MCP-Flowは、現実世界の複雑なタスクを遂行するために外部ツールを利用する大規模言語モデル（LLM）エージェントの支援を目的とした自動化されたパイプラインを提供します。従来のモデルコンテキストプロトコル（MCP）研究は限られたサーバーに依存し、費用がかかる手動キュレーションやトレーニングサポートに乏しく、実用化の進展を妨げていました。MCP-Flowでは、1166サーバーと11536ツールからデータを収集・フィルタリングし、68733の高品質な指示-関数呼び出しペアと6439の軌跡を生成することで、そのスケールと多様性を大幅に向上させています。実験により、MCP-FlowがMCPツールの選択、関数呼び出しの生成、およびエージェントのタスクパフォーマンスの向上において優れた効果を示すことが確認されており、LLMエージェントの現実世界のMCP環境における能力向上のためのスケーラブルな基盤を提供します。