From 8df056f9b5f37448d79b5a775706c27bba90e431 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Mameta29 <mameta.zk@gmail.com>
Date: Mon, 3 Nov 2025 13:23:51 +0900
Subject: [PATCH 01/10] Add AI-Agent-JPYC-ChatApp learning content foundation
MIME-Version: 1.0
Content-Type: text/plain; charset=UTF-8
Content-Transfer-Encoding: 8bit

新しい学習コンテンツ「AI-Agent-JPYC-ChatApp」の土台を追加

## 追加内容

### セクション0：プロジェクト概要
- プロジェクトの目的と目標
- 学習内容の説明
- 前提知識とプロジェクトの流れ

### セクション1：座学（完全実装）
- lesson-1: JPYCについて
- lesson-2: JPYC SDKについて
- lesson-3: AI Agentについて
- lesson-4: MCPについて
- lesson-5: Mastraについて

### セクション2：セットアップ
- lesson-1: プロジェクトのセットアップ

### セクション3：MCPの実装（プレースホルダー）
- lesson-1: MCPサーバーの基礎実装
- lesson-2: JPYC残高確認ツール
- lesson-3: JPYC送金ツール
- lesson-4: トランザクション履歴ツール

### セクション4：MCPの組み込み（プレースホルダー）
- lesson-1: Mastraエージェントの作成
- lesson-2: MCPサーバーの統合
- lesson-3: API Routeの実装

### セクション5：フロントエンドの実装（プレースホルダー）
- lesson-1: チャットインターフェース
- lesson-2: メッセージ送信機能
- lesson-3: ストリーミングレスポンス
- lesson-4: アプリケーション完成とテスト

🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code)

Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
---
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 .../section-0/lesson-1.md                     | 107 +++++
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 19 files changed, 1776 insertions(+)
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diff --git a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/index.md b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/index.md
new file mode 100644
index 00000000..5bc99d56
--- /dev/null
+++ b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/index.md
@@ -0,0 +1,3 @@
+# AI-Agent-JPYC-ChatApp
+
+![](/metadata/AI-Agent-JPYC-ChatApp/learn-banner.jpg)
diff --git a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-0/lesson-1.md b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-0/lesson-1.md
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index 00000000..755efb3e
--- /dev/null
+++ b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-0/lesson-1.md
@@ -0,0 +1,107 @@
+---
+title: プロジェクトの概要
+---
+
+### 👋 AI Agent × JPYC チャットアプリへようこそ
+
+このプロジェクトでは、AI AgentとJPYC（日本円ステーブルコイン）を組み合わせた革新的なチャットアプリケーションを構築します。
+
+AI Agentが自律的にJPYCを使った送金や残高確認などの操作を行える、次世代のWeb3アプリケーションを体験しましょう。
+
+### 🎯 このプロジェクトで学べること
+
+このプロジェクトを通じて、以下のスキルを習得できます：
+
+1. **JPYC（日本円ステーブルコイン）の基礎知識**
+   - JPYCとは何か、どのように動作するか
+   - JPYC SDKの使い方
+
+2. **AI Agentの実装方法**
+   - AI Agentの基本概念
+   - Mastraフレームワークを使ったAgent開発
+
+3. **MCP（Model Context Protocol）の理解と実装**
+   - MCPとは何か
+   - AI AgentにWeb3機能を追加する方法
+
+4. **フルスタック開発スキル**
+   - バックエンド：TypeScript、Node.js
+   - フロントエンド：Next.js、React
+   - AI統合：Claude API、Mastra
+
+### 🛠 何を作るのか？
+
+このプロジェクトでは、以下の機能を持つチャットアプリケーションを構築します：
+
+- **AI Agentとの自然な対話**：ユーザーはAI Agentと自然言語でコミュニケーション
+- **JPYC送金機能**：「〇〇さんに100 JPYC送って」とお願いすると、AI Agentが自動で送金処理
+- **残高確認機能**：「残高を教えて」と聞くと、AI Agentが現在のJPYC残高を確認
+- **トランザクション履歴**：過去の取引履歴をAI Agentが取得・表示
+
+### 🌟 このプロジェクトの魅力
+
+**Web3 × AI の融合**
+
+従来のWeb3アプリケーションでは、ユーザーが手動でウォレットを操作する必要がありました。しかし、AI Agentを組み合わせることで、自然言語での指示だけでブロックチェーン操作が可能になります。
+
+**実用的なステーブルコイン体験**
+
+JPYCは日本円と1:1でペッグされたステーブルコインです。価格変動が少ないため、実際の決済や送金のユースケースに最適です。
+
+**最新技術の習得**
+
+- **MCP（Model Context Protocol）**：Anthropic社が提唱する、AI Agentとツールをつなぐためのプロトコル
+- **Mastra**：AI Agentを簡単に構築できるモダンなフレームワーク
+- **JPYC SDK**：JPYCを扱うための専用SDK
+
+### 📚 前提知識
+
+このプロジェクトを始める前に、以下の基礎知識があると理解がスムーズです：
+
+- JavaScriptまたはTypeScriptの基本文法
+- React.jsの基礎
+- ブロックチェーンとウォレットの基本概念
+- （必須ではないが望ましい）Next.jsの経験
+
+### 🚀 プロジェクトの流れ
+
+このプロジェクトは、以下の5つのセクションで構成されています：
+
+**セクション1：座学**
+JPYCやAI Agent、MCP、Mastraなどの基礎知識を学びます。
+
+**セクション2：セットアップ**
+開発環境を構築し、必要な依存関係をインストールします。
+
+**セクション3：MCPの実装**
+JPYC操作のためのMCPサーバーを実装します。
+
+**セクション4：MCPの組み込み**
+MastraフレームワークにMCPを統合し、AI Agentに機能を追加します。
+
+**セクション5：フロントエンドの実装**
+Next.jsでユーザーインターフェースを構築し、アプリケーションを完成させます。
+
+### 🎓 このプロジェクトを終えると
+
+プロジェクト完了後、あなたは以下のことができるようになります：
+
+- AI AgentとWeb3を組み合わせたアプリケーションを開発できる
+- MCPを使ってAI Agentに独自の機能を追加できる
+- JPYCを使った実用的な決済アプリを構築できる
+- Mastraフレームワークを活用したAI Agent開発ができる
+
+### 🙋‍♂️ 質問する
+
+ここまでの作業で何かわからないことがある場合は、Discordの`#ai`で質問をしてください。
+
+ヘルプをするときのフローが円滑になるので、エラーレポートには下記の4点を記載してください ✨
+
+1. 質問が関連しているセクション番号とレッスン番号
+2. 何をしようとしていたか
+3. エラー文をコピー&ペースト
+4. エラー画面のスクリーンショット
+
+---
+
+次のレッスンに進んで、本格的な開発を始めましょう！
diff --git a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-1.md b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-1.md
new file mode 100644
index 00000000..9c420e7c
--- /dev/null
+++ b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-1.md
@@ -0,0 +1,109 @@
+---
+title: JPYCについて
+---
+
+### 💴 JPYC とは？
+
+JPYC（JPY Coin）は、日本円と1:1でペッグされた**ステーブルコイン**です。
+
+ステーブルコインとは、法定通貨（この場合は日本円）の価値に連動するように設計された暗号資産のことを指します。
+
+### 🔑 JPYC の特徴
+
+**1. 価格の安定性**
+
+JPYCは常に1 JPYC = 1円の価値を維持するように設計されています。ビットコインやイーサリアムのような価格変動がないため、日常的な決済や送金に適しています。
+
+**2. 高速かつ低コストな送金**
+
+従来の銀行振込と比較して、JPYCを使った送金は：
+- 24時間365日いつでも送金可能
+- 数秒〜数分で着金
+- 低い手数料（ブロックチェーンの手数料のみ）
+
+**3. プログラマビリティ**
+
+スマートコントラクトと組み合わせることで、自動送金や条件付き決済などの複雑な処理を実装できます。
+
+**4. 透明性とトレーサビリティ**
+
+すべての取引がブロックチェーン上に記録されるため、透明性が高く、取引履歴を追跡することができます。
+
+### 🌐 JPYC の利用可能なチェーン
+
+JPYCは複数のブロックチェーンで発行されています：
+
+- **Ethereum**（イーサリアム）
+- **Polygon**（ポリゴン）
+- **Avalanche**（アバランチ）
+- **Gnosis Chain**（ノーシスチェーン）
+- その他
+
+このプロジェクトでは、**Polygon**ネットワーク上のJPYCを使用します。Polygonは、低い手数料と高速な取引処理が特徴です。
+
+### 🎯 JPYC のユースケース
+
+**決済・送金**
+- ECサイトでの商品購入
+- 個人間の送金
+- 給与や報酬の支払い
+
+**DeFi（分散型金融）**
+- レンディング（貸し借り）
+- 流動性プール
+- イールドファーミング
+
+**Web3アプリケーション**
+- NFTマーケットプレイスでの取引
+- ゲーム内通貨
+- DAO（分散型自律組織）での運用
+
+### 📖 JPYC の仕組み
+
+JPYCは**前払式支払手段**として発行されています。
+
+1. ユーザーが日本円をJPYC発行事業者に預ける
+2. 預けた金額と同額のJPYCが発行される
+3. ユーザーはJPYCを自由に使用・送金できる
+4. JPYCを日本円に戻したい場合、払い戻しを申請できる
+
+この仕組みにより、1 JPYC = 1円の価値が担保されています。
+
+### 🔐 セキュリティと信頼性
+
+**規制対応**
+
+JPYCは日本の法規制に準拠した形で運営されています。前払式支払手段として登録されており、安心して利用できます。
+
+**監査**
+
+JPYCのスマートコントラクトは、第三者機関による監査を受けています。コードの安全性が確認されています。
+
+**準備金の透明性**
+
+発行されているJPYCの総額に対して、同額以上の日本円が準備金として保管されています。準備金の状況は定期的に公開されています。
+
+### 💡 このプロジェクトでの JPYC の役割
+
+このプロジェクトでは、AI AgentがJPYCを使って以下の操作を行います：
+
+- **残高確認**：ユーザーのJPYC残高を取得
+- **送金処理**：指定されたアドレスにJPYCを送金
+- **取引履歴の取得**：過去のJPYC取引履歴を確認
+
+AI Agentが自然言語での指示を理解し、これらの操作を自動的に実行することで、より直感的なWeb3体験を提供します。
+
+### 🙋‍♂️ 質問する
+
+ここまでの作業で何かわからないことがある場合は、Discordの`#ai`で質問をしてください。
+
+ヘルプをするときのフローが円滑になるので、エラーレポートには下記の4点を記載してください ✨
+
+1. 質問が関連しているセクション番号とレッスン番号
+2. 何をしようとしていたか
+3. エラー文をコピー&ペースト
+4. エラー画面のスクリーンショット
+
+---
+
+次のレッスンでは、JPYC SDKについて学びます！
diff --git a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-2.md b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-2.md
new file mode 100644
index 00000000..6a0f326d
--- /dev/null
+++ b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-2.md
@@ -0,0 +1,239 @@
+---
+title: JPYC SDKについて
+---
+
+### 🛠 JPYC SDK とは？
+
+JPYC SDKは、JPYCを簡単に操作するためのTypeScript/JavaScriptライブラリです。
+
+ブロックチェーンの複雑な処理を抽象化し、開発者が簡単にJPYC機能を実装できるようにします。
+
+### ✨ JPYC SDK の主な機能
+
+**1. 残高照会**
+
+ユーザーのJPYC残高を取得します。
+
+```typescript
+const balance = await jpycClient.getBalance(address);
+console.log(`残高: ${balance} JPYC`);
+```
+
+**2. 送金処理**
+
+指定したアドレスにJPYCを送金します。
+
+```typescript
+const tx = await jpycClient.transfer(
+  recipientAddress,
+  amount
+);
+console.log(`送金完了: ${tx.hash}`);
+```
+
+**3. トランザクション履歴の取得**
+
+過去の取引履歴を取得します。
+
+```typescript
+const transactions = await jpycClient.getTransactionHistory(
+  address
+);
+```
+
+**4. 承認（Approve）処理**
+
+スマートコントラクトがJPYCを操作できるように承認します。
+
+```typescript
+const approveTx = await jpycClient.approve(
+  spenderAddress,
+  amount
+);
+```
+
+### 📦 JPYC SDK のインストール
+
+JPYC SDKは、npmまたはyarnを使ってインストールできます：
+
+```bash
+npm install @jpyc/sdk
+```
+
+または
+
+```bash
+yarn add @jpyc/sdk
+```
+
+### 🔧 JPYC SDK の初期化
+
+JPYC SDKを使用するには、まず初期化が必要です：
+
+```typescript
+import { JPYCClient } from '@jpyc/sdk';
+import { ethers } from 'ethers';
+
+// ウォレットプロバイダーを作成
+const provider = new ethers.JsonRpcProvider(RPC_URL);
+const wallet = new ethers.Wallet(PRIVATE_KEY, provider);
+
+// JPYC クライアントを初期化
+const jpycClient = new JPYCClient({
+  network: 'polygon', // 使用するネットワーク
+  signer: wallet,     // 署名用のウォレット
+});
+```
+
+### 🌐 サポートするネットワーク
+
+JPYC SDKは、複数のブロックチェーンネットワークに対応しています：
+
+- `ethereum` - イーサリアムメインネット
+- `polygon` - Polygon（旧Matic）ネットワーク
+- `avalanche` - Avalanche C-Chain
+- `gnosis` - Gnosis Chain
+
+このプロジェクトでは、**Polygonネットワーク**を使用します。
+
+### 💰 残高確認の詳細
+
+残高確認は、最も基本的な操作です：
+
+```typescript
+// 残高を取得（Wei単位）
+const balanceWei = await jpycClient.getBalance(userAddress);
+
+// 人間が読める形式に変換（JPYC単位）
+const balanceJPYC = ethers.formatUnits(balanceWei, 18);
+
+console.log(`残高: ${balanceJPYC} JPYC`);
+```
+
+JPYCは18桁の小数点精度を持つため、`formatUnits`関数で変換します。
+
+### 📤 送金処理の詳細
+
+送金処理では、以下のパラメータを指定します：
+
+```typescript
+const tx = await jpycClient.transfer(
+  recipientAddress,  // 送金先アドレス
+  amount            // 送金額（Wei単位）
+);
+
+// トランザクションの完了を待つ
+await tx.wait();
+
+console.log(`送金完了: ${tx.hash}`);
+```
+
+**注意点**：
+- `amount`はWei単位で指定する必要があります
+- 送金には少額のMATIC（Polygonの手数料用トークン）が必要です
+
+### 📊 トランザクション履歴の取得
+
+過去の取引履歴を取得し、分析することができます：
+
+```typescript
+const transactions = await jpycClient.getTransactionHistory(
+  userAddress,
+  {
+    startBlock: 0,        // 検索開始ブロック
+    endBlock: 'latest',   // 検索終了ブロック
+    limit: 100            // 取得件数の上限
+  }
+);
+
+transactions.forEach(tx => {
+  console.log(`
+    日時: ${new Date(tx.timestamp * 1000).toLocaleString()}
+    送信元: ${tx.from}
+    送信先: ${tx.to}
+    金額: ${ethers.formatUnits(tx.value, 18)} JPYC
+  `);
+});
+```
+
+### 🔐 セキュリティのベストプラクティス
+
+**1. 秘密鍵の管理**
+
+秘密鍵は絶対に公開してはいけません：
+
+```typescript
+// ❌ 悪い例：秘密鍵をハードコーディング
+const PRIVATE_KEY = "0x1234...";
+
+// ✅ 良い例：環境変数から読み込む
+const PRIVATE_KEY = process.env.PRIVATE_KEY;
+```
+
+**2. 送金額の検証**
+
+送金前に金額を検証します：
+
+```typescript
+// 残高を確認
+const balance = await jpycClient.getBalance(senderAddress);
+
+if (balance < amount) {
+  throw new Error('残高不足です');
+}
+
+// 送金処理
+await jpycClient.transfer(recipientAddress, amount);
+```
+
+**3. エラーハンドリング**
+
+ブロックチェーン操作は失敗する可能性があるため、適切なエラーハンドリングが重要です：
+
+```typescript
+try {
+  const tx = await jpycClient.transfer(recipientAddress, amount);
+  await tx.wait();
+  console.log('送金成功');
+} catch (error) {
+  console.error('送金失敗:', error.message);
+  // エラーに応じた適切な処理
+}
+```
+
+### 🧪 テストネット環境
+
+開発中は、テストネット環境を使用することを推奨します：
+
+```typescript
+// Polygon Mumbai テストネット
+const jpycClient = new JPYCClient({
+  network: 'polygon-mumbai',
+  signer: wallet,
+});
+```
+
+テストネットでは、実際の資産を使わずに開発・テストができます。
+
+### 📚 このプロジェクトでの JPYC SDK の役割
+
+このプロジェクトでは、JPYC SDKをMCP（Model Context Protocol）サーバーに統合します。
+
+MCPサーバーがJPYC SDKを使用してブロックチェーン操作を行い、AI Agentがそれを自然言語で制御します。
+
+具体的な統合方法は、セクション3とセクション4で詳しく学びます。
+
+### 🙋‍♂️ 質問する
+
+ここまでの作業で何かわからないことがある場合は、Discordの`#ai`で質問をしてください。
+
+ヘルプをするときのフローが円滑になるので、エラーレポートには下記の4点を記載してください ✨
+
+1. 質問が関連しているセクション番号とレッスン番号
+2. 何をしようとしていたか
+3. エラー文をコピー&ペースト
+4. エラー画面のスクリーンショット
+
+---
+
+次のレッスンでは、AI Agentについて学びます！
diff --git a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-3.md b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-3.md
new file mode 100644
index 00000000..01e6048d
--- /dev/null
+++ b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-3.md
@@ -0,0 +1,183 @@
+---
+title: AI Agentについて
+---
+
+### 🤖 AI Agent とは？
+
+AI Agentとは、**自律的にタスクを実行できる人工知能システム**のことです。
+
+従来のチャットボットと異なり、AI Agentは以下のような特徴を持ちます：
+
+- 目標を理解し、それを達成するための計画を立てる
+- 外部ツールやAPIを使用して情報を取得したり、アクションを実行する
+- 状況に応じて柔軟に判断し、行動を調整する
+- 複数のステップを経て、複雑なタスクを完遂する
+
+### 🆚 チャットボット vs AI Agent
+
+従来のチャットボットとAI Agentの違いを見てみましょう：
+
+**チャットボット**
+- 事前に定義されたシナリオに沿って応答
+- 単純な質問応答のみ
+- 外部システムとの連携が限定的
+- 能動的な行動ができない
+
+**AI Agent**
+- 状況を理解し、自律的に判断
+- 複雑なタスクを計画・実行
+- 外部ツールを自由に使用
+- 目標達成のために能動的に行動
+
+### 🧠 AI Agent のアーキテクチャ
+
+AI Agentは、一般的に以下のコンポーネントで構成されます：
+
+**1. 言語モデル（LLM）**
+
+AI Agentの「脳」にあたる部分です。ユーザーの意図を理解し、適切な行動を決定します。
+
+このプロジェクトでは、**Claude API**（Anthropic社の大規模言語モデル）を使用します。
+
+**2. ツール（Tools）**
+
+AI Agentが実行できる具体的な機能です。例：
+- Web検索
+- データベースへのクエリ
+- APIの呼び出し
+- ファイル操作
+
+このプロジェクトでは、JPYCの残高確認や送金などがツールになります。
+
+**3. メモリ（Memory）**
+
+過去の会話やアクションを記憶する機能です。これにより、文脈を理解した応答が可能になります。
+
+**4. プランナー（Planner）**
+
+複雑なタスクを小さなステップに分解し、実行順序を決定します。
+
+### 🔄 AI Agent の動作フロー
+
+AI Agentは、以下のようなループで動作します：
+
+1. **入力の理解**：ユーザーからの指示を解析
+2. **計画の立案**：目標を達成するための手順を決定
+3. **ツールの実行**：必要なツールを呼び出す
+4. **結果の評価**：実行結果を確認し、次のアクションを決定
+5. **応答の生成**：ユーザーに結果を報告
+
+このサイクルを、目標が達成されるまで繰り返します。
+
+### 💬 具体例：JPYC 送金の場合
+
+ユーザーが「太郎さんに100 JPYC送って」と指示した場合：
+
+```
+1. 入力の理解
+   → 「送金」というアクションが必要
+   → 送金先：太郎さん
+   → 送金額：100 JPYC
+
+2. 計画の立案
+   Step 1: 太郎さんのウォレットアドレスを取得
+   Step 2: 現在の残高を確認
+   Step 3: 送金を実行
+   Step 4: 結果をユーザーに報告
+
+3. ツールの実行
+   - アドレス帳ツールで太郎さんのアドレスを検索
+   - 残高確認ツールで残高をチェック
+   - 送金ツールで送金を実行
+
+4. 結果の評価
+   - 送金が成功したかを確認
+   - エラーがあれば原因を特定
+
+5. 応答の生成
+   「太郎さん（0x123...）に100 JPYCを送金しました。
+   トランザクションID: 0xabc...」
+```
+
+### 🎯 AI Agent のユースケース
+
+AI Agentは、様々な分野で活用されています：
+
+**Web3・ブロックチェーン**
+- 自動取引（トレーディングBot）
+- DAO運営の補助
+- NFTの自動管理
+
+**業務自動化**
+- カスタマーサポート
+- データ分析とレポート作成
+- スケジュール管理
+
+**パーソナルアシスタント**
+- メール管理
+- 情報収集と要約
+- タスク管理
+
+### 🔧 AI Agent 開発の課題
+
+AI Agentを開発する際には、以下のような課題があります：
+
+**1. ツールの統合**
+
+様々なAPIやサービスをAI Agentに組み込むのは複雑です。
+
+→ **解決策**：MCP（Model Context Protocol）のような標準化されたプロトコルを使用
+
+**2. エラーハンドリング**
+
+外部ツールの実行は失敗する可能性があります。
+
+→ **解決策**：適切なエラーハンドリングとリトライロジックの実装
+
+**3. セキュリティ**
+
+AI Agentに強力な権限を与えると、悪用のリスクがあります。
+
+→ **解決策**：権限の最小化、操作の承認フロー、監査ログの記録
+
+**4. 信頼性**
+
+LLMの出力は常に正確とは限りません。
+
+→ **解決策**：重要な操作には確認ステップを挟む、出力の検証
+
+### 🌟 このプロジェクトでの AI Agent
+
+このプロジェクトでは、以下の機能を持つAI Agentを構築します：
+
+**理解できること**
+- JPYC残高の確認依頼
+- JPYC送金の指示
+- 取引履歴の照会依頼
+
+**実行できること**
+- ウォレットの残高確認
+- 指定アドレスへのJPYC送金
+- トランザクション履歴の取得と表示
+
+**判断できること**
+- 送金が可能かどうか（残高チェック）
+- アドレスの有効性
+- エラー時の適切な対応
+
+次のレッスンでは、AI AgentとツールをつなぐMCP（Model Context Protocol）について学びます！
+
+### 🙋‍♂️ 質問する
+
+ここまでの作業で何かわからないことがある場合は、Discordの`#ai`で質問をしてください。
+
+ヘルプをするときのフローが円滑になるので、エラーレポートには下記の4点を記載してください ✨
+
+1. 質問が関連しているセクション番号とレッスン番号
+2. 何をしようとしていたか
+3. エラー文をコピー&ペースト
+4. エラー画面のスクリーンショット
+
+---
+
+次のレッスンでは、MCPについて学びます！
diff --git a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-4.md b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-4.md
new file mode 100644
index 00000000..7d53ce13
--- /dev/null
+++ b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-4.md
@@ -0,0 +1,299 @@
+---
+title: MCPについて
+---
+
+### 🔌 MCP（Model Context Protocol）とは？
+
+MCP（Model Context Protocol）は、**AI Agentとツールやデータソースをつなぐための標準化されたプロトコル**です。
+
+Anthropic社によって開発され、AI Agentが外部のツールやサービスを簡単に利用できるようにします。
+
+### 🤔 なぜ MCP が必要なのか？
+
+AI Agentを開発する際、以下のような課題がありました：
+
+**課題1：ツール統合の複雑さ**
+
+各ツールやAPIごとに異なる実装方法を学ぶ必要がありました。
+
+```typescript
+// それぞれのツールで異なる実装が必要
+await weatherAPI.getCurrentWeather(location);
+await databaseClient.query(sql);
+await blockchainRPC.sendTransaction(tx);
+```
+
+**課題2：再利用性の低さ**
+
+ツールを別のプロジェクトで使いたい場合、コードを大幅に書き直す必要がありました。
+
+**課題3：標準化の欠如**
+
+AI Agentとツール間のインターフェースに統一性がなく、開発者ごとに異なる実装がされていました。
+
+### ✨ MCP が解決すること
+
+MCPは、これらの課題を以下のように解決します：
+
+**1. 統一されたインターフェース**
+
+すべてのツールが同じプロトコルで通信します。
+
+```typescript
+// MCPを使えば、すべてのツールが同じ方法で使える
+await mcpServer.callTool('get_weather', { location });
+await mcpServer.callTool('query_database', { sql });
+await mcpServer.callTool('send_jpyc', { to, amount });
+```
+
+**2. プラグアンドプレイ**
+
+一度作成したMCPサーバーは、どのAI Agentフレームワークでも使用できます。
+
+**3. セキュリティと制御**
+
+MCPは、ツールへのアクセス制御や権限管理を標準化します。
+
+### 🏗 MCP のアーキテクチャ
+
+MCPは、以下のコンポーネントで構成されます：
+
+**MCPサーバー**
+
+ツールやデータソースをホストする側です。
+
+```typescript
+// MCPサーバーの例
+const server = new MCPServer({
+  name: 'jpyc-tools',
+  version: '1.0.0',
+  tools: [
+    {
+      name: 'get_balance',
+      description: 'JPYC残高を取得する',
+      inputSchema: {
+        type: 'object',
+        properties: {
+          address: { type: 'string' }
+        }
+      },
+      handler: async ({ address }) => {
+        // 残高取得の実装
+      }
+    }
+  ]
+});
+```
+
+**MCPクライアント**
+
+AI AgentがMCPサーバーと通信するための部分です。
+
+```typescript
+// MCPクライアントの使用例
+const client = new MCPClient({
+  serverUrl: 'http://localhost:3000'
+});
+
+// ツールの呼び出し
+const result = await client.callTool('get_balance', {
+  address: '0x123...'
+});
+```
+
+**プロトコル**
+
+サーバーとクライアント間の通信ルールです。JSON-RPCベースの標準化されたメッセージフォーマットを使用します。
+
+### 📡 MCP の通信フロー
+
+MCPの典型的な通信フローは以下の通りです：
+
+```
+1. AI Agent: ユーザーから「残高を教えて」という指示を受ける
+
+2. AI Agent → MCP Client: 適切なツールを選択
+   "get_balance ツールを使う"
+
+3. MCP Client → MCP Server: ツール呼び出しリクエスト
+   {
+     "tool": "get_balance",
+     "parameters": {
+       "address": "0x123..."
+     }
+   }
+
+4. MCP Server: ツールを実行
+   - JPYC SDKを使って残高を取得
+   - 結果をフォーマット
+
+5. MCP Server → MCP Client: 実行結果を返す
+   {
+     "success": true,
+     "data": {
+       "balance": "1000",
+       "symbol": "JPYC"
+     }
+   }
+
+6. MCP Client → AI Agent: 結果を渡す
+
+7. AI Agent → User: 結果を自然言語で報告
+   "あなたの残高は1,000 JPYCです"
+```
+
+### 🛠 MCP サーバーの構造
+
+MCPサーバーは、以下の要素を定義します：
+
+**1. ツール（Tools）**
+
+AI Agentが実行できる具体的な機能です。
+
+```typescript
+{
+  name: 'send_jpyc',
+  description: 'JPYCを送金する',
+  inputSchema: {
+    type: 'object',
+    properties: {
+      to: {
+        type: 'string',
+        description: '送金先アドレス'
+      },
+      amount: {
+        type: 'string',
+        description: '送金額'
+      }
+    },
+    required: ['to', 'amount']
+  },
+  handler: async ({ to, amount }) => {
+    // 送金処理の実装
+  }
+}
+```
+
+**2. リソース（Resources）**
+
+AI Agentがアクセスできるデータです。
+
+```typescript
+{
+  uri: 'jpyc://transactions/history',
+  name: 'Transaction History',
+  description: 'JPYC取引履歴',
+  mimeType: 'application/json'
+}
+```
+
+**3. プロンプト（Prompts）**
+
+AI Agentに提供するコンテキスト情報です。
+
+```typescript
+{
+  name: 'jpyc_context',
+  description: 'JPYC操作のためのコンテキスト',
+  arguments: [
+    {
+      name: 'userAddress',
+      description: 'ユーザーのウォレットアドレス',
+      required: true
+    }
+  ]
+}
+```
+
+### 🎯 MCP の利点
+
+**開発者にとって**
+- ツールの実装が簡単になる
+- 既存のツールを再利用できる
+- 標準化されたテストとデバッグが可能
+
+**AI Agentにとって**
+- 多様なツールに一貫した方法でアクセスできる
+- ツールの機能を自動的に理解できる
+- エラーハンドリングが統一される
+
+**ユーザーにとって**
+- より多機能なAI Agentを利用できる
+- 信頼性の高いサービスを受けられる
+
+### 🔐 MCP のセキュリティ
+
+MCPは、以下のセキュリティ機能を提供します：
+
+**認証と認可**
+```typescript
+const server = new MCPServer({
+  auth: {
+    type: 'bearer',
+    token: process.env.MCP_AUTH_TOKEN
+  }
+});
+```
+
+**入力検証**
+```typescript
+inputSchema: {
+  type: 'object',
+  properties: {
+    amount: {
+      type: 'string',
+      pattern: '^[0-9]+(\.[0-9]+)?$',  // 数値のみ許可
+      maximum: '10000'                  // 最大値の制限
+    }
+  }
+}
+```
+
+**レート制限**
+```typescript
+const server = new MCPServer({
+  rateLimit: {
+    windowMs: 60000,  // 1分
+    maxRequests: 10    // 最大10リクエスト
+  }
+});
+```
+
+### 🌐 MCP のエコシステム
+
+MCPは、様々なフレームワークやツールと統合できます：
+
+- **AI Agentフレームワーク**：LangChain、Mastra、AutoGPTなど
+- **LLMプロバイダー**：Claude、GPT-4、Geminiなど
+- **開発ツール**：VS Code拡張、デバッガーなど
+
+### 💡 このプロジェクトでの MCP の役割
+
+このプロジェクトでは、以下のようにMCPを使用します：
+
+1. **MCPサーバーの実装**（セクション3）
+   - JPYC操作のためのツールを定義
+   - JPYC SDKと連携する実装
+
+2. **Mastraとの統合**（セクション4）
+   - MastraフレームワークにMCPサーバーを接続
+   - AI AgentからJPYCツールを利用可能にする
+
+3. **フロントエンドからの利用**（セクション5）
+   - Next.jsアプリからMastra経由でMCPを呼び出し
+   - ユーザーインターフェースの実装
+
+### 🙋‍♂️ 質問する
+
+ここまでの作業で何かわからないことがある場合は、Discordの`#ai`で質問をしてください。
+
+ヘルプをするときのフローが円滑になるので、エラーレポートには下記の4点を記載してください ✨
+
+1. 質問が関連しているセクション番号とレッスン番号
+2. 何をしようとしていたか
+3. エラー文をコピー&ペースト
+4. エラー画面のスクリーンショット
+
+---
+
+次のレッスンでは、Mastraについて学びます！
