MACER PARK

課題

Global-e はクロスボーダー E コマースプラットフォームを運営している。技術支援では、ばらばらの 10 以上のシステムを横断して調査する必要がある:社内ツール、決済事業者、データベース、observability、 チケット・ドキュメント管理、メールログ、そしてマーチャントのストア。調査は引き継ぎの難しい暗黙知に依存していた。

解決

調査の全 lifecycle を単一のインターフェースの背後に束ねる MCP サーバーを 1 つ作った。初期は Python と Go によるマルチサービス構成だったが、単一の TypeScript MCP サーバーとして作り直した。運用コストを下げつつ、できることを広げた。

主な機能

統合された注文調査

composite ツール 1 回で全体像を取得する:価格、決済トランザクション履歴、配送タイムライン、返金チェーン、マーチャント設定、そして自動 discrepancy 検出まで。複数システムをまたぐ調査は 2 時間以上から 60 秒以内に短縮した。

扱う分野

一日に扱うケースだけでも、価格、決済、関税・税金、配送、通関書類、返品・交換、返金、不正・リスク審査、マーチャント設定、マーチャントへの返信にまたがる。分野ごとにシステムも API もデータ形式も違うが、ツールがそれをひとつのビューにまとめる。マーチャント 1 社から問題の報告があれば、エスカレーションの前に全マーチャントで同じ問題を数え、実際の規模を添えて渡す。

失敗からルール、そして hook へ

失敗が再発すると、システムがそれを体系化する:feedback メモリを書く → YAML ゲートを追加 → PreToolUse hook を設置 → ツール境界で失敗モードをブロック。マーチャント向け応答は送信前に、checker がこうして記録された学習に照らして検証する。禁止用語、エスカレーション経路の正しさ、事実の正確性、受信者ごとのトーンを見る。

顧客データの扱い

調査クエリは読み取り専用のデータベース接続で実行する。顧客の氏名と住所の欄はマスクされたままで、明示的に要求したときだけ 1 件ずつ復号する。復号したテキストから情報を抜き出す小さな作業はネットワーク送出のないローカルモデルが行い、マスキングは決定論的な正規表現で行う。

ベアマシンからの再建

2026 年半ば、マザーボード交換中のハードウェア障害でマシンが消えた。数日でシステム全体をベアリポジトリから再建した。まずバックアップから。暗号化アーカイブと、バックアップが実際に復元できることを証明する復旧リハーサル。このリセットを機に、ルーティングレイヤー、データフォーマットの規約、パス処理を再設計した。いまは golden-master ハーネス が各ツールの出力をバイト単位で捕捉するので、1 バイトでも挙動を変えるリファクタはゲートで落ちる。

学んだこと

かつての 7 サービス構成は技術的にはより印象的だった。あとの構成のほうがデバッグが容易で、運用コストが低い。

エージェントにツールを与えるのは仕事の半分にすぎない。残りの半分は、どう振る舞うべきかを体系化すること。結論の前に何を検証するか、そして推測する代わりにいつ尋ねるか、だ。