AIは、Model Context Protocolエコシステムのために専用に構築されており、無制限の統合能力と本番環境レベルの信頼性の両方を提供する初のエージェントプラットフォームです。

従来のAIエージェントJenova AI
50ツールを超えるとパフォーマンスが低下数百のツールを遅延なく処理
サービスごとにカスタムOAuthMCP経由でワンクリック認証
20%以上のツールコール失敗率全統合で97.3%の信頼性
デスクトップのみのアクセスウェブ、iOS、Androidで完全な機能性
手動でのツール選択が必要最適なツールへのインテリジェントなルーティング

簡単なMCPサーバー統合

Jenovaは、2つの接続方法を通じて統合の複雑さを排除します:

リモートサーバーURL: エンドポイントURLを提供することで、任意のMCP互換サーバーに接続します。このアプローチは、プラットフォームの承認や設定を必要とせずに、カスタム実装、サードパーティサービス、実験的なツールをサポートします。

OAuth認証: アカウントアクセスが必要なサービスの場合、Jenovaは完全なOAuthフローを処理します。クリックして接続し、サービスの標準インターフェースを通じて承認すると、プラットフォームがトークンの保存、更新、セキュリティを管理します。

プラットフォームには、事前に統合されたサーバーの広範なライブラリが含まれています:

  • Google(Gmail、カレンダー、ドライブ、ドキュメント)、Slack、GitHubなどの主要プラットフォームからの公式ファーストパーティサーバー
  • SOC 2準拠のホスト型MCP実装を提供するY Combinator企業であるKlavis AIなどのパートナーからのエンタープライズグレードのサードパーティサーバー
  • 特殊なツールやニッチなサービスのためのコミュニティ提供のサーバー

Jenovaで利用可能な事前に統合されたMCPサーバーのリスト。Gmail、Googleカレンダー、Googleドキュメント、Jiraなどが含まれています。

パーソナライズされた自動化のためのカスタム指示

接続された各MCPサーバーは、カスタム指示の設定をサポートしています。これらの設定により、自動化されたアクションが特定の好みやワークフローに沿うようになります:

  • Gmailサーバー: デフォルトの署名、優先送信アドレス、標準のCC受信者
  • カレンダーサーバー: デフォルトの会議時間、イベント間のバッファー時間、優先タイムゾーン
  • ドキュメントサーバー: テンプレートの好み、フォーマット基準、デフォルトの共有権限

カスタム指示は、関連するすべてのツールコールに自動的に適用され、反復的なパラメータ指定を排除し、自動化されたワークフロー全体で一貫性を確保します。

スケールと信頼性のためのマルチエージェントアーキテクチャ

内部では、Jenovaのアーキテクチャは、MCPツールのオーケストレーションのために特別に設計された洗練されたマルチエージェントシステムを採用しています。このアプローチは、無制限の同時統合をサポートしながら、97.3%のツールコール信頼性を達成します。

ベクトルベースのツールインデックス作成: すべてのツール定義をモデルのコンテキストにロードするのではなく、Jenovaはツール機能のベクトルデータベースを維持します。リクエストを処理する際、システムはセマンティック検索を実行して最も関連性の高い5〜10個のツールを特定し、それらの定義のみをコンテキストにロードします。

このアーキテクチャは、ツールの過負荷問題を完全に排除します。接続されているサーバーが20台であろうと200台であろうと、モデルは現在のタスクに関連するツールのみを参照し、総統合数に関係なく一貫したパフォーマンスを維持します。

インテリジェントなツールルーティング: システムは各ユーザーリクエストを分析して、最適なツールの選択と実行シーケンスを決定します。複数のサービスにまたがる複雑なマルチステップワークフローの場合、Jenovaはプロセス全体でコンテキストを維持しながら、必要なツールコールを自動的にオーケストレーションします。

エラー回復と再試行ロジック: 一時的な問題(APIレート制限、ネットワークタイムアウト)でツールコールが失敗した場合、システムは指数バックオフ付きのインテリジェントな再試行戦略を実装します。この回復力が、プラットフォームの高い信頼性率に大きく貢献しています。