diff --git a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-5.md b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-5.md
new file mode 100644
index 00000000..a48b8ce7
--- /dev/null
+++ b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-5.md
@@ -0,0 +1,381 @@
+---
+title: Mastraについて
+---
+
+### 🎭 Mastra とは？
+
+Mastraは、**AI Agentを簡単に構築できるモダンなTypeScriptフレームワーク**です。
+
+複雑なAI Agentのロジックを抽象化し、開発者が本質的な機能の実装に集中できるようにします。
+
+### ✨ Mastra の特徴
+
+**1. シンプルなAPI**
+
+Mastraは、直感的で使いやすいAPIを提供します。
+
+```typescript
+import { Mastra } from '@mastra/core';
+
+const mastra = new Mastra({
+  agents: [myAgent],
+  tools: [myTool],
+});
+```
+
+**2. TypeScript完全対応**
+
+型安全な開発が可能で、エディタの補完機能をフル活用できます。
+
+**3. 柔軟な統合**
+
+様々なLLMプロバイダー（Claude、OpenAI、Geminiなど）をサポートします。
+
+**4. MCP対応**
+
+MCPプロトコルをネイティブサポートし、外部ツールを簡単に統合できます。
+
+### 🏗 Mastra のアーキテクチャ
+
+Mastraは、以下の主要コンポーネントで構成されます：
+
+**Agentモジュール**
+
+AI Agentの振る舞いを定義します。
+
+```typescript
+import { Agent } from '@mastra/core';
+
+const jpycAgent = new Agent({
+  name: 'JPYC Agent',
+  instructions: `
+    あなたはJPYC操作を支援するAIアシスタントです。
+    ユーザーの指示に従って、送金や残高確認を行います。
+  `,
+  model: {
+    provider: 'anthropic',
+    name: 'claude-3-5-sonnet',
+    toolChoice: 'auto',
+  },
+});
+```
+
+**Toolモジュール**
+
+AI Agentが使用できるツールを定義します。
+
+```typescript
+import { createTool } from '@mastra/core';
+
+const getBalanceTool = createTool({
+  id: 'get_balance',
+  description: 'JPYC残高を取得する',
+  inputSchema: z.object({
+    address: z.string().describe('ウォレットアドレス'),
+  }),
+  execute: async ({ context }) => {
+    const { address } = context;
+    // 残高取得の実装
+  },
+});
+```
+
+**Workflowモジュール**
+
+複数のステップからなる複雑な処理を定義します。
+
+```typescript
+import { createWorkflow } from '@mastra/core';
+
+const sendJPYCWorkflow = createWorkflow({
+  name: 'send_jpyc',
+  triggerSchema: z.object({
+    to: z.string(),
+    amount: z.string(),
+  }),
+})
+  .step('check_balance')
+  .step('validate_address')
+  .step('execute_transfer')
+  .commit();
+```
+
+### 🤖 Agent の作成
+
+Mastraでは、Agentを簡単に作成できます：
+
+```typescript
+import { Agent } from '@mastra/core';
+
+const agent = new Agent({
+  name: 'JPYC Assistant',
+  instructions: `
+    あなたはJPYC（日本円ステーブルコイン）の操作を
+    支援するAIアシスタントです。
+
+    以下の操作をサポートします：
+    - 残高確認
+    - 送金処理
+    - 取引履歴の表示
+
+    ユーザーに対して親切で分かりやすい説明を心がけてください。
+  `,
+  model: {
+    provider: 'anthropic',
+    name: 'claude-3-5-sonnet',
+    toolChoice: 'auto',
+  },
+  tools: {
+    getBalance,
+    sendJPYC,
+    getHistory,
+  },
+});
+```
+
+### 🛠 Tool の作成
+
+Toolは、AI Agentが実行できる具体的な機能です：
+
+```typescript
+import { createTool } from '@mastra/core';
+import { z } from 'zod';
+
+const sendJPYCTool = createTool({
+  id: 'send_jpyc',
+  description: '指定したアドレスにJPYCを送金する',
+  inputSchema: z.object({
+    to: z.string().describe('送金先のウォレットアドレス'),
+    amount: z.string().describe('送金額（JPYC単位）'),
+  }),
+  execute: async ({ context }) => {
+    const { to, amount } = context;
+
+    try {
+      // JPYC送金処理
+      const tx = await jpycClient.transfer(to, amount);
+
+      return {
+        success: true,
+        message: `${amount} JPYCを${to}に送金しました`,
+        txHash: tx.hash,
+      };
+    } catch (error) {
+      return {
+        success: false,
+        message: `送金に失敗しました: ${error.message}`,
+      };
+    }
+  },
+});
+```
+
+### 💬 Agent の実行
+
+作成したAgentを実行するのは簡単です：
+
+```typescript
+// テキスト入力で実行
+const response = await agent.generate('残高を教えて');
+console.log(response.text);
+
+// ストリーミング実行
+const stream = await agent.stream('100 JPYC送って');
+for await (const chunk of stream) {
+  console.log(chunk.text);
+}
+```
+
+### 🔄 Workflow の活用
+
+Workflowを使うと、複数のステップを順序立てて実行できます：
+
+```typescript
+import { createWorkflow } from '@mastra/core';
+import { z } from 'zod';
+
+const transferWorkflow = createWorkflow({
+  name: 'jpyc_transfer',
+  triggerSchema: z.object({
+    recipientAddress: z.string(),
+    amount: z.string(),
+  }),
+})
+  .step('validate_inputs', async ({ context }) => {
+    // 入力値の検証
+    const { recipientAddress, amount } = context.machineContext;
+
+    if (!ethers.isAddress(recipientAddress)) {
+      throw new Error('無効なアドレスです');
+    }
+
+    return { valid: true };
+  })
+  .step('check_balance', async ({ context }) => {
+    // 残高確認
+    const balance = await jpycClient.getBalance(userAddress);
+    const required = ethers.parseUnits(context.machineContext.amount, 18);
+
+    if (balance < required) {
+      throw new Error('残高不足です');
+    }
+
+    return { sufficient: true };
+  })
+  .step('execute_transfer', async ({ context }) => {
+    // 送金実行
+    const { recipientAddress, amount } = context.machineContext;
+    const tx = await jpycClient.transfer(recipientAddress, amount);
+
+    return {
+      txHash: tx.hash,
+      status: 'success',
+    };
+  })
+  .commit();
+
+// Workflowの実行
+const result = await transferWorkflow.execute({
+  triggerData: {
+    recipientAddress: '0x123...',
+    amount: '100',
+  },
+});
+```
+
+### 🔌 MCP との統合
+
+MastraはMCPをネイティブサポートしています：
+
+```typescript
+import { Mastra } from '@mastra/core';
+import { MCPClient } from '@mastra/mcp';
+
+// MCPクライアントを作成
+const mcpClient = new MCPClient({
+  serverUrl: 'http://localhost:3000',
+});
+
+// Mastraインスタンスを作成
+const mastra = new Mastra({
+  agents: [jpycAgent],
+  mcpServers: {
+    jpycServer: mcpClient,
+  },
+});
+
+// MCPサーバーのツールが自動的にAgentで利用可能になる
+```
+
+### 📊 コンテキスト管理
+
+Mastraは、会話のコンテキストを自動的に管理します：
+
+```typescript
+// 会話の開始
+const thread = await agent.createThread();
+
+// メッセージの送信（コンテキストを保持）
+await agent.generate('私の残高は？', { threadId: thread.id });
+// → "1,000 JPYCです"
+
+await agent.generate('半分を太郎さんに送って', { threadId: thread.id });
+// → 太郎さんに500 JPYCを送金します（コンテキストから金額を推測）
+```
+
+### 🎨 カスタマイズ
+
+Mastraは、様々な側面でカスタマイズ可能です：
+
+**モデルのカスタマイズ**
+```typescript
+const agent = new Agent({
+  model: {
+    provider: 'anthropic',
+    name: 'claude-3-5-sonnet',
+    toolChoice: 'auto',
+    temperature: 0.7,
+    maxTokens: 1000,
+  },
+});
+```
+
+**エラーハンドリング**
+```typescript
+const agent = new Agent({
+  onError: async (error, context) => {
+    console.error('Agent error:', error);
+    // カスタムエラー処理
+  },
+});
+```
+
+**ログ記録**
+```typescript
+const mastra = new Mastra({
+  logger: {
+    level: 'debug',
+    transport: customLogger,
+  },
+});
+```
+
+### 🚀 パフォーマンス最適化
+
+Mastraは、以下のパフォーマンス最適化機能を提供します：
+
+**キャッシング**
+```typescript
+const agent = new Agent({
+  cache: {
+    enabled: true,
+    ttl: 300, // 5分
+  },
+});
+```
+
+**並列実行**
+```typescript
+// 複数のツールを並列実行
+const results = await Promise.all([
+  agent.executeTool('get_balance', { address: addr1 }),
+  agent.executeTool('get_balance', { address: addr2 }),
+  agent.executeTool('get_balance', { address: addr3 }),
+]);
+```
+
+### 💡 このプロジェクトでの Mastra の役割
+
+このプロジェクトでは、Mastraを以下のように活用します：
+
+1. **Agentの定義**
+   - JPYC操作を支援するAgentを作成
+   - 適切な指示とモデル設定
+
+2. **Toolの実装**
+   - JPYC残高確認ツール
+   - JPYC送金ツール
+   - 取引履歴取得ツール
+
+3. **MCPとの統合**
+   - セクション3で作成するMCPサーバーを接続
+   - AI Agentから自動的にMCPツールを利用
+
+4. **API提供**
+   - Next.jsのAPI Routeから利用
+   - フロントエンドとのインターフェース
+
+### 🙋‍♂️ 質問する
+
+ここまでの作業で何かわからないことがある場合は、Discordの`#ai`で質問をしてください。
+
+ヘルプをするときのフローが円滑になるので、エラーレポートには下記の4点を記載してください ✨
+
+1. 質問が関連しているセクション番号とレッスン番号
+2. 何をしようとしていたか
+3. エラー文をコピー&ペースト
+4. エラー画面のスクリーンショット
+
+---
+
+これでセクション1（座学）は完了です！次のセクションでは、実際に開発環境をセットアップしていきます。
diff --git a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-2/lesson-1.md b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-2/lesson-1.md
new file mode 100644
index 00000000..f93668ef
--- /dev/null
+++ b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-2/lesson-1.md
@@ -0,0 +1,142 @@
+---
+title: プロジェクトのセットアップ
+---
+
+### 🛠 開発環境の準備
+
+このレッスンでは、プロジェクトの開発環境をセットアップします。
+
+### 📋 必要な環境
+
+以下のツールがインストールされていることを確認してください：
+
+- **Node.js**：v18以上
+- **npm**または**yarn**：パッケージマネージャー
+- **Git**：バージョン管理
+
+### 🚀 プロジェクトの作成
+
+まず、Next.jsプロジェクトを作成します。
+
+```bash
+npx create-next-app@latest ai-agent-jpyc-chat --typescript --tailwind --app
+cd ai-agent-jpyc-chat
+```
+
+オプションの選択：
+- TypeScript：Yes
+- ESLint：Yes
+- Tailwind CSS：Yes
+- `src/` directory：Yes
+- App Router：Yes
+- Import alias：No（または@を使用）
+
+### 📦 依存関係のインストール
+
+必要なパッケージをインストールします：
+
+```bash
+# Mastraフレームワーク
+npm install @mastra/core @mastra/mcp
+
+# JPYC SDK
+npm install @jpyc/sdk
+
+# Web3関連
+npm install ethers viem
+
+# Claude API
+npm install @anthropic-ai/sdk
+
+# その他のユーティリティ
+npm install zod dotenv
+```
+
+開発用の依存関係もインストールします：
+
+```bash
+npm install -D @types/node typescript
+```
+
+### 📁 プロジェクト構造の作成
+
+以下のディレクトリ構造を作成します：
+
+```
+ai-agent-jpyc-chat/
+├── src/
+│   ├── app/
+│   │   ├── api/
+│   │   │   └── chat/
+│   │   │       └── route.ts
+│   │   ├── layout.tsx
+│   │   └── page.tsx
+│   ├── lib/
+│   │   ├── mastra/
+│   │   │   ├── agent.ts
+│   │   │   └── tools.ts
+│   │   └── mcp/
+│   │       └── server.ts
+│   └── components/
+│       └── ChatInterface.tsx
+├── .env.local
+├── package.json
+└── tsconfig.json
+```
+
+必要なディレクトリを作成します：
+
+```bash
+mkdir -p src/lib/mastra
+mkdir -p src/lib/mcp
+mkdir -p src/app/api/chat
+mkdir -p src/components
+```
+
+### 🔑 環境変数の設定
+
+`.env.local`ファイルを作成し、必要な環境変数を設定します：
+
+```bash
+# Claude API
+ANTHROPIC_API_KEY=your_anthropic_api_key_here
+
+# JPYC設定
+JPYC_NETWORK=polygon
+JPYC_RPC_URL=https://polygon-rpc.com
+
+# ウォレット設定（テスト用）
+WALLET_PRIVATE_KEY=your_test_wallet_private_key_here
+
+# アプリケーション設定
+NEXT_PUBLIC_APP_URL=http://localhost:3000
+```
+
+**重要**：
+- `.env.local`は`.gitignore`に含まれていることを確認してください
+- 本番環境では、秘密鍵を環境変数として安全に管理してください
+
+### 🧪 セットアップの確認
+
+開発サーバーを起動して、セットアップが正しく完了したか確認します：
+
+```bash
+npm run dev
+```
+
+ブラウザで`http://localhost:3000`を開き、Next.jsのデフォルトページが表示されることを確認してください。
+
+### 🙋‍♂️ 質問する
+
+ここまでの作業で何かわからないことがある場合は、Discordの`#ai`で質問をしてください。
+
+ヘルプをするときのフローが円滑になるので、エラーレポートには下記の4点を記載してください ✨
+
+1. 質問が関連しているセクション番号とレッスン番号
+2. 何をしようとしていたか
+3. エラー文をコピー&ペースト
+4. エラー画面のスクリーンショット
+
+---
+
+次のレッスンでは、MCPサーバーの実装を始めます！
diff --git a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-3/lesson-1.md b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-3/lesson-1.md
new file mode 100644
index 00000000..1eae2ec2
--- /dev/null
+++ b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-3/lesson-1.md
@@ -0,0 +1,28 @@
+---
+title: MCPサーバーの基礎実装
+---
+
+### 🔌 MCP サーバーの実装
+
+このセクションでは、JPYC操作のためのMCPサーバーを実装します。
+
+### 📝 MCPサーバーの骨組み作成
+
+`src/lib/mcp/server.ts`ファイルを作成し、MCPサーバーの基本構造を実装します。
+
+（実装内容はここに追加予定）
+
+### 🙋‍♂️ 質問する
+
+ここまでの作業で何かわからないことがある場合は、Discordの`#ai`で質問をしてください。
+
+ヘルプをするときのフローが円滑になるので、エラーレポートには下記の4点を記載してください ✨
+
+1. 質問が関連しているセクション番号とレッスン番号
+2. 何をしようとしていたか
+3. エラー文をコピー&ペースト
+4. エラー画面のスクリーンショット
+
+---
+
+次のレッスンに進みましょう！
diff --git a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-3/lesson-2.md b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-3/lesson-2.md
new file mode 100644
index 00000000..b95ac29c
--- /dev/null
+++ b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-3/lesson-2.md
@@ -0,0 +1,24 @@
+---
+title: JPYC残高確認ツールの実装
+---
+
+### 💰 残高確認ツールの実装
+
+このレッスンでは、JPYC残高を確認するMCPツールを実装します。
+
+（実装内容はここに追加予定）
+
+### 🙋‍♂️ 質問する
+
+ここまでの作業で何かわからないことがある場合は、Discordの`#ai`で質問をしてください。
+
+ヘルプをするときのフローが円滑になるので、エラーレポートには下記の4点を記載してください ✨
+
+1. 質問が関連しているセクション番号とレッスン番号
+2. 何をしようとしていたか
+3. エラー文をコピー&ペースト
+4. エラー画面のスクリーンショット
+
+---
+
+次のレッスンに進みましょう！
diff --git a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-3/lesson-3.md b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-3/lesson-3.md
new file mode 100644
index 00000000..9429f982
--- /dev/null
+++ b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-3/lesson-3.md
@@ -0,0 +1,24 @@
+---
+title: JPYC送金ツールの実装
+---
+
+### 📤 送金ツールの実装
+
+このレッスンでは、JPYCを送金するMCPツールを実装します。
+
+（実装内容はここに追加予定）
+
+### 🙋‍♂️ 質問する
+
+ここまでの作業で何かわからないことがある場合は、Discordの`#ai`で質問をしてください。
+
+ヘルプをするときのフローが円滑になるので、エラーレポートには下記の4点を記載してください ✨
+
+1. 質問が関連しているセクション番号とレッスン番号
+2. 何をしようとしていたか
+3. エラー文をコピー&ペースト
+4. エラー画面のスクリーンショット
+
+---
+
+次のレッスンに進みましょう！
diff --git a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-3/lesson-4.md b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-3/lesson-4.md
new file mode 100644
index 00000000..b5efc100
--- /dev/null
+++ b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-3/lesson-4.md
@@ -0,0 +1,24 @@
+---
+title: トランザクション履歴ツールの実装
+---
+
+### 📊 トランザクション履歴ツールの実装
+
+このレッスンでは、JPYC取引履歴を取得するMCPツールを実装します。
+
+（実装内容はここに追加予定）
+
+### 🙋‍♂️ 質問する
+
+ここまでの作業で何かわからないことがある場合は、Discordの`#ai`で質問をしてください。
+
+ヘルプをするときのフローが円滑になるので、エラーレポートには下記の4点を記載してください ✨
+
+1. 質問が関連しているセクション番号とレッスン番号
+2. 何をしようとしていたか
+3. エラー文をコピー&ペースト
+4. エラー画面のスクリーンショット
+
+---
+
+これでセクション3は完了です！次のセクションでは、MCPをMastraに組み込みます。
diff --git a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-4/lesson-1.md b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-4/lesson-1.md
new file mode 100644
index 00000000..146dda59
--- /dev/null
+++ b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-4/lesson-1.md
@@ -0,0 +1,28 @@
+---
+title: Mastraエージェントの作成
+---
+
+### 🤖 Mastra エージェントの作成
+
+このセクションでは、MCPサーバーをMastraフレームワークに組み込み、AI Agentを完成させます。
+
+### 📝 エージェントの定義
+
+`src/lib/mastra/agent.ts`ファイルを作成し、JPYC操作を支援するAI Agentを定義します。
+
+（実装内容はここに追加予定）
+
+### 🙋‍♂️ 質問する
+
+ここまでの作業で何かわからないことがある場合は、Discordの`#ai`で質問をしてください。
+
+ヘルプをするときのフローが円滑になるので、エラーレポートには下記の4点を記載してください ✨
+
+1. 質問が関連しているセクション番号とレッスン番号
+2. 何をしようとしていたか
+3. エラー文をコピー&ペースト
+4. エラー画面のスクリーンショット
+
+---
+
+次のレッスンに進みましょう！
diff --git a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-4/lesson-2.md b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-4/lesson-2.md
new file mode 100644
index 00000000..3e91a922
--- /dev/null
+++ b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-4/lesson-2.md
@@ -0,0 +1,24 @@
+---
+title: MCPサーバーの統合
+---
+
+### 🔌 MCP サーバーの統合
+
+このレッスンでは、作成したMCPサーバーをMastraエージェントに統合します。
+
+（実装内容はここに追加予定）
+
+### 🙋‍♂️ 質問する
+
+ここまでの作業で何かわからないことがある場合は、Discordの`#ai`で質問をしてください。
+
+ヘルプをするときのフローが円滑になるので、エラーレポートには下記の4点を記載してください ✨
+
+1. 質問が関連しているセクション番号とレッスン番号
+2. 何をしようとしていたか
+3. エラー文をコピー&ペースト
+4. エラー画面のスクリーンショット
+
+---
+
+次のレッスンに進みましょう！
diff --git a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-4/lesson-3.md b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-4/lesson-3.md
new file mode 100644
index 00000000..55c5053c
--- /dev/null
+++ b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-4/lesson-3.md
@@ -0,0 +1,24 @@
+---
+title: API Routeの実装
+---
+
+### 🌐 API Route の実装
+
+このレッスンでは、Next.js API Routeを実装し、フロントエンドからMastraエージェントを利用できるようにします。
+
+（実装内容はここに追加予定）
+
+### 🙋‍♂️ 質問する
+
+ここまでの作業で何かわからないことがある場合は、Discordの`#ai`で質問をしてください。
+
+ヘルプをするときのフローが円滑になるので、エラーレポートには下記の4点を記載してください ✨
+
+1. 質問が関連しているセクション番号とレッスン番号
+2. 何をしようとしていたか
+3. エラー文をコピー&ペースト
+4. エラー画面のスクリーンショット
+
+---
+
+これでセクション4は完了です！次のセクションでは、フロントエンドを実装します。
diff --git a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-5/lesson-1.md b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-5/lesson-1.md
new file mode 100644
index 00000000..86931eb9
--- /dev/null
+++ b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-5/lesson-1.md
@@ -0,0 +1,28 @@
+---
+title: チャットインターフェースの実装
+---
+
+### 💬 チャットインターフェースの実装
+
+このセクションでは、ユーザーがAI Agentと対話するためのチャットインターフェースを実装します。
+
+### 🎨 UIコンポーネントの作成
+
+`src/components/ChatInterface.tsx`ファイルを作成し、チャット画面を実装します。
+
+（実装内容はここに追加予定）
+
+### 🙋‍♂️ 質問する
+
+ここまでの作業で何かわからないことがある場合は、Discordの`#ai`で質問をしてください。
+
+ヘルプをするときのフローが円滑になるので、エラーレポートには下記の4点を記載してください ✨
+
+1. 質問が関連しているセクション番号とレッスン番号
+2. 何をしようとしていたか
+3. エラー文をコピー&ペースト
+4. エラー画面のスクリーンショット
+
+---
+
+次のレッスンに進みましょう！
diff --git a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-5/lesson-2.md b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-5/lesson-2.md
new file mode 100644
index 00000000..db3888eb
--- /dev/null
+++ b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-5/lesson-2.md
@@ -0,0 +1,24 @@
+---
+title: メッセージ送信機能の実装
+---
+
+### 📨 メッセージ送信機能の実装
+
+このレッスンでは、ユーザーのメッセージをAI Agentに送信する機能を実装します。
+
+（実装内容はここに追加予定）
+
+### 🙋‍♂️ 質問する
+
+ここまでの作業で何かわからないことがある場合は、Discordの`#ai`で質問をしてください。
+
+ヘルプをするときのフローが円滑になるので、エラーレポートには下記の4点を記載してください ✨
+
+1. 質問が関連しているセクション番号とレッスン番号
+2. 何をしようとしていたか
+3. エラー文をコピー&ペースト
+4. エラー画面のスクリーンショット
+
+---
+
+次のレッスンに進みましょう！
diff --git a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-5/lesson-3.md b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-5/lesson-3.md
new file mode 100644
index 00000000..b5218501
--- /dev/null
+++ b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-5/lesson-3.md
@@ -0,0 +1,24 @@
+---
+title: ストリーミングレスポンスの実装
+---
+
+### ⚡️ ストリーミングレスポンスの実装
+
+このレッスンでは、AI Agentからのレスポンスをリアルタイムでストリーミング表示する機能を実装します。
+
+（実装内容はここに追加予定）
+
+### 🙋‍♂️ 質問する
+
+ここまでの作業で何かわからないことがある場合は、Discordの`#ai`で質問をしてください。
+
+ヘルプをするときのフローが円滑になるので、エラーレポートには下記の4点を記載してください ✨
+
+1. 質問が関連しているセクション番号とレッスン番号
+2. 何をしようとしていたか
+3. エラー文をコピー&ペースト
+4. エラー画面のスクリーンショット
+
+---
+
+次のレッスンに進みましょう！
diff --git a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-5/lesson-4.md b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-5/lesson-4.md
new file mode 100644
index 00000000..3b6217cb
--- /dev/null
+++ b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-5/lesson-4.md
@@ -0,0 +1,61 @@
+---
+title: アプリケーションの完成とテスト
+---
+
+### 🎉 アプリケーションの完成とテスト
+
+このレッスンでは、アプリケーションを完成させ、動作確認を行います。
+
+### ✅ 最終確認
+
+以下の機能が正しく動作することを確認します：
+
+1. **残高確認**：「残高を教えて」と聞いてJPYC残高が表示される
+2. **送金処理**：「〇〇に△△JPYC送って」と指示して送金が実行される
+3. **取引履歴**：「取引履歴を表示して」と聞いて履歴が表示される
+
+（詳細なテスト手順はここに追加予定）
+
+### 🎊 プロジェクト完了
+
+おめでとうございます！AI Agent × JPYC チャットアプリが完成しました。
+
+このプロジェクトを通じて、以下のスキルを習得しました：
+
+- JPYCとステーブルコインの理解
+- AI Agentの実装方法
+- MCPプロトコルの活用
+- Mastraフレームワークの使い方
+- Web3とAIの統合
+
+### 🌍 プロジェクトをアップグレードする
+
+[UNCHAIN](https://unchain.tech/)のプロジェクトは[UNCHAIN License](https://github.com/unchain-tech/UNCHAIN-projects/blob/main/LICENSE)により運用されています。
+
+プロジェクトに参加していて、「こうすればもっと分かりやすいのに！」「これは間違っている！」と思ったら、ぜひ`pull request`を送ってください。
+
+### 🚀 次のステップ
+
+このアプリケーションをさらに改善するアイデア：
+
+1. **複数ウォレット対応**：複数のウォレットを管理できるようにする
+2. **トランザクション通知**：送金完了時にプッシュ通知を送る
+3. **定期送金機能**：毎月自動で送金するスケジュール機能
+4. **マルチチェーン対応**：Polygon以外のチェーンもサポート
+5. **音声入力**：音声でAI Agentに指示できる機能
+6. **グラフ表示**：残高や取引履歴をグラフで可視化
+
+### 🙋‍♂️ 質問する
+
+ここまでの作業で何かわからないことがある場合は、Discordの`#ai`で質問をしてください。
+
+ヘルプをするときのフローが円滑になるので、エラーレポートには下記の4点を記載してください ✨
+
+1. 質問が関連しているセクション番号とレッスン番号
+2. 何をしようとしていたか
+3. エラー文をコピー&ペースト
+4. エラー画面のスクリーンショット
+
+---
+
+プロジェクト完了おめでとうございます！次のプロジェクトもお楽しみに！

From 088f3f4de7973f652d451781a8b8a5a3ae1a065f Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Mameta29 <mameta.zk@gmail.com>
Date: Mon, 3 Nov 2025 16:50:59 +0900
Subject: [PATCH 02/10] update section0

---
 .../AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-0/lesson-1.md   | 15 +++++++--------
 1 file changed, 7 insertions(+), 8 deletions(-)

diff --git a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-0/lesson-1.md b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-0/lesson-1.md
index 755efb3e..c5b57ba9 100644
--- a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-0/lesson-1.md
+++ b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-0/lesson-1.md
@@ -4,9 +4,9 @@ title: プロジェクトの概要
 
 ### 👋 AI Agent × JPYC チャットアプリへようこそ
 
-このプロジェクトでは、AI AgentとJPYC（日本円ステーブルコイン）を組み合わせた革新的なチャットアプリケーションを構築します。
+このプロジェクトでは、AI AgentとJPYC（日本円ステーブルコイン）を組み合わせたインタラクティブなチャットアプリケーションを構築します。
 
-AI Agentが自律的にJPYCを使った送金や残高確認などの操作を行える、次世代のWeb3アプリケーションを体験しましょう。
+AI Agentが自律的にJPYCを使った送金や残高確認などの操作を行える、次世代のAI×Web3のアプリケーションを体験しましょう。
 
 ### 🎯 このプロジェクトで学べること
 
@@ -56,18 +56,17 @@ JPYCは日本円と1:1でペッグされたステーブルコインです。価
 
 ### 📚 前提知識
 
-このプロジェクトを始める前に、以下の基礎知識があると理解がスムーズです：
+このプロジェクトを始める前に、以下の基礎知識があると理解がスムーズですが、なくても開発できます！：
 
 - JavaScriptまたはTypeScriptの基本文法
-- React.jsの基礎
+- React.jsやNext.jsの基礎
 - ブロックチェーンとウォレットの基本概念
-- （必須ではないが望ましい）Next.jsの経験
 
 ### 🚀 プロジェクトの流れ
 
 このプロジェクトは、以下の5つのセクションで構成されています：
 
-**セクション1：座学**
+**セクション1：**
 JPYCやAI Agent、MCP、Mastraなどの基礎知識を学びます。
 
 **セクション2：セットアップ**
@@ -77,7 +76,7 @@ JPYCやAI Agent、MCP、Mastraなどの基礎知識を学びます。
 JPYC操作のためのMCPサーバーを実装します。
 
 **セクション4：MCPの組み込み**
-MastraフレームワークにMCPを統合し、AI Agentに機能を追加します。
+MastraフレームワークにMCPを統合し、AI AgentにJPYC操作機能を追加します。
 
 **セクション5：フロントエンドの実装**
 Next.jsでユーザーインターフェースを構築し、アプリケーションを完成させます。
@@ -93,7 +92,7 @@ Next.jsでユーザーインターフェースを構築し、アプリケーシ
 
 ### 🙋‍♂️ 質問する
 
-ここまでの作業で何かわからないことがある場合は、Discordの`#ai`で質問をしてください。
+ここまでの作業で何かわからないことがある場合は、Discordの`#jpyc`で質問をしてください。
 
 ヘルプをするときのフローが円滑になるので、エラーレポートには下記の4点を記載してください ✨
 

From f2733d3de0be17ff362cf6c795103032f7baea57 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Mameta29 <mameta.zk@gmail.com>
Date: Tue, 4 Nov 2025 07:29:58 +0900
Subject: [PATCH 03/10] about JPYC

---
 .../section-1/lesson-1.md                     | 50 +++++++------------
 1 file changed, 18 insertions(+), 32 deletions(-)

diff --git a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-1.md b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-1.md
index 9c420e7c..bcf6116d 100644
--- a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-1.md
+++ b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-1.md
@@ -4,26 +4,30 @@ title: JPYCについて
 
 ### 💴 JPYC とは？
 
-JPYC（JPY Coin）は、日本円と1:1でペッグされた**ステーブルコイン**です。
+JPYC（JPY Coin）は、日本円と1:1でペッグされた**日本円ステーブルコイン**です。
 
-ステーブルコインとは、法定通貨（この場合は日本円）の価値に連動するように設計された暗号資産のことを指します。
+2025年8月18日に、JPYC株式会社は資金決済法第37条に基づく**資金移動業者（第二種）**の登録を取得しました（関東財務局長 第00099号）。これは**国内初となる日本円建ステーブルコイン発行にかかるライセンス取得**であり、2025年10月27日より正式に発行が開始されています。
+
+JPYCは法的に**電子決済手段**として認定されており、1 JPYC = 1円での償還が保証されています。ステーブルコインとは、法定通貨（この場合は日本円）の価値に連動するように設計された電子決済手段です。
+
+詳細は[JPYC公式サイト](https://jpyc.co.jp/)をご覧ください。
 
 ### 🔑 JPYC の特徴
 
-**1. 価格の安定性**
+**1. 価格の安定性と償還保証**
 
-JPYCは常に1 JPYC = 1円の価値を維持するように設計されています。ビットコインやイーサリアムのような価格変動がないため、日常的な決済や送金に適しています。
+JPYCは常に1 JPYC = 1円の価値を維持するように設計されています。電子決済手段として認定されたことで、1 JPYC = 1円での日本円への償還が保証されています。ビットコインやイーサリアムのような価格変動がないため、日常的な決済や送金に適しています。
 
 **2. 高速かつ低コストな送金**
 
-従来の銀行振込と比較して、JPYCを使った送金は：
+従来の銀行振込と比較して、JPYCを使った送金は下記の特徴があります：
 - 24時間365日いつでも送金可能
 - 数秒〜数分で着金
 - 低い手数料（ブロックチェーンの手数料のみ）
 
 **3. プログラマビリティ**
 
-スマートコントラクトと組み合わせることで、自動送金や条件付き決済などの複雑な処理を実装できます。
+JPYCはERC20規格（イーサリアム互換）のトークンの拡張として発行されており、スマートコントラクトと組み合わせることで、自動送金や条件付き決済などの複雑な処理を実装できます。
 
 **4. 透明性とトレーサビリティ**
 
@@ -36,12 +40,8 @@ JPYCは複数のブロックチェーンで発行されています：
 - **Ethereum**（イーサリアム）
 - **Polygon**（ポリゴン）
 - **Avalanche**（アバランチ）
-- **Gnosis Chain**（ノーシスチェーン）
-- その他
-
-このプロジェクトでは、**Polygon**ネットワーク上のJPYCを使用します。Polygonは、低い手数料と高速な取引処理が特徴です。
 
-### 🎯 JPYC のユースケース
+### 🎯 JPYC のユースケース例
 
 **決済・送金**
 - ECサイトでの商品購入
@@ -53,45 +53,31 @@ JPYCは複数のブロックチェーンで発行されています：
 - 流動性プール
 - イールドファーミング
 
-**Web3アプリケーション**
+**web3アプリケーション**
 - NFTマーケットプレイスでの取引
 - ゲーム内通貨
 - DAO（分散型自律組織）での運用
 
 ### 📖 JPYC の仕組み
 
-JPYCは**前払式支払手段**として発行されています。
+JPYCは**電子決済手段**として発行されており、資金移動業者としてのライセンスに基づいて運営されています。
 
-1. ユーザーが日本円をJPYC発行事業者に預ける
+1. ユーザーが日本円をJPYC株式会社に預ける
 2. 預けた金額と同額のJPYCが発行される
 3. ユーザーはJPYCを自由に使用・送金できる
-4. JPYCを日本円に戻したい場合、払い戻しを申請できる
-
-この仕組みにより、1 JPYC = 1円の価値が担保されています。
-
-### 🔐 セキュリティと信頼性
-
-**規制対応**
-
-JPYCは日本の法規制に準拠した形で運営されています。前払式支払手段として登録されており、安心して利用できます。
-
-**監査**
-
-JPYCのスマートコントラクトは、第三者機関による監査を受けています。コードの安全性が確認されています。
-
-**準備金の透明性**
+4. JPYCを日本円に戻したい場合、1 JPYC = 1円で償還を申請できる
 
-発行されているJPYCの総額に対して、同額以上の日本円が準備金として保管されています。準備金の状況は定期的に公開されています。
+JPYCの発行と償還は、専用プラットフォーム「JPYC EX」を通じて行われます。
 
 ### 💡 このプロジェクトでの JPYC の役割
 
 このプロジェクトでは、AI AgentがJPYCを使って以下の操作を行います：
 
+- **総供給量確認**：JPYCの流通額を取得
 - **残高確認**：ユーザーのJPYC残高を取得
 - **送金処理**：指定されたアドレスにJPYCを送金
-- **取引履歴の取得**：過去のJPYC取引履歴を確認
 
-AI Agentが自然言語での指示を理解し、これらの操作を自動的に実行することで、より直感的なWeb3体験を提供します。
+AI Agentが自然言語での指示を理解し、これらの操作を自動的に実行することで、より直感的なweb3体験を提供します。
 
 ### 🙋‍♂️ 質問する
 

From dfe9baf2e45a4cb6bf3e70f18ae17d754bdc645f Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Mameta29 <mameta.zk@gmail.com>
Date: Tue, 4 Nov 2025 07:56:58 +0900
Subject: [PATCH 04/10] about JPYC SDK

---
 .../section-1/lesson-2.md                     | 229 +++++-------------
 1 file changed, 61 insertions(+), 168 deletions(-)

diff --git a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-2.md b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-2.md
index 6a0f326d..534abe7e 100644
--- a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-2.md
+++ b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-2.md
@@ -4,52 +4,40 @@ title: JPYC SDKについて
 
 ### 🛠 JPYC SDK とは？
 
-JPYC SDKは、JPYCを簡単に操作するためのTypeScript/JavaScriptライブラリです。
+JPYC SDK（`@jpyc/sdk-core`）は、JPYCコントラクトと簡単にやり取りできるNodeJS向けのインタフェースです。
 
-ブロックチェーンの複雑な処理を抽象化し、開発者が簡単にJPYC機能を実装できるようにします。
+ブロックチェーンの複雑な処理を抽象化し、開発者が簡単にJPYC機能を実装できるようになっています。このSDKは[JPYC v2コントラクト](https://github.com/jcam1/JPYCv2)に対応しており、複数のブロックチェーンネットワークをサポートしています。
 
-### ✨ JPYC SDK の主な機能
+### ✨ JPYC SDK の今回のプロジェクトでの使用例
 
-**1. 残高照会**
+**1. 総供給量取得**
 
-ユーザーのJPYC残高を取得します。
+JPYCの総供給量を取得します。
 
 ```typescript
-const balance = await jpycClient.getBalance(address);
-console.log(`残高: ${balance} JPYC`);
+const totalSupply = await jpyc.totalSupply();
+console.log(`総供給量: ${totalSupply.toString()}`);
 ```
 
-**2. 送金処理**
+**2. 残高取得**
 
-指定したアドレスにJPYCを送金します。
-
-```typescript
-const tx = await jpycClient.transfer(
-  recipientAddress,
-  amount
-);
-console.log(`送金完了: ${tx.hash}`);
-```
-
-**3. トランザクション履歴の取得**
-
-過去の取引履歴を取得します。
+ユーザーのJPYC残高を取得します。
 
 ```typescript
-const transactions = await jpycClient.getTransactionHistory(
-  address
-);
+const balance = await jpyc.balanceOf(address);
+console.log(`残高: ${balance} JPYC`);
 ```
 
-**4. 承認（Approve）処理**
+**3. 送金処理**
 
-スマートコントラクトがJPYCを操作できるように承認します。
+指定したアドレスにJPYCを送金します。
 
 ```typescript
-const approveTx = await jpycClient.approve(
-  spenderAddress,
+const tx = await jpyc.transfer(
+  recipientAddress,
   amount
 );
+console.log(`送金完了: ${tx.hash}`);
 ```
 