リサーチと生産性のためのネイティブツール

Jenovaは、MCP統合に加えて、一般的なリサーチおよび生産性タスクのための20以上のネイティブツールを含んでいます。これらの組み込み機能はMCPサーバーと連携して動作し、個別に切り替えることができます:

検索と発見:

  • Google Search, Images, Maps, Scholar
  • YouTube, Reddit, GitHub Search
  • Amazon, eBay, App Store, Play Store Search
  • Google Flights and Hotels

コンテンツ作成:

  • 画像生成
  • ドキュメント生成 (PDF, Word, TXT, CSV)

Jenovaのネイティブツールのリスト。Google Scholar、YouTube検索、Amazon検索などが含まれ、有効/無効を切り替えるトグルが付いています。

ネイティブツールは、マルチステップワークフローでMCPサーバーとシームレスに統合されます。たとえば、Amazon Searchで製品を調査し、eBay Searchで価格を比較し、Gmail MCPサーバー経由で調査結果をメールで送信する、といったことがすべて1つの会話で行えます。

モデルに依存しないインテリジェンス

Jenovaは、OpenAI、Anthropic、Googleの最先端モデルをサポートしており、タスクの要件、コスト、パフォーマンスの好みに応じて柔軟に選択できます。

プラットフォームのModel Routerは、各リクエストを分析し、以下に基づいて最適なモデルを自動的に選択します:

  • タスクの複雑さと推論要件
  • ツールコールのパターンと信頼性のニーズ
  • 応答時間の期待値
  • 特定のワークフローのコスト効率

Jenovaのモデルセレクタードロップダウン。Model Router、Gemini 2.5 Pro、Claude 4 Opus、GPT-4oなどのオプションが表示されています。

このインテリジェントなルーティングにより、多様なワークロード全体でコストを効果的に管理しながら、各タスクで最高のパフォーマンスを得ることができます。

仕組み:セットアップから実行まで

ステップ1:MCPサーバーを接続する

JenovaのMCPサーバーセクションに移動します。事前に統合されたライブラリを閲覧するか、URL経由でカスタムサーバーを追加します。認証が必要なサービスの場合は、「接続」をクリックし、サービスの標準インターフェースを通じてOAuthフローを完了します。プラットフォームがすべてのトークン管理を自動的に処理します。

ステップ2:カスタム指示を設定する(オプション)

接続された各サーバーについて、設定パネルにアクセスしてカスタム指示を定義します。たとえば、Gmailサーバーを常にプロフェッショナルな署名を含め、クライアントへのメールにはアシスタントをCCに入れるように設定します。これらの設定は、関連するすべてのツールコールに自動的に適用されます。

ステップ3:ネイティブツールを有効にする

ネイティブツールのライブラリを確認し、利用したい機能をオンにします。頻繁に製品を調査する場合は、AmazonとeBay Searchを有効にします。学術コンテンツを扱う場合は、Google Scholarを有効にします。これらの設定はいつでも調整できます。

ステップ4:タスクを自然言語で記述する

達成したいことを簡単に記述します:「トップ5のプロジェクト管理ツールを調査し、価格を比較して、チームに要約をメールで送って。」Jenovaのマルチエージェントシステムがリクエストを分析し、MCPサーバーとネイティブ機能の両方から関連ツールを特定し、実行シーケンスを計画します。

ステップ5:ツールコールを確認して承認する

データを変更するアクション(メールの送信、カレンダーイベントの作成、ドキュメントの編集)を実行する前に、Jenovaは計画されたツールコールをレビュー用に提示します。個々のアクションを承認、パラメータを変更、またはキャンセルできます。この承認ワークフローにより、自動化されたタスクを制御できます。