 ### 📦 JPYC SDK のインストール
@@ -57,163 +45,62 @@ const approveTx = await jpycClient.approve(
 JPYC SDKは、npmまたはyarnを使ってインストールできます：
 
 ```bash
-npm install @jpyc/sdk
-```
+# npm
+npm i @jpyc/sdk-core
 
-または
-
-```bash
-yarn add @jpyc/sdk
+# または yarn
+yarn add @jpyc/sdk-core
 ```
 
 ### 🔧 JPYC SDK の初期化
 
-JPYC SDKを使用するには、まず初期化が必要です：
+JPYC SDKを使用するには、以下の4ステップで初期化を行います：
 
 ```typescript
-import { JPYCClient } from '@jpyc/sdk';
-import { ethers } from 'ethers';
-
-// ウォレットプロバイダーを作成
-const provider = new ethers.JsonRpcProvider(RPC_URL);
-const wallet = new ethers.Wallet(PRIVATE_KEY, provider);
+import { JPYC, SdkClient } from '@jpyc/sdk-core';
 
-// JPYC クライアントを初期化
-const jpycClient = new JPYCClient({
-  network: 'polygon', // 使用するネットワーク
-  signer: wallet,     // 署名用のウォレット
+// 1. SdkClientインスタンスを初期化
+const sdkClient = new SdkClient({
+  chainId: 137, // Polygon PoS
+  rpcUrl: 'YOUR_RPC_ENDPOINT_URL',
 });
-```
-
-### 🌐 サポートするネットワーク
-
-JPYC SDKは、複数のブロックチェーンネットワークに対応しています：
-
-- `ethereum` - イーサリアムメインネット
-- `polygon` - Polygon（旧Matic）ネットワーク
-- `avalanche` - Avalanche C-Chain
-- `gnosis` - Gnosis Chain
-
-このプロジェクトでは、**Polygonネットワーク**を使用します。
-
-### 💰 残高確認の詳細
-
-残高確認は、最も基本的な操作です：
-
-```typescript
-// 残高を取得（Wei単位）
-const balanceWei = await jpycClient.getBalance(userAddress);
-
-// 人間が読める形式に変換（JPYC単位）
-const balanceJPYC = ethers.formatUnits(balanceWei, 18);
-
-console.log(`残高: ${balanceJPYC} JPYC`);
-```
-
-JPYCは18桁の小数点精度を持つため、`formatUnits`関数で変換します。
-
-### 📤 送金処理の詳細
-
-送金処理では、以下のパラメータを指定します：
 
-```typescript
-const tx = await jpycClient.transfer(
-  recipientAddress,  // 送金先アドレス
-  amount            // 送金額（Wei単位）
-);
-
-// トランザクションの完了を待つ
-await tx.wait();
-
-console.log(`送金完了: ${tx.hash}`);
-```
-
-**注意点**：
-- `amount`はWei単位で指定する必要があります
-- 送金には少額のMATIC（Polygonの手数料用トークン）が必要です
-
-### 📊 トランザクション履歴の取得
-
-過去の取引履歴を取得し、分析することができます：
-
-```typescript
-const transactions = await jpycClient.getTransactionHistory(
-  userAddress,
-  {
-    startBlock: 0,        // 検索開始ブロック
-    endBlock: 'latest',   // 検索終了ブロック
-    limit: 100            // 取得件数の上限
-  }
-);
-
-transactions.forEach(tx => {
-  console.log(`
-    日時: ${new Date(tx.timestamp * 1000).toLocaleString()}
-    送信元: ${tx.from}
-    送信先: ${tx.to}
-    金額: ${ethers.formatUnits(tx.value, 18)} JPYC
-  `);
+// 2. 秘密鍵からEOA（外部所有アカウント）を設定
+const account = sdkClient.configurePrivateKeyAccount({
+  privateKey: 'YOUR_PRIVATE_KEY',
 });
-```
-
-### 🔐 セキュリティのベストプラクティス
-
-**1. 秘密鍵の管理**
-
-秘密鍵は絶対に公開してはいけません：
-
-```typescript
-// ❌ 悪い例：秘密鍵をハードコーディング
-const PRIVATE_KEY = "0x1234...";
 
-// ✅ 良い例：環境変数から読み込む
-const PRIVATE_KEY = process.env.PRIVATE_KEY;
-```
-
-**2. 送金額の検証**
-
-送金前に金額を検証します：
-
-```typescript
-// 残高を確認
-const balance = await jpycClient.getBalance(senderAddress);
-
-if (balance < amount) {
-  throw new Error('残高不足です');
-}
+// 3. アカウントを使ってウォレットクライアントを設定
+const client = sdkClient.configureClient({
+  account,
+});
 
-// 送金処理
-await jpycClient.transfer(recipientAddress, amount);
+// 4. クライアントを使ってJPYCインスタンスを初期化
+const jpyc = new JPYC({
+  env: 'prod', // 'prod' または 'local'
+  contractType: 'jpyc', // 'jpyc' または 'jpycPrepaid'
+  localContractAddress: undefined, // ローカルネットワーク使用時のみ設定
+  client,
+});
 ```
 
-**3. エラーハンドリング**
-
-ブロックチェーン操作は失敗する可能性があるため、適切なエラーハンドリングが重要です：
+**重要なポイント**：
 
-```typescript
-try {
-  const tx = await jpycClient.transfer(recipientAddress, amount);
-  await tx.wait();
-  console.log('送金成功');
-} catch (error) {
-  console.error('送金失敗:', error.message);
-  // エラーに応じた適切な処理
-}
-```
+- SDKは環境変数を暗黙的に使用しません。秘密鍵などの機密データは安全にロードしてください
+- `chainId`には後述のサポートされているチェーンIDを使用します
+- 本番環境では`env: 'prod'`、ローカル開発では`env: 'local'`を指定します
 
-### 🧪 テストネット環境
+### 🌐 サポートするネットワーク
 
-開発中は、テストネット環境を使用することを推奨します：
+JPYC SDKは、JPYCが発行されている3つのチェーンとテストネットでサポートされています。
+- Ethereum Mainnet
+- Ethereum Sepolia Testnet
+- Polygon PoS Mainnet
+- Polygon Amoy Testnet
+- Avalanche Mainnet
+- Avalanche Fuji Testnet
 
-```typescript
-// Polygon Mumbai テストネット
-const jpycClient = new JPYCClient({
-  network: 'polygon-mumbai',
-  signer: wallet,
-});
-```
-
-テストネットでは、実際の資産を使わずに開発・テストができます。
+このプロジェクトでは、**各テストネット**を使用します。
 
 ### 📚 このプロジェクトでの JPYC SDK の役割
 
@@ -221,11 +108,17 @@ const jpycClient = new JPYCClient({
 
 MCPサーバーがJPYC SDKを使用してブロックチェーン操作を行い、AI Agentがそれを自然言語で制御します。
 
-具体的な統合方法は、セクション3とセクション4で詳しく学びます。
+それではAI AgentやMCPについて次のセクション以降で学んでいきましょう！
+
+### 📖 参考資料
+
+- [JPYC SDK公式ドキュメント](https://jcam1.github.io/sdks/)
+- [JPYC SDK GitHub リポジトリ](https://github.com/jcam1/sdks)
+- [JPYC v2コントラクト](https://github.com/jcam1/JPYCv2)
 
 ### 🙋‍♂️ 質問する
 
-ここまでの作業で何かわからないことがある場合は、Discordの`#ai`で質問をしてください。
+ここまでの作業で何かわからないことがある場合は、Discordの`#jpyc`で質問をしてください。
 
 ヘルプをするときのフローが円滑になるので、エラーレポートには下記の4点を記載してください ✨
 

From 32e172a1b0c33a25b18662c330c1766f61710b7c Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Mameta29 <mameta.zk@gmail.com>
Date: Tue, 4 Nov 2025 08:24:55 +0900
Subject: [PATCH 05/10] =?UTF-8?q?=E3=83=81=E3=83=A3=E3=83=B3=E3=83=8D?=
 =?UTF-8?q?=E3=83=AB=E3=81=AE=E5=A4=89=E6=9B=B4=E3=81=A8AI=20agent?=
 =?UTF-8?q?=E3=81=AB=E3=81=A4=E3=81=84=E3=81=A6?=
MIME-Version: 1.0
Content-Type: text/plain; charset=UTF-8
Content-Transfer-Encoding: 8bit

---
 .../section-1/lesson-1.md                     |  2 +-
 .../section-1/lesson-3.md                     | 33 +++----------------
 .../section-1/lesson-4.md                     |  8 ++---
 .../section-1/lesson-5.md                     |  6 ++--
 .../section-2/lesson-1.md                     |  2 +-
 .../section-3/lesson-1.md                     |  2 +-
 .../section-3/lesson-2.md                     |  2 +-
 .../section-3/lesson-3.md                     |  2 +-
 .../section-3/lesson-4.md                     |  4 +--
 .../section-4/lesson-1.md                     |  2 +-
 .../section-4/lesson-2.md                     |  2 +-
 .../section-4/lesson-3.md                     |  4 +--
 .../section-5/lesson-1.md                     |  8 ++---
 .../section-5/lesson-2.md                     |  2 +-
 .../section-5/lesson-3.md                     |  2 +-
 .../section-5/lesson-4.md                     | 10 +++---
 16 files changed, 34 insertions(+), 57 deletions(-)

diff --git a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-1.md b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-1.md
index bcf6116d..b6792ae6 100644
--- a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-1.md
+++ b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-1.md
@@ -81,7 +81,7 @@ AI Agentが自然言語での指示を理解し、これらの操作を自動的
 
 ### 🙋‍♂️ 質問する
 
-ここまでの作業で何かわからないことがある場合は、Discordの`#ai`で質問をしてください。
+ここまでの作業で何かわからないことがある場合は、Discordの`#jpyc`で質問をしてください。
 
 ヘルプをするときのフローが円滑になるので、エラーレポートには下記の4点を記載してください ✨
 
diff --git a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-3.md b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-3.md
index 01e6048d..e5daa2f9 100644
--- a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-3.md
+++ b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-3.md
@@ -9,7 +9,7 @@ AI Agentとは、**自律的にタスクを実行できる人工知能システ
 従来のチャットボットと異なり、AI Agentは以下のような特徴を持ちます：
 
 - 目標を理解し、それを達成するための計画を立てる
-- 外部ツールやAPIを使用して情報を取得したり、アクションを実行する
+- 外部ツール（今回ではJPYC SDKなど）やAPIを使用して情報を取得したり、アクションを実行する
 - 状況に応じて柔軟に判断し、行動を調整する
 - 複数のステップを経て、複雑なタスクを完遂する
 
@@ -81,13 +81,11 @@ AI Agentは、以下のようなループで動作します：
 
 2. 計画の立案
    Step 1: 太郎さんのウォレットアドレスを取得
-   Step 2: 現在の残高を確認
-   Step 3: 送金を実行
-   Step 4: 結果をユーザーに報告
+   Step 2: 送金を実行
+   Step 3: 結果をユーザーに報告
 
 3. ツールの実行
    - アドレス帳ツールで太郎さんのアドレスを検索
-   - 残高確認ツールで残高をチェック
    - 送金ツールで送金を実行
 
 4. 結果の評価
@@ -103,10 +101,8 @@ AI Agentは、以下のようなループで動作します：
 
 AI Agentは、様々な分野で活用されています：
 
-**Web3・ブロックチェーン**
+**web3・ブロックチェーン**
 - 自動取引（トレーディングBot）
-- DAO運営の補助
-- NFTの自動管理
 
 **業務自動化**
 - カスタマーサポート
@@ -146,30 +142,11 @@ LLMの出力は常に正確とは限りません。
 
 → **解決策**：重要な操作には確認ステップを挟む、出力の検証
 
-### 🌟 このプロジェクトでの AI Agent
-
-このプロジェクトでは、以下の機能を持つAI Agentを構築します：
-
-**理解できること**
-- JPYC残高の確認依頼
-- JPYC送金の指示
-- 取引履歴の照会依頼
-
-**実行できること**
-- ウォレットの残高確認
-- 指定アドレスへのJPYC送金
-- トランザクション履歴の取得と表示
-
-**判断できること**
-- 送金が可能かどうか（残高チェック）
-- アドレスの有効性
-- エラー時の適切な対応
-
 次のレッスンでは、AI AgentとツールをつなぐMCP（Model Context Protocol）について学びます！
 
 ### 🙋‍♂️ 質問する
 
-ここまでの作業で何かわからないことがある場合は、Discordの`#ai`で質問をしてください。
+ここまでの作業で何かわからないことがある場合は、Discordの`#jpyc`で質問をしてください。
 
 ヘルプをするときのフローが円滑になるので、エラーレポートには下記の4点を記載してください ✨
 
diff --git a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-4.md b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-4.md
index 7d53ce13..e891426b 100644
--- a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-4.md
+++ b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-4.md
@@ -29,13 +29,13 @@ await blockchainRPC.sendTransaction(tx);
 
 **課題3：標準化の欠如**
 
-AI Agentとツール間のインターフェースに統一性がなく、開発者ごとに異なる実装がされていました。
+AI Agentとツール間のインタフェースに統一性がなく、開発者ごとに異なる実装がされていました。
 
 ### ✨ MCP が解決すること
 
 MCPは、これらの課題を以下のように解決します：
 
-**1. 統一されたインターフェース**
+**1. 統一されたインタフェース**
 
 すべてのツールが同じプロトコルで通信します。
 
@@ -281,11 +281,11 @@ MCPは、様々なフレームワークやツールと統合できます：
 
 3. **フロントエンドからの利用**（セクション5）
    - Next.jsアプリからMastra経由でMCPを呼び出し
-   - ユーザーインターフェースの実装
+   - ユーザーインタフェースの実装
 
 ### 🙋‍♂️ 質問する
 
-ここまでの作業で何かわからないことがある場合は、Discordの`#ai`で質問をしてください。
+ここまでの作業で何かわからないことがある場合は、Discordの`#jpyc`で質問をしてください。
 
 ヘルプをするときのフローが円滑になるので、エラーレポートには下記の4点を記載してください ✨
 
diff --git a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-5.md b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-5.md
index a48b8ce7..837c8888 100644
--- a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-5.md
+++ b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-5.md
@@ -363,11 +363,11 @@ const results = await Promise.all([
 
 4. **API提供**
    - Next.jsのAPI Routeから利用
-   - フロントエンドとのインターフェース
+   - フロントエンドとのインタフェース
 
 ### 🙋‍♂️ 質問する
 
-ここまでの作業で何かわからないことがある場合は、Discordの`#ai`で質問をしてください。
+ここまでの作業で何かわからないことがある場合は、Discordの`#jpyc`で質問をしてください。
 
 ヘルプをするときのフローが円滑になるので、エラーレポートには下記の4点を記載してください ✨
 
@@ -378,4 +378,4 @@ const results = await Promise.all([
 
 ---
 
-これでセクション1（座学）は完了です！次のセクションでは、実際に開発環境をセットアップしていきます。
+これでセクション1（座学）は完了です！ 次のセクションでは、実際に開発環境をセットアップしていきます。
diff --git a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-2/lesson-1.md b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-2/lesson-1.md
index f93668ef..4df81c10 100644
--- a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-2/lesson-1.md
+++ b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-2/lesson-1.md
@@ -128,7 +128,7 @@ npm run dev
 
 ### 🙋‍♂️ 質問する
 
-ここまでの作業で何かわからないことがある場合は、Discordの`#ai`で質問をしてください。
+ここまでの作業で何かわからないことがある場合は、Discordの`#jpyc`で質問をしてください。
 
 ヘルプをするときのフローが円滑になるので、エラーレポートには下記の4点を記載してください ✨
 
diff --git a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-3/lesson-1.md b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-3/lesson-1.md
index 1eae2ec2..daaed7bb 100644
--- a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-3/lesson-1.md
+++ b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-3/lesson-1.md
@@ -14,7 +14,7 @@ title: MCPサーバーの基礎実装
 
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-ここまでの作業で何かわからないことがある場合は、Discordの`#ai`で質問をしてください。
+ここまでの作業で何かわからないことがある場合は、Discordの`#jpyc`で質問をしてください。
 
 ヘルプをするときのフローが円滑になるので、エラーレポートには下記の4点を記載してください ✨
 
diff --git a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-3/lesson-2.md b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-3/lesson-2.md
index b95ac29c..0f09f08d 100644
--- a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-3/lesson-2.md
+++ b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-3/lesson-2.md
@@ -10,7 +10,7 @@ title: JPYC残高確認ツールの実装
 
 ### 🙋‍♂️ 質問する
 
-ここまでの作業で何かわからないことがある場合は、Discordの`#ai`で質問をしてください。
+ここまでの作業で何かわからないことがある場合は、Discordの`#jpyc`で質問をしてください。
 
 ヘルプをするときのフローが円滑になるので、エラーレポートには下記の4点を記載してください ✨
 
diff --git a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-3/lesson-3.md b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-3/lesson-3.md
index 9429f982..9ca69859 100644
--- a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-3/lesson-3.md
+++ b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-3/lesson-3.md
@@ -10,7 +10,7 @@ title: JPYC送金ツールの実装
 
 ### 🙋‍♂️ 質問する
 
-ここまでの作業で何かわからないことがある場合は、Discordの`#ai`で質問をしてください。
+ここまでの作業で何かわからないことがある場合は、Discordの`#jpyc`で質問をしてください。
 
 ヘルプをするときのフローが円滑になるので、エラーレポートには下記の4点を記載してください ✨
 
diff --git a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-3/lesson-4.md b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-3/lesson-4.md
index b5efc100..a772a10b 100644
--- a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-3/lesson-4.md
+++ b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-3/lesson-4.md
@@ -10,7 +10,7 @@ title: トランザクション履歴ツールの実装
 
 ### 🙋‍♂️ 質問する
 
-ここまでの作業で何かわからないことがある場合は、Discordの`#ai`で質問をしてください。
+ここまでの作業で何かわからないことがある場合は、Discordの`#jpyc`で質問をしてください。
 
 ヘルプをするときのフローが円滑になるので、エラーレポートには下記の4点を記載してください ✨
 
@@ -21,4 +21,4 @@ title: トランザクション履歴ツールの実装
 
 ---
 
-これでセクション3は完了です！次のセクションでは、MCPをMastraに組み込みます。
+これでセクション3は完了です！ 次のセクションでは、MCPをMastraに組み込みます。
diff --git a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-4/lesson-1.md b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-4/lesson-1.md
index 146dda59..c05be70a 100644
--- a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-4/lesson-1.md
+++ b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-4/lesson-1.md
@@ -14,7 +14,7 @@ title: Mastraエージェントの作成
 
 ### 🙋‍♂️ 質問する
 
-ここまでの作業で何かわからないことがある場合は、Discordの`#ai`で質問をしてください。
+ここまでの作業で何かわからないことがある場合は、Discordの`#jpyc`で質問をしてください。
 
 ヘルプをするときのフローが円滑になるので、エラーレポートには下記の4点を記載してください ✨
 
diff --git a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-4/lesson-2.md b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-4/lesson-2.md
index 3e91a922..9f60cf7e 100644
--- a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-4/lesson-2.md
+++ b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-4/lesson-2.md
@@ -10,7 +10,7 @@ title: MCPサーバーの統合
 
 ### 🙋‍♂️ 質問する
 
-ここまでの作業で何かわからないことがある場合は、Discordの`#ai`で質問をしてください。
+ここまでの作業で何かわからないことがある場合は、Discordの`#jpyc`で質問をしてください。
 
 ヘルプをするときのフローが円滑になるので、エラーレポートには下記の4点を記載してください ✨
 
diff --git a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-4/lesson-3.md b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-4/lesson-3.md
index 55c5053c..8ef9fe9a 100644
--- a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-4/lesson-3.md
+++ b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-4/lesson-3.md
@@ -10,7 +10,7 @@ title: API Routeの実装
 
 ### 🙋‍♂️ 質問する
 
-ここまでの作業で何かわからないことがある場合は、Discordの`#ai`で質問をしてください。
+ここまでの作業で何かわからないことがある場合は、Discordの`#jpyc`で質問をしてください。
 
 ヘルプをするときのフローが円滑になるので、エラーレポートには下記の4点を記載してください ✨
 
@@ -21,4 +21,4 @@ title: API Routeの実装
 
 ---
 
-これでセクション4は完了です！次のセクションでは、フロントエンドを実装します。
+これでセクション4は完了です！ 次のセクションでは、フロントエンドを実装します。
diff --git a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-5/lesson-1.md b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-5/lesson-1.md
index 86931eb9..8b97e2eb 100644
--- a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-5/lesson-1.md
+++ b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-5/lesson-1.md
@@ -1,10 +1,10 @@
 ---
-title: チャットインターフェースの実装
+title: チャットインタフェースの実装
 ---
 
-### 💬 チャットインターフェースの実装
+### 💬 チャットインタフェースの実装
 
-このセクションでは、ユーザーがAI Agentと対話するためのチャットインターフェースを実装します。
+このセクションでは、ユーザーがAI Agentと対話するためのチャットインタフェースを実装します。
 
 ### 🎨 UIコンポーネントの作成
 
@@ -14,7 +14,7 @@ title: チャットインターフェースの実装
 
 ### 🙋‍♂️ 質問する
 
-ここまでの作業で何かわからないことがある場合は、Discordの`#ai`で質問をしてください。
+ここまでの作業で何かわからないことがある場合は、Discordの`#jpyc`で質問をしてください。
 
 ヘルプをするときのフローが円滑になるので、エラーレポートには下記の4点を記載してください ✨
 
diff --git a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-5/lesson-2.md b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-5/lesson-2.md
index db3888eb..ac62ede8 100644
--- a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-5/lesson-2.md
+++ b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-5/lesson-2.md
@@ -10,7 +10,7 @@ title: メッセージ送信機能の実装
 
 ### 🙋‍♂️ 質問する
 
-ここまでの作業で何かわからないことがある場合は、Discordの`#ai`で質問をしてください。
+ここまでの作業で何かわからないことがある場合は、Discordの`#jpyc`で質問をしてください。
 
 ヘルプをするときのフローが円滑になるので、エラーレポートには下記の4点を記載してください ✨
 
diff --git a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-5/lesson-3.md b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-5/lesson-3.md
index b5218501..adb2f8ce 100644
--- a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-5/lesson-3.md
+++ b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-5/lesson-3.md
@@ -10,7 +10,7 @@ title: ストリーミングレスポンスの実装
 
 ### 🙋‍♂️ 質問する
 
-ここまでの作業で何かわからないことがある場合は、Discordの`#ai`で質問をしてください。
+ここまでの作業で何かわからないことがある場合は、Discordの`#jpyc`で質問をしてください。
 
 ヘルプをするときのフローが円滑になるので、エラーレポートには下記の4点を記載してください ✨
 
diff --git a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-5/lesson-4.md b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-5/lesson-4.md
index 3b6217cb..ea9a8ec3 100644
--- a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-5/lesson-4.md
+++ b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-5/lesson-4.md
@@ -11,14 +11,14 @@ title: アプリケーションの完成とテスト
 以下の機能が正しく動作することを確認します：
 
 1. **残高確認**：「残高を教えて」と聞いてJPYC残高が表示される
-2. **送金処理**：「〇〇に△△JPYC送って」と指示して送金が実行される
+2. **送金処理**：「〇〇にXX JPYC送って」と指示して送金が実行される
 3. **取引履歴**：「取引履歴を表示して」と聞いて履歴が表示される
 
 （詳細なテスト手順はここに追加予定）
 
 ### 🎊 プロジェクト完了
 
-おめでとうございます！AI Agent × JPYC チャットアプリが完成しました。
+おめでとうございます！ AI Agent × JPYCチャットアプリが完成しました。
 
 このプロジェクトを通じて、以下のスキルを習得しました：
 
@@ -26,7 +26,7 @@ title: アプリケーションの完成とテスト
 - AI Agentの実装方法
 - MCPプロトコルの活用
 - Mastraフレームワークの使い方
-- Web3とAIの統合
+- web3とAIの統合
 
 ### 🌍 プロジェクトをアップグレードする
 
@@ -47,7 +47,7 @@ title: アプリケーションの完成とテスト
 
 ### 🙋‍♂️ 質問する
 
-ここまでの作業で何かわからないことがある場合は、Discordの`#ai`で質問をしてください。
+ここまでの作業で何かわからないことがある場合は、Discordの`#jpyc`で質問をしてください。
 
 ヘルプをするときのフローが円滑になるので、エラーレポートには下記の4点を記載してください ✨
 
@@ -58,4 +58,4 @@ title: アプリケーションの完成とテスト
 
 ---
 
-プロジェクト完了おめでとうございます！次のプロジェクトもお楽しみに！
+プロジェクト完了おめでとうございます！ 次のプロジェクトもお楽しみに！

From 4d3c827ee56762516cd32a126656e813203dc59b Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Mameta29 <mameta.zk@gmail.com>
Date: Tue, 4 Nov 2025 09:06:48 +0900
Subject: [PATCH 06/10] update MCP&Mastra
MIME-Version: 1.0
Content-Type: text/plain; charset=UTF-8
Content-Transfer-Encoding: 8bit

🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code)

Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
---
 .../lesson-1.md => section-1/lesson-0.md}     |  14 +-
 .../section-1/lesson-4.md                     | 280 ++++--------
 .../section-1/lesson-5.md                     | 431 +++++++-----------
 3 files changed, 256 insertions(+), 469 deletions(-)
 rename docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/{section-0/lesson-1.md => section-1/lesson-0.md} (91%)

diff --git a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-0/lesson-1.md b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-0.md
similarity index 91%
rename from docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-0/lesson-1.md
rename to docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-0.md
index c5b57ba9..b77f9992 100644
--- a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-0/lesson-1.md
+++ b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-0.md
@@ -6,7 +6,7 @@ title: プロジェクトの概要
 
 このプロジェクトでは、AI AgentとJPYC（日本円ステーブルコイン）を組み合わせたインタラクティブなチャットアプリケーションを構築します。
 
-AI Agentが自律的にJPYCを使った送金や残高確認などの操作を行える、次世代のAI×Web3のアプリケーションを体験しましょう。
+AI Agentが自律的にJPYCを使った送金や残高確認などの操作を行える、次世代のAI×web3のアプリケーションを体験しましょう。
 
 ### 🎯 このプロジェクトで学べること
 
@@ -22,7 +22,7 @@ AI Agentが自律的にJPYCを使った送金や残高確認などの操作を
 
 3. **MCP（Model Context Protocol）の理解と実装**
    - MCPとは何か
-   - AI AgentにWeb3機能を追加する方法
+   - AI Agentにweb3機能を追加する方法
 
 4. **フルスタック開発スキル**
    - バックエンド：TypeScript、Node.js
@@ -40,9 +40,9 @@ AI Agentが自律的にJPYCを使った送金や残高確認などの操作を
 
 ### 🌟 このプロジェクトの魅力
 
-**Web3 × AI の融合**
+**web3 × AI の融合**
 
-従来のWeb3アプリケーションでは、ユーザーが手動でウォレットを操作する必要がありました。しかし、AI Agentを組み合わせることで、自然言語での指示だけでブロックチェーン操作が可能になります。
+従来のweb3アプリケーションでは、ユーザーが手動でウォレットを操作する必要がありました。しかし、AI Agentを組み合わせることで、自然言語での指示だけでブロックチェーン操作が可能になります。
 
 **実用的なステーブルコイン体験**
 
@@ -56,7 +56,7 @@ JPYCは日本円と1:1でペッグされたステーブルコインです。価
 
 ### 📚 前提知識
 
-このプロジェクトを始める前に、以下の基礎知識があると理解がスムーズですが、なくても開発できます！：
+このプロジェクトを始める前に、以下の基礎知識があると理解がスムーズですが、なくても開発できます！ ：
 
 - JavaScriptまたはTypeScriptの基本文法
 - React.jsやNext.jsの基礎
@@ -79,13 +79,13 @@ JPYC操作のためのMCPサーバーを実装します。
 MastraフレームワークにMCPを統合し、AI AgentにJPYC操作機能を追加します。
 
 **セクション5：フロントエンドの実装**
-Next.jsでユーザーインターフェースを構築し、アプリケーションを完成させます。
+Next.jsでユーザーインタフェースを構築し、アプリケーションを完成させます。
 
 ### 🎓 このプロジェクトを終えると
 
 プロジェクト完了後、あなたは以下のことができるようになります：
 
-- AI AgentとWeb3を組み合わせたアプリケーションを開発できる
+- AI Agentとweb3を組み合わせたアプリケーションを開発できる
 - MCPを使ってAI Agentに独自の機能を追加できる
 - JPYCを使った実用的な決済アプリを構築できる
 - Mastraフレームワークを活用したAI Agent開発ができる
diff --git a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-4.md b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-4.md
index e891426b..32896984 100644
--- a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-4.md
+++ b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-4.md
@@ -6,7 +6,7 @@ title: MCPについて
 
 MCP（Model Context Protocol）は、**AI Agentとツールやデータソースをつなぐための標準化されたプロトコル**です。
 
-Anthropic社によって開発され、AI Agentが外部のツールやサービスを簡単に利用できるようにします。
+Anthropic社によって開発され、AI Agentが外部のツールやサービスを統一的な方法で利用できるようにします。
 
 ### 🤔 なぜ MCP が必要なのか？
 
@@ -17,7 +17,7 @@ AI Agentを開発する際、以下のような課題がありました：
 各ツールやAPIごとに異なる実装方法を学ぶ必要がありました。
 
 ```typescript
-// それぞれのツールで異なる実装が必要
+// それぞれのツールで異なる実装が必要だった
 await weatherAPI.getCurrentWeather(location);
 await databaseClient.query(sql);
 await blockchainRPC.sendTransaction(tx);
@@ -33,187 +33,94 @@ AI Agentとツール間のインタフェースに統一性がなく、開発者
 
 ### ✨ MCP が解決すること
 
-MCPは、これらの課題を以下のように解決します：
+MCPは**統一されたインタフェース**を提供し、すべてのツールが同じプロトコルで通信できるようにします。
 
-**1. 統一されたインタフェース**
-
-すべてのツールが同じプロトコルで通信します。
-
-```typescript
-// MCPを使えば、すべてのツールが同じ方法で使える
-await mcpServer.callTool('get_weather', { location });
-await mcpServer.callTool('query_database', { sql });
-await mcpServer.callTool('send_jpyc', { to, amount });
-```
-
-**2. プラグアンドプレイ**
-
-一度作成したMCPサーバーは、どのAI Agentフレームワークでも使用できます。
-
-**3. セキュリティと制御**
-
-MCPは、ツールへのアクセス制御や権限管理を標準化します。
+これにより：
+- 一度作成したツールを複数のAI Agentで再利用できる
+- 新しいツールを追加する際の学習コストが低い
+- AI Agentフレームワーク間でツールを共有できる
 
 ### 🏗 MCP のアーキテクチャ
 
-MCPは、以下のコンポーネントで構成されます：
+MCPは、**サーバー**と**クライアント**の2つのコンポーネントで構成されます：
 
-**MCPサーバー**
+#### MCPサーバー（Server）
 
-ツールやデータソースをホストする側です。
+ツールやデータソースを提供する側です。
 
-```typescript
-// MCPサーバーの例
-const server = new MCPServer({
-  name: 'jpyc-tools',
-  version: '1.0.0',
-  tools: [
-    {
-      name: 'get_balance',
-      description: 'JPYC残高を取得する',
-      inputSchema: {
-        type: 'object',
-        properties: {
-          address: { type: 'string' }
-        }
-      },
-      handler: async ({ address }) => {
-        // 残高取得の実装
-      }
-    }
-  ]
-});
-```
+**役割：**
+- ツールの定義と実装
+- ツールのメタデータ（名前、説明、パラメータ）の公開
+- ツールの実行と結果の返却
 
-**MCPクライアント**
+#### MCPクライアント（Client）
 
-AI AgentがMCPサーバーと通信するための部分です。
+AI Agentからツールを利用する側です。
 
-```typescript
-// MCPクライアントの使用例
-const client = new MCPClient({
-  serverUrl: 'http://localhost:3000'
-});
-
-// ツールの呼び出し
-const result = await client.callTool('get_balance', {
-  address: '0x123...'
-});
-```
-
-**プロトコル**
-
-サーバーとクライアント間の通信ルールです。JSON-RPCベースの標準化されたメッセージフォーマットを使用します。
+**役割：**
+- MCPサーバーへの接続
+- 利用可能なツールの取得
+- ツールの呼び出しリクエスト送信
+- 実行結果の受け取り
 
 ### 📡 MCP の通信フロー
 
 MCPの典型的な通信フローは以下の通りです：
 
 ```
-1. AI Agent: ユーザーから「残高を教えて」という指示を受ける
+1. ユーザー → AI Agent
+   「残高を教えて」
 
-2. AI Agent → MCP Client: 適切なツールを選択
-   "get_balance ツールを使う"
+2. AI Agent → MCP Client
+   適切なツールを選択
 
-3. MCP Client → MCP Server: ツール呼び出しリクエスト
+3. MCP Client → MCP Server
+   ツール呼び出しリクエスト
    {
-     "tool": "get_balance",
-     "parameters": {
-       "address": "0x123..."
-     }
+     "tool": "jpyc_balance",
+     "parameters": { "address": "0x123..." }
    }
 
-4. MCP Server: ツールを実行
-   - JPYC SDKを使って残高を取得
-   - 結果をフォーマット
-
-5. MCP Server → MCP Client: 実行結果を返す
+4. MCP Server
+   ツールを実行して結果を返す
    {
-     "success": true,
-     "data": {
-       "balance": "1000",
-       "symbol": "JPYC"
-     }
+     "balance": "1000",
+     "chainName": "Ethereum Sepolia"
    }
 