ステップ6:実行と結果を監視する

Jenovaがワークフローを実行する様子を監視し、各ツールコールとその結果をリアルタイムで表示します。上記の調査タスクでは、複数のソースからの検索結果、編集された要約、メール配信の確認がすべて1つの会話スレッド内に表示されます。

AmazonとeBayでの検索を含むマルチステップワークフローの実行と、その後のメール送信を示すJenovaのインターフェース。

実世界での応用:自動化できること

📧 メールとコミュニケーションのワークフロー

シナリオ: 「先週のクライアントからの未読メールをすべて見つけ、主要なアクションアイテムを要約し、フォローアップのためのカレンダーイベントを作成して。」

従来のアプローチ: 受信トレイを手動で確認し、情報を抽出し、カレンダーアプリに切り替えて個別のイベントを作成する — 約30〜45分。

Jenova AI: Gmail検索を実行し、メールの内容を分析し、アクションアイテムを抽出し、適切な詳細とタイミングでカレンダーイベントを作成する — 2分未満で完了。

主な利点:

  • 数十のメールを同時に処理
  • メールコンテンツとカレンダースケジューリングの間でコンテキストを維持
  • 会議時間とバッファー時間に関するカスタム指示を適用
  • レビューのために実行されたすべてのアクションの要約を提供

📊 リサーチと分析タスク

シナリオ: 「トップ10のAIエージェントプラットフォームを調査し、MCPサポート、価格、主要機能を比較し、比較スプレッドシートを作成して。」

従来のアプローチ: 手動でのウェブ検索、複数のウェブサイトへのアクセス、情報の抽出、スプレッドシートでの整理 — 約2〜3時間。

Jenova AI: Google、GitHub、製品ウェブサイトで並行して検索を実行し、構造化情報を抽出し、比較データを含むフォーマット済みのCSVを生成する — 5分未満で完了。

主な利点:

  • 複数のソースを同時に検索
  • 非構造化コンテンツから構造化データを抽出
  • すぐに使えるスプレッドシート形式を生成
  • 検証のためのソースリンクを含む

💼 プロジェクト管理の自動化

シナリオ: 「自分に割り当てられたGitHubのissueを確認し、優先度の高いアイテムについてJiraチケットを作成し、マネージャーにステータス更新を送って。」

従来のアプローチ: GitHubを確認し、適切なフォーマットでJiraチケットを手動で作成し、ステータス要約を含むメールを作成する — 約45〜60分。

Jenova AI: MCPサーバー経由でGitHub APIにクエリを実行し、優先度とコンテキストを分析し、MCPサーバー経由でフォーマット済みのJiraチケットを作成し、Gmail MCPサーバー経由で包括的なステータスメールを送信する — 3分未満で完了。

主な利点:

  • プラットフォーム間で一貫したフォーマットを維持
  • 関連アイテム間のコンテキストとリンクを保持
  • チケットテンプレートのカスタム指示を適用
  • プロフェッショナルなステータス要約を自動的に生成

📱 モバイルでの生産性

シナリオ: 通勤中に、予期せぬ衝突のために明日の会議を再スケジュールし、すべての参加者に通知し、タスクリストを更新する必要がある。

従来のアプローチ: モバイルでは実用的ではない — カレンダーアプリ、メールアプリ、タスクマネージャーを切り替える必要があり、かなりの手動入力が必要。

Jenova AI: iOSまたはAndroidアプリ経由で、状況を自然言語で説明します。エージェントは影響を受ける会議を特定し、参加者の空き状況に基づいて新しい時間を提案し、再スケジュールメールを送信し、タスクを更新します — すべて単一のモバイルインターフェースから。

主な利点:

  • モバイルデバイスでの完全なMCPサーバーアクセス
  • ハンズフリー操作のための音声入力サポート
  • デスクトップとモバイルで一貫した機能性
  • 即時確認付きのリアルタイム実行

よくある質問

Jenova AIの料金はいくらですか?