-6. MCP Client → AI Agent: 結果を渡す
-
-7. AI Agent → User: 結果を自然言語で報告
-   "あなたの残高は1,000 JPYCです"
+5. AI Agent → ユーザー
+   「Ethereum Sepoliaチェーンの残高は1,000 JPYCです」
 ```
 
-### 🛠 MCP サーバーの構造
+### 🛠 ツールの構成要素
 
-MCPサーバーは、以下の要素を定義します：
+MCPのツールは、以下の要素で構成されます：
 
-**1. ツール（Tools）**
+**1. 識別子（ID）**
+- ツールを一意に識別する名前
+- 例：`jpyc_balance`、`jpyc_transfer`
 
-AI Agentが実行できる具体的な機能です。
+**2. 説明（Description）**
+- AI Agentがツールの用途を理解するための説明文
+- 例：「指定したアドレスのJPYC残高を照会します」
 
-```typescript
-{
-  name: 'send_jpyc',
-  description: 'JPYCを送金する',
-  inputSchema: {
-    type: 'object',
-    properties: {
-      to: {
-        type: 'string',
-        description: '送金先アドレス'
-      },
-      amount: {
-        type: 'string',
-        description: '送金額'
-      }
-    },
-    required: ['to', 'amount']
-  },
-  handler: async ({ to, amount }) => {
-    // 送金処理の実装
-  }
-}
-```
+**3. 入力スキーマ（Input Schema）**
+- ツールが受け取るパラメータの定義
+- データ型、必須/任意、説明などを含む
 
-**2. リソース（Resources）**
+**4. 実行ロジック（Execute）**
+- 実際の処理を行う関数
+- パラメータを受け取り、結果を返す
 
-AI Agentがアクセスできるデータです。
-
-```typescript
-{
-  uri: 'jpyc://transactions/history',
-  name: 'Transaction History',
-  description: 'JPYC取引履歴',
-  mimeType: 'application/json'
-}
-```
-
-**3. プロンプト（Prompts）**
-
-AI Agentに提供するコンテキスト情報です。
-
-```typescript
-{
-  name: 'jpyc_context',
-  description: 'JPYC操作のためのコンテキスト',
-  arguments: [
-    {
-      name: 'userAddress',
-      description: 'ユーザーのウォレットアドレス',
-      required: true
-    }
-  ]
-}
-```
-
-### 🎯 MCP の利点
+### 💡 MCP の利点
 
 **開発者にとって**
-- ツールの実装が簡単になる
-- 既存のツールを再利用できる
-- 標準化されたテストとデバッグが可能
+- ツールを一度実装すれば、複数のプロジェクトで再利用できる
+- 標準化されたインタフェースで開発が容易
+- テストとデバッグがしやすい
 
 **AI Agentにとって**
-- 多様なツールに一貫した方法でアクセスできる
+- 多様なツールに統一的な方法でアクセスできる
 - ツールの機能を自動的に理解できる
 - エラーハンドリングが統一される
 
@@ -221,67 +128,38 @@ AI Agentに提供するコンテキスト情報です。
 - より多機能なAI Agentを利用できる
 - 信頼性の高いサービスを受けられる
 
-### 🔐 MCP のセキュリティ
-
-MCPは、以下のセキュリティ機能を提供します：
-
-**認証と認可**
-```typescript
-const server = new MCPServer({
-  auth: {
-    type: 'bearer',
-    token: process.env.MCP_AUTH_TOKEN
-  }
-});
-```
-
-**入力検証**
-```typescript
-inputSchema: {
-  type: 'object',
-  properties: {
-    amount: {
-      type: 'string',
-      pattern: '^[0-9]+(\.[0-9]+)?$',  // 数値のみ許可
-      maximum: '10000'                  // 最大値の制限
-    }
-  }
-}
-```
-
-**レート制限**
-```typescript
-const server = new MCPServer({
-  rateLimit: {
-    windowMs: 60000,  // 1分
-    maxRequests: 10    // 最大10リクエスト
-  }
-});
-```
-
 ### 🌐 MCP のエコシステム
 
-MCPは、様々なフレームワークやツールと統合できます：
+MCPは、様々なAI Agentフレームワークで利用できます：
 
-- **AI Agentフレームワーク**：LangChain、Mastra、AutoGPTなど
-- **LLMプロバイダー**：Claude、GPT-4、Geminiなど
-- **開発ツール**：VS Code拡張、デバッガーなど
+- **Mastra**: TypeScriptベースのモダンなフレームワーク
+- **LangChain**: Python/TypeScriptの人気フレームワーク
+- **AutoGPT**: 自律型Agentフレームワーク
 
-### 💡 このプロジェクトでの MCP の役割
+また、様々なLLMプロバイダーと組み合わせて使用できます：
+- Claude（Anthropic）
+- GPT-4（OpenAI）
+- Gemini（Google）
 
-このプロジェクトでは、以下のようにMCPを使用します：
+### 📝 このプロジェクトでの MCP
 
-1. **MCPサーバーの実装**（セクション3）
-   - JPYC操作のためのツールを定義
-   - JPYC SDKと連携する実装
+このプロジェクトでは、以下のような構成でMCPを活用します：
 
-2. **Mastraとの統合**（セクション4）
-   - MastraフレームワークにMCPサーバーを接続
-   - AI AgentからJPYCツールを利用可能にする
-
-3. **フロントエンドからの利用**（セクション5）
-   - Next.jsアプリからMastra経由でMCPを呼び出し
-   - ユーザーインタフェースの実装
+**MCPサーバー**
+- JPYC操作のためのツールを提供
+- HTTP/SSEで通信
+- ポート3001で起動
+
+**MCPクライアント**（Mastraのレッスンで実装）
+- Mastraフレームワーク経由でMCPサーバーに接続
+- AI Agentにツールを提供
+
+**提供するツール：**
+1. `jpyc_balance` - 残高照会
+2. `jpyc_transfer` - 送金
+3. `jpyc_switch_chain` - チェーン切り替え
+4. `jpyc_get_current_chain` - 現在のチェーン取得
+5. `jpyc_total_supply` - 総供給量照会
 
 ### 🙋‍♂️ 質問する
 
diff --git a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-5.md b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-5.md
index 837c8888..349ee89a 100644
--- a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-5.md
+++ b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-5.md
@@ -4,367 +4,276 @@ title: Mastraについて
 
 ### 🎭 Mastra とは？
 
-Mastraは、**AI Agentを簡単に構築できるモダンなTypeScriptフレームワーク**です。
+Mastraは、**AI Agentを簡単に構築できるTypeScriptフレームワーク**です。
 
-複雑なAI Agentのロジックを抽象化し、開発者が本質的な機能の実装に集中できるようにします。
+前のレッスンで学んだMCPプロトコルをネイティブサポートし、開発者が本質的な機能の実装に集中できるようにします。
 
 ### ✨ Mastra の特徴
 
 **1. シンプルなAPI**
 
-Mastraは、直感的で使いやすいAPIを提供します。
-
-```typescript
-import { Mastra } from '@mastra/core';
-
-const mastra = new Mastra({
-  agents: [myAgent],
-  tools: [myTool],
-});
-```
+直感的で使いやすいAPIでAI Agentを作成できます。
 
 **2. TypeScript完全対応**
 
 型安全な開発が可能で、エディタの補完機能をフル活用できます。
 
-**3. 柔軟な統合**
+**3. MCP統合**
 
-様々なLLMプロバイダー（Claude、OpenAI、Geminiなど）をサポートします。
+前のレッスンで学んだMCPサーバーと簡単に接続できます。
 
-**4. MCP対応**
+**4. 複数のLLMに対応**
 
-MCPプロトコルをネイティブサポートし、外部ツールを簡単に統合できます。
+Claude、OpenAI、Geminiなど、様々なLLMプロバイダーをサポートします。
 
-### 🏗 Mastra のアーキテクチャ
+### 🔌 MCP との関係
 
-Mastraは、以下の主要コンポーネントで構成されます：
+Mastraは、MCPプロトコルを実装する**AI Agentフレームワーク**です：
 
-**Agentモジュール**
+```
+[ユーザー]
+    ↓
+[Mastra Agent] ← AI Agentフレームワーク
+    ↓
+[Mastra MCP Client] ← MCPクライアントの実装
+    ↓
+[MCP Server] ← 前のレッスンで学んだMCPサーバー
+    ↓
+[JPYC SDK]
+```
+
+### 🤖 Agent の作成
 
-AI Agentの振る舞いを定義します。
+Mastraでは、`Agent`クラスを使ってAI Agentを作成します：
 
 ```typescript
-import { Agent } from '@mastra/core';
+import { Agent } from '@mastra/core/agent';
 
 const jpycAgent = new Agent({
-  name: 'JPYC Agent',
+  name: 'JPYC Assistant',
+  model: gpt4oMiniModel,
+  tools: async () => {
+    // MCPサーバーからツールを取得
+    const tools = await jpycMCPClient.getTools();
+    return tools;
+  },
   instructions: `
-    あなたはJPYC操作を支援するAIアシスタントです。
-    ユーザーの指示に従って、送金や残高確認を行います。
+    あなたはJPYC操作をサポートするAIアシスタントです。
+    ...
   `,
-  model: {
-    provider: 'anthropic',
-    name: 'claude-3-5-sonnet',
-    toolChoice: 'auto',
-  },
 });
 ```
 
-**Toolモジュール**
+**主要な設定項目：**
+
+- `name`: Agentの名前
+- `model`: 使用するLLMモデル
+- `tools`: 利用可能なツール（関数で動的に取得）
+- `instructions`: Agentへのシステムプロンプト
 
-AI Agentが使用できるツールを定義します。
+### 📝 Instructions の役割
+
+`instructions`は、AI Agentの振る舞いを定義する重要な要素です：
 
 ```typescript
-import { createTool } from '@mastra/core';
-
-const getBalanceTool = createTool({
-  id: 'get_balance',
-  description: 'JPYC残高を取得する',
-  inputSchema: z.object({
-    address: z.string().describe('ウォレットアドレス'),
-  }),
-  execute: async ({ context }) => {
-    const { address } = context;
-    // 残高取得の実装
-  },
-});
-```
+instructions: `
+  あなたはJPYC操作をサポートするAIアシスタントです。
 
-**Workflowモジュール**
+  対応テストネット: Ethereum Sepolia, Avalanche Fuji
 
-複数のステップからなる複雑な処理を定義します。
+  以下の操作が可能です：
+  - 残高照会
+  - 送金処理
+  - チェーン切り替え
 
-```typescript
-import { createWorkflow } from '@mastra/core';
-
-const sendJPYCWorkflow = createWorkflow({
-  name: 'send_jpyc',
-  triggerSchema: z.object({
-    to: z.string(),
-    amount: z.string(),
-  }),
-})
-  .step('check_balance')
-  .step('validate_address')
-  .step('execute_transfer')
-  .commit();
+  ## 回答スタイル:
+  - カジュアルで親しみやすい会話調
+  - 絵文字は使わない
+`
 ```
 
-### 🤖 Agent の作成
+### 🔗 MCP クライアントの作成
 
-Mastraでは、Agentを簡単に作成できます：
+MastraでMCPサーバーに接続するには、`MCPClient`を使用します：
 
 ```typescript
-import { Agent } from '@mastra/core';
-
-const agent = new Agent({
-  name: 'JPYC Assistant',
-  instructions: `
-    あなたはJPYC（日本円ステーブルコイン）の操作を
-    支援するAIアシスタントです。
-
-    以下の操作をサポートします：
-    - 残高確認
-    - 送金処理
-    - 取引履歴の表示
+import { MCPClient } from '@mastra/mcp';
 
-    ユーザーに対して親切で分かりやすい説明を心がけてください。
-  `,
-  model: {
-    provider: 'anthropic',
-    name: 'claude-3-5-sonnet',
-    toolChoice: 'auto',
-  },
-  tools: {
-    getBalance,
-    sendJPYC,
-    getHistory,
-  },
+// MCPサーバーに接続
+const jpycMCPClient = new MCPClient({
+  name: 'jpyc-sdk',
+  url: 'http://localhost:3001',  // MCPサーバーのURL
 });
+
+// ツールを取得
+const tools = await jpycMCPClient.getTools();
 ```
 
-### 🛠 Tool の作成
+### 🔄 動的ツール取得
 
-Toolは、AI Agentが実行できる具体的な機能です：
+Agentにツールを提供する際、**関数形式**で動的に取得します：
 
 ```typescript
-import { createTool } from '@mastra/core';
-import { z } from 'zod';
-
-const sendJPYCTool = createTool({
-  id: 'send_jpyc',
-  description: '指定したアドレスにJPYCを送金する',
-  inputSchema: z.object({
-    to: z.string().describe('送金先のウォレットアドレス'),
-    amount: z.string().describe('送金額（JPYC単位）'),
-  }),
-  execute: async ({ context }) => {
-    const { to, amount } = context;
-
-    try {
-      // JPYC送金処理
-      const tx = await jpycClient.transfer(to, amount);
-
-      return {
-        success: true,
-        message: `${amount} JPYCを${to}に送金しました`,
-        txHash: tx.hash,
-      };
-    } catch (error) {
-      return {
-        success: false,
-        message: `送金に失敗しました: ${error.message}`,
-      };
-    }
+const jpycAgent = new Agent({
+  name: 'JPYC Assistant',
+  model: gpt4oMiniModel,
+
+  // ツールを動的に取得する関数
+  tools: async () => {
+    const { jpycMCPClient } = await import('@/lib/mastra/mcp/client');
+    const tools = await jpycMCPClient.getTools();
+    return tools;
   },
 });
 ```
 
 ### 💬 Agent の実行
 
-作成したAgentを実行するのは簡単です：
+#### 通常実行（generate）
 
 ```typescript
-// テキスト入力で実行
-const response = await agent.generate('残高を教えて');
+const response = await jpycAgent.generate(
+  '残高を教えて',
+  { threadId: 'unique-thread-id' }
+);
+
 console.log(response.text);
+// → "Ethereum Sepoliaチェーンの残高は1,000 JPYCです"
+```
+
+#### ストリーミング実行（stream）
+
+```typescript
+const stream = await jpycAgent.stream(
+  '太郎に100JPYC送って',
+  { threadId: 'unique-thread-id' }
+);
 
-// ストリーミング実行
-const stream = await agent.stream('100 JPYC送って');
 for await (const chunk of stream) {
-  console.log(chunk.text);
+  if (chunk.type === 'text') {
+    process.stdout.write(chunk.text);
+  }
 }
 ```
 
-### 🔄 Workflow の活用
+### 🔄 このプロジェクトでの処理フロー
 
-Workflowを使うと、複数のステップを順序立てて実行できます：
+実際のアプリケーションでの全体的な流れ：
 
-```typescript
-import { createWorkflow } from '@mastra/core';
-import { z } from 'zod';
-
-const transferWorkflow = createWorkflow({
-  name: 'jpyc_transfer',
-  triggerSchema: z.object({
-    recipientAddress: z.string(),
-    amount: z.string(),
-  }),
-})
-  .step('validate_inputs', async ({ context }) => {
-    // 入力値の検証
-    const { recipientAddress, amount } = context.machineContext;
-
-    if (!ethers.isAddress(recipientAddress)) {
-      throw new Error('無効なアドレスです');
-    }
-
-    return { valid: true };
-  })
-  .step('check_balance', async ({ context }) => {
-    // 残高確認
-    const balance = await jpycClient.getBalance(userAddress);
-    const required = ethers.parseUnits(context.machineContext.amount, 18);
-
-    if (balance < required) {
-      throw new Error('残高不足です');
-    }
-
-    return { sufficient: true };
-  })
-  .step('execute_transfer', async ({ context }) => {
-    // 送金実行
-    const { recipientAddress, amount } = context.machineContext;
-    const tx = await jpycClient.transfer(recipientAddress, amount);
-
-    return {
-      txHash: tx.hash,
-      status: 'success',
-    };
-  })
-  .commit();
-
-// Workflowの実行
-const result = await transferWorkflow.execute({
-  triggerData: {
-    recipientAddress: '0x123...',
-    amount: '100',
-  },
-});
+```
+1. ユーザー入力
+   ↓
+2. Next.js API Route (/api/chat)
+   ↓
+3. Mastra Agent (jpycAgent.stream())
+   ↓
+4. Mastra MCP Client (getTools())
+   ↓
+5. MCP Server (http://localhost:3001)
+   ↓
+6. JPYC SDK → Blockchain
+   ↓
+7. 結果を逆順で返す
+   ↓
+8. フロントエンドに表示
 ```
 
-### 🔌 MCP との統合
-
-MastraはMCPをネイティブサポートしています：
+**API Route の実装例：**
 
 ```typescript
-import { Mastra } from '@mastra/core';
-import { MCPClient } from '@mastra/mcp';
+// src/app/api/chat/route.ts
+import { jpycAgent } from '@/lib/mastra/agent';
 
-// MCPクライアントを作成
-const mcpClient = new MCPClient({
-  serverUrl: 'http://localhost:3000',
-});
+export async function POST(req: Request) {
+  const { message, threadId } = await req.json();
 
-// Mastraインスタンスを作成
-const mastra = new Mastra({
-  agents: [jpycAgent],
-  mcpServers: {
-    jpycServer: mcpClient,
-  },
-});
+  // Agentをストリーミングモードで実行
+  const stream = await jpycAgent.stream(message, { threadId });
 
-// MCPサーバーのツールが自動的にAgentで利用可能になる
+  return new Response(stream, {
+    headers: { 'Content-Type': 'text/event-stream' },
+  });
+}
 ```
 
-### 📊 コンテキスト管理
+### 📊 スレッド管理
 
-Mastraは、会話のコンテキストを自動的に管理します：
+Mastraは会話のコンテキストを「スレッド」として管理します：
 
 ```typescript
-// 会話の開始
-const thread = await agent.createThread();
+// 新しいスレッドを作成
+const threadId = crypto.randomUUID();
 
-// メッセージの送信（コンテキストを保持）
-await agent.generate('私の残高は？', { threadId: thread.id });
+// 最初のメッセージ
+await jpycAgent.generate('私の残高は？', { threadId });
 // → "1,000 JPYCです"
 
-await agent.generate('半分を太郎さんに送って', { threadId: thread.id });
-// → 太郎さんに500 JPYCを送金します（コンテキストから金額を推測）
+// 同じスレッドで続けて会話（コンテキストを保持）
+await jpycAgent.generate('半分を太郎さんに送って', { threadId });
+// → コンテキストから「500 JPYC」と推測して送金
 ```
 
-### 🎨 カスタマイズ
+### 🎯 モデルの設定
 
-Mastraは、様々な側面でカスタマイズ可能です：
+Mastraは複数のLLMプロバイダーをサポートします：
 
-**モデルのカスタマイズ**
 ```typescript
-const agent = new Agent({
-  model: {
-    provider: 'anthropic',
-    name: 'claude-3-5-sonnet',
-    toolChoice: 'auto',
-    temperature: 0.7,
-    maxTokens: 1000,
-  },
+// OpenAI GPT-4o-mini
+import { createOpenAI } from '@ai-sdk/openai';
+
+const openai = createOpenAI({
+  apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
 });
+
+export const gpt4oMiniModel = openai('gpt-4o-mini');
 ```
 