Jenova AIは、無料と有料のサブスクリプションプランの両方を提供しています。無料プランでは、無制限のMCPサーバー接続、ネイティブツール、カスタム指示、マルチエージェントワークフローなど、すべてのコア機能に完全にアクセスでき、1日の使用制限があります。有料サブスクライバーは、集中的な自動化ニーズに対応するため、大幅に高い使用制限を受けられます。現在の価格詳細については、www.jenova.aiをご覧ください。

Jenovaを使用するために技術的な知識は必要ですか?

技術的な専門知識は必要ありません。Jenovaは、MCPサーバー統合、OAuth認証、ツールオーケストレーションのすべての技術的な複雑さを処理します。インターフェースを通じてサーバーを接続し、自然言語でタスクを記述し、実行前に提案されたアクションを確認するだけです。このプラットフォームは、開発者ではなくエンドユーザー向けに設計されています。

Jenovaは他のAIエージェントプラットフォームとどう違いますか?

Jenovaは、Model Context Protocolエコシステムのために特別に構築された最初のプラットフォームです。他のプラットフォームはカスタムコードを通じて限定的なツール統合をサポートするかもしれませんが、JenovaのMCPネイティブアーキテクチャは、97.3%の信頼性で無制限の統合を可能にします。ベクトルベースのツールルーティングは、サーバーを追加してもパフォーマンスの低下を排除します。これは従来のアプローチにおける根本的な制限です。

サービスを接続する際、私のデータは安全ですか?

はい。Jenovaは、厳格なデータプライバシーポリシーを持つニューヨーク拠点のテクノロジー企業であるAzeroth Inc.によって開発されています。プラットフォームは、AIモデルのトレーニングにあなたのデータを使用しません。OAuthトークンは暗号化され、安全に保存されます。Klavis AIなどのパートナーからのサードパーティMCPサーバーは、SOC 2コンプライアンスを維持しています。どのサービスを接続するかはあなたが管理し、いつでもアクセスを取り消すことができます。

Jenovaはカスタムツールや社内ツールと連携できますか?

もちろんです。Jenovaは、リモートURL経由で任意のMCP互換サーバーへの接続をサポートしています。組織にMCPサーバー実装を持つ社内ツールがある場合、それらを直接統合できます。この柔軟性により、標準的な生産性ツールと並行して、独自のワークフローやカスタムビジネスプロセスを自動化できます。

Jenovaはモバイルデバイスで動作しますか?

はい。Jenovaは、ネイティブモバイルアプリを通じてiOSとAndroidで完全な機能を提供します。すべてのMCPサーバー接続、ネイティブツール、マルチエージェント機能は、デスクトップと同じ信頼性でモバイルで利用できます。このクロスプラットフォームの一貫性により、どこで作業していても自動化が可能です。

結論:AIエージェントの未来はここにあります

質問に答えるAIアシスタントからタスクを実行するAIエージェントへの移行には、信頼性が高くスケーラブルなツール統合が必要です。Jenova AIは、MCPネイティブアーキテクチャを通じてこの能力を提供し、一貫したパフォーマンスを維持しながら、無制限の統合で97.3%のツール信頼性を達成します。

認証、ツールオーケストレーション、マルチステップワークフロー実行の技術的な複雑さを排除することで、Jenovaは実用的なAI自動化を誰にでも利用可能にします。メールワークフローの管理、リサーチの実施、プロジェクトの調整、日常業務の自動化など、プラットフォームはあなたの働き方を変革するインフラストラクチャを提供します。

Model Context Protocolエコシステムは急速に拡大しており、新しいサーバーや機能が継続的に登場しています。MCPネイティブプラットフォームとして、Jenovaはこの成長から自動的に恩恵を受け、単一のインテリジェントなインターフェースを通じて、絶えず拡大するツールとサービスの世界へのアクセスを提供します。

無制限のスケールと信頼性のために構築された最初のAIエージェントプラットフォームを体験してください。今すぐJenova AIを始めましょうそして、AIがあなたが使用するすべてのツールとサービスにわたって、あなたのために確実に действоватьできるときに何が可能になるかを発見してください。