-**エラーハンドリング**
 ```typescript
-const agent = new Agent({
-  onError: async (error, context) => {
-    console.error('Agent error:', error);
-    // カスタムエラー処理
-  },
+// Anthropic Claude
+import { createAnthropic } from '@ai-sdk/anthropic';
+
+const anthropic = createAnthropic({
+  apiKey: process.env.ANTHROPIC_API_KEY,
 });
+
+export const claude = anthropic('claude-3-5-sonnet-20241022');
 ```
 
-**ログ記録**
+### 🚀 このプロジェクトでの構成
+
+**1. MCPクライアント**（`src/lib/mastra/mcp/client.ts`）
 ```typescript
-const mastra = new Mastra({
-  logger: {
-    level: 'debug',
-    transport: customLogger,
-  },
+import { MCPClient } from '@mastra/mcp';
+
+export const jpycMCPClient = new MCPClient({
+  name: 'jpyc-sdk',
+  url: 'http://localhost:3001',
 });
 ```
 
-### 🚀 パフォーマンス最適化
-
-Mastraは、以下のパフォーマンス最適化機能を提供します：
-
-**キャッシング**
+**2. Agent**（`src/lib/mastra/agent.ts`）
 ```typescript
-const agent = new Agent({
-  cache: {
-    enabled: true,
-    ttl: 300, // 5分
+import { Agent } from '@mastra/core/agent';
+
+export const jpycAgent = new Agent({
+  name: 'JPYC Assistant',
+  model: gpt4oMiniModel,
+  tools: async () => {
+    const tools = await jpycMCPClient.getTools();
+    return tools;
   },
+  instructions: '...',
 });
 ```
 
-**並列実行**
+**3. API Route**（`src/app/api/chat/route.ts`）
 ```typescript
-// 複数のツールを並列実行
-const results = await Promise.all([
-  agent.executeTool('get_balance', { address: addr1 }),
-  agent.executeTool('get_balance', { address: addr2 }),
-  agent.executeTool('get_balance', { address: addr3 }),
-]);
+export async function POST(req: Request) {
+  const stream = await jpycAgent.stream(message, { threadId });
+  return new Response(stream);
+}
 ```
 
-### 💡 このプロジェクトでの Mastra の役割
-
-このプロジェクトでは、Mastraを以下のように活用します：
-
-1. **Agentの定義**
-   - JPYC操作を支援するAgentを作成
-   - 適切な指示とモデル設定
-
-2. **Toolの実装**
-   - JPYC残高確認ツール
-   - JPYC送金ツール
-   - 取引履歴取得ツール
-
-3. **MCPとの統合**
-   - セクション3で作成するMCPサーバーを接続
-   - AI Agentから自動的にMCPツールを利用
-
-4. **API提供**
-   - Next.jsのAPI Routeから利用
-   - フロントエンドとのインタフェース
-
 ### 🙋‍♂️ 質問する
 
 ここまでの作業で何かわからないことがある場合は、Discordの`#jpyc`で質問をしてください。

From 68ee430fd44cc6edb487647bea540ca8c1c11e88 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Mameta29 <mameta.zk@gmail.com>
Date: Tue, 4 Nov 2025 11:23:51 +0900
Subject: [PATCH 07/10] =?UTF-8?q?section3-5=E4=BD=9C=E6=88=90=20MCP?=
 =?UTF-8?q?=E3=83=84=E3=83=BC=E3=83=AB,=20MCP=E3=82=B5=E3=83=BC=E3=83=90?=
 =?UTF-8?q?=E3=83=BC,=20=E3=83=95=E3=83=AD=E3=83=B3=E3=83=88=E3=82=A8?=
 =?UTF-8?q?=E3=83=B3=E3=83=89?=
MIME-Version: 1.0
Content-Type: text/plain; charset=UTF-8
Content-Transfer-Encoding: 8bit

🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code)

Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
---
 .../section-3/lesson-1.md                     | 328 +++++++++-
 .../section-3/lesson-2.md                     | 379 ++++++++++-
 .../section-3/lesson-3.md                     | 277 +++++++-
 .../section-3/lesson-4.md                     |  24 -
 .../section-4/lesson-1.md                     | 107 +++-
 .../section-4/lesson-2.md                     | 128 +++-
 .../section-4/lesson-3.md                     | 233 ++++++-
 .../section-5/lesson-1.md                     | 264 +++++++-
 .../section-5/lesson-2.md                     | 333 +++++++++-
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 .../section-5/lesson-4.md                     | 591 +++++++++++++++++-
 11 files changed, 3011 insertions(+), 103 deletions(-)
 delete mode 100644 docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-3/lesson-4.md

diff --git a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-3/lesson-1.md b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-3/lesson-1.md
index daaed7bb..460c1ce4 100644
--- a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-3/lesson-1.md
+++ b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-3/lesson-1.md
@@ -1,16 +1,330 @@
 ---
-title: MCPサーバーの基礎実装
+title: JPYC SDK Wrapperの実装
 ---
 
-### 🔌 MCP サーバーの実装
+### 🔧 JPYC SDK Wrapper の実装
 
-このセクションでは、JPYC操作のためのMCPサーバーを実装します。
+このレッスンでは、JPYC SDKをMCPサーバーから利用しやすくするためのWrapperを実装します。
 
-### 📝 MCPサーバーの骨組み作成
+このWrapperは、JPYC SDK v2.0.0を使用してマルチチェーン対応（Ethereum Sepolia、Polygon Amoy、Avalanche Fuji）のJPYC操作を提供します。
 
-`src/lib/mcp/server.ts`ファイルを作成し、MCPサーバーの基本構造を実装します。
+### 📝 実装するファイル
 
-（実装内容はここに追加予定）
+`external/mcp/src/jpyc/sdk.ts`ファイルを作成し、以下のコードを記述します。
+
+```typescript
+import { JPYC, type IJPYC, SdkClient, type ISdkClient } from "@jpyc/sdk-core";
+import type { Hex } from "viem";
+import type { PrivateKeyAccount } from "viem/accounts";
+
+// サポートするチェーン
+export type SupportedChain = "sepolia" | "amoy" | "fuji";
+
+// JPYC SDKで使用するチェーンIDのマッピング
+const CHAIN_ID_MAP: Record<SupportedChain, number> = {
+	sepolia: 11155111, // Ethereum Sepolia
+	amoy: 80002, // Polygon Amoy
+	fuji: 43113, // Avalanche Fuji
+};
+
+const CHAIN_NAMES: Record<SupportedChain, string> = {
+	sepolia: "Ethereum Sepolia",
+	amoy: "Polygon Amoy",
+	fuji: "Avalanche Fuji",
+};
+
+// チェーンごとのRPC URL
+const RPC_URLS: Record<SupportedChain, string> = {
+	sepolia: "https://ethereum-sepolia-rpc.publicnode.com",
+	amoy: "https://rpc-amoy.polygon.technology",
+	fuji: "https://api.avax-test.network/ext/bc/C/rpc",
+};
+
+// 現在選択されているチェーン（デフォルトはSepolia）
+let _currentChain: SupportedChain = "sepolia";
+let _jpycInstance: IJPYC | null = null;
+let _account: PrivateKeyAccount | null = null;
+
+/**
+ * JPYC SDKインスタンスを生成するメソッド
+ * @param chain
+ */
+function createJpycInstance(chain: SupportedChain) {
+	// 環境変数の検証
+	if (!process.env.PRIVATE_KEY) {
+		throw new Error("PRIVATE_KEY environment variable is required");
+	}
+
+	const chainId = CHAIN_ID_MAP[chain];
+
+	// SdkClientの初期化
+	const sdkClient: ISdkClient = new SdkClient({
+		chainId,
+		rpcUrl: RPC_URLS[chain],
+	});
+
+	// アカウントの作成
+	_account = sdkClient.configurePrivateKeyAccount({
+		privateKey: process.env.PRIVATE_KEY as Hex,
+	});
+
+	// Clientの生成
+	const client = sdkClient.configureClient({
+		account: _account,
+	});
+
+	// JPYC SDKインスタンスの作成
+	_jpycInstance = new JPYC({
+		env: "prod",
+		contractType: "jpycPrepaid",
+		localContractAddress: undefined,
+		client,
+	});
+}
+
+/**
+ * JPYC SDKインスタンスを取得するメソッド
+ * @returns
+ */
+function getJpycInstance(): IJPYC {
+	if (!_jpycInstance) {
+		createJpycInstance(_currentChain);
+	}
+	return _jpycInstance!;
+}
+
+/**
+ * チェーンを切り替える関数
+ * @param chain
+ */
+export function switchChain(chain: SupportedChain): void {
+	if (!CHAIN_ID_MAP[chain]) {
+		throw new Error(
+			`Unsupported chain: ${chain}. Supported chains: sepolia, amoy, fuji`,
+		);
+	}
+	_currentChain = chain;
+	// JPYC SDKインスタンスを再作成
+	createJpycInstance(chain);
+}
+
+/**
+ * 現在のチェーンを取得する関数
+ * @returns
+ */
+export function getCurrentChain(): SupportedChain {
+	return _currentChain;
+}
+
+/**
+ * チェーンの表示名を取得する関数
+ * @param chain
+ * @returns
+ */
+export function getChainName(chain?: SupportedChain): string {
+	const targetChain = chain || _currentChain;
+	return CHAIN_NAMES[targetChain] || "Ethereum Sepolia";
+}
+
+/**
+ * 現在のアカウントアドレスを取得する関数
+ * @returns
+ */
+export function getCurrentAddress(): Hex {
+	if (!_account) {
+		// アカウントが未初期化の場合、JPYC SDKインスタンスを初期化
+		getJpycInstance();
+	}
+	return _account!.address;
+}
+
+/**
+ * JPYC操作インターフェース（JPYC SDKを使用）
+ */
+export const jpyc = {
+	/**
+	 * 総供給量を取得するメソッド
+	 * @returns
+	 */
+	async totalSupply(): Promise<string> {
+		try {
+			const jpycInstance = getJpycInstance();
+			// JPYC SDKのtotalSupply関数を呼び出す
+			const result = await jpycInstance.totalSupply();
+			// numberをstringに変換して返す
+			return result.toString();
+		} catch (error: any) {
+			console.error("[jpyc.totalSupply] Error:", error);
+
+			// コントラクトが存在しない場合のエラーハンドリング
+			if (
+				error.message?.includes("returned no data") ||
+				error.message?.includes("0x")
+			) {
+				const chainName = getChainName(_currentChain);
+				throw new Error(
+					`JPYCコントラクトが${chainName}にデプロイされていないか、アドレスが正しくありません。` +
+						`Ethereum Sepoliaでお試しください。`,
+				);
+			}
+
+			throw new Error(`Failed to get total supply: ${error.message}`);
+		}
+	},
+
+	/**
+	 * JPYCの残高を取得するメソッド
+	 * @param params
+	 * @returns
+	 */
+	async balanceOf(params: { account: Hex }): Promise<string> {
+		try {
+			const jpycInstance = getJpycInstance();
+			// JPYC SDKのbalanceOf関数を呼び出す
+			const result = await jpycInstance.balanceOf({ account: params.account });
+			// numberをstringに変換して返す
+			return result.toString();
+		} catch (error: any) {
+			console.error("[jpyc.balanceOf] Error:", error);
+
+			// コントラクトが存在しない場合のエラーハンドリング
+			if (
+				error.message?.includes("returned no data") ||
+				error.message?.includes("0x")
+			) {
+				const chainName = getChainName(_currentChain);
+				throw new Error(
+					`JPYCコントラクトが${chainName}にデプロイされていないか、アドレスが正しくありません。` +
+						`現在のチェーンを確認してください。`,
+				);
+			}
+
+			throw new Error(`Failed to get balance: ${error.message}`);
+		}
+	},
+
+	/**
+	 * JPYCを送金するメソッド
+	 * @param params
+	 * @returns
+	 */
+	async transfer(params: { to: Hex; value: number }): Promise<string> {
+		try {
+			const jpycInstance = getJpycInstance();
+			// JPYC SDKのtransfer関数を呼び出す
+			// SDKはnumberを受け取り、内部で適切に変換する
+			const hash = await jpycInstance.transfer({
+				to: params.to,
+				value: params.value,
+			});
+
+			return hash;
+		} catch (error: any) {
+			console.error("[jpyc.transfer] Error:", error);
+			throw new Error(`Failed to transfer: ${error.message}`);
+		}
+	},
+};
+```
+
+### 💡 コードの解説
+
+このファイルは、JPYC SDK v2.0.0を使いやすくするためのラッパーです。主要なポイントを見ていきましょう。
+
+#### 1. マルチチェーン対応
+
+```typescript
+const CHAIN_ID_MAP: Record<SupportedChain, number> = {
+	sepolia: 11155111, // Ethereum Sepolia
+	amoy: 80002, // Polygon Amoy
+	fuji: 43113, // Avalanche Fuji
+};
+```
+
+3つのテストネット（Ethereum Sepolia、Polygon Amoy、Avalanche Fuji）に対応しています。各チェーンのIDとRPC URLをマッピングすることで、簡単にチェーンを切り替えられます。
+
+#### 2. モジュールレベルでの状態管理
+
+```typescript
+let _currentChain: SupportedChain = "sepolia";
+let _jpycInstance: IJPYC | null = null;
+let _account: PrivateKeyAccount | null = null;
+```
+
+現在のチェーン、JPYCインスタンス、アカウント情報をモジュールレベルの変数で管理しています。これにより、同じMCPサーバープロセス内で状態を保持できます。
+
+#### 3. JPYC SDK v2.0.0のAPI使用
+
+```typescript
+// SdkClientの初期化
+const sdkClient: ISdkClient = new SdkClient({
+	chainId,
+	rpcUrl: RPC_URLS[chain],
+});
+
+// アカウントの作成
+_account = sdkClient.configurePrivateKeyAccount({
+	privateKey: process.env.PRIVATE_KEY as Hex,
+});
+
+// Clientの生成
+const client = sdkClient.configureClient({
+	account: _account,
+});
+
+// JPYC SDKインスタンスの作成
+_jpycInstance = new JPYC({
+	env: "prod",
+	contractType: "jpycPrepaid",
+	localContractAddress: undefined,
+	client,
+});
+```
+
+JPYC SDK v2.0.0では、`SdkClient`を使ってチェーン接続を初期化します。その後、`configurePrivateKeyAccount()`でアカウントを作成し、`configureClient()`でクライアントを生成します。
+
+このクライアントを使って`JPYC`インスタンスを作成することで、JPYCトークンの操作が可能になります。
+
+#### 4. チェーン切り替え機能
+
+```typescript
+export function switchChain(chain: SupportedChain): void {
+	if (!CHAIN_ID_MAP[chain]) {
+		throw new Error(
+			`Unsupported chain: ${chain}. Supported chains: sepolia, amoy, fuji`,
+		);
+	}
+	_currentChain = chain;
+	// JPYC SDKインスタンスを再作成
+	createJpycInstance(chain);
+}
+```
+
+`switchChain()`を呼び出すと、指定したチェーンに切り替わります。JPYC SDKインスタンスを再作成することで、新しいチェーンに接続できます。
+
+#### 5. JPYC操作のインタフェース
+
+```typescript
+export const jpyc = {
+	async totalSupply(): Promise<string> { ... },
+	async balanceOf(params: { account: Hex }): Promise<string> { ... },
+	async transfer(params: { to: Hex; value: number }): Promise<string> { ... },
+};
+```
+
+今回のプロジェクトでは3つの主要な操作を提供します：
+
+- **totalSupply()**: JPYCの総供給量を取得
+- **balanceOf()**: 指定したアドレスの残高を取得
+- **transfer()**: JPYCを送金
+
+これらのメソッドは、内部でJPYC SDKを呼び出し、結果を適切な形式で返します。
+
+### 🧪 動作確認
+
+この段階では、まだMCPサーバーが完成していないため、動作確認はできません。
+
+次のレッスンでMCPツールを実装し、その後MCPサーバーを起動することで、このWrapperが動作することを確認できます。
 
 ### 🙋‍♂️ 質問する
 
@@ -25,4 +339,4 @@ title: MCPサーバーの基礎実装
 
 ---
 
-次のレッスンに進みましょう！
+次のレッスンでは、このWrapperを使用してMCPツールを実装します！
diff --git a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-3/lesson-2.md b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-3/lesson-2.md
index 0f09f08d..f69bd0f8 100644
--- a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-3/lesson-2.md
+++ b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-3/lesson-2.md
@@ -1,12 +1,381 @@
 ---
-title: JPYC残高確認ツールの実装
+title: MCPツールの実装
 ---
 
-### 💰 残高確認ツールの実装
+### 🛠 MCP ツールの実装
 
-このレッスンでは、JPYC残高を確認するMCPツールを実装します。
+このレッスンでは、前のレッスンで作成したJPYC SDK Wrapperを使用して、5つのMCPツールを実装します。
 
-（実装内容はここに追加予定）
+MCPツールは、AI Agentが実行できる「関数」として機能します。各ツールは、AI Agentに対して「何ができるか」を説明し、パラメータを検証し、実際の処理を実行します。
+
+### 📝 実装するファイル
+
+`external/mcp/src/tools.ts`ファイルを作成し、以下のコードを記述します。
+
+```typescript
+/**
+ * JPYC Tools for Mastra
+ *
+ * JPYC SDKの機能をMastraツールとして提供
+ */
+
+import { createTool } from "@mastra/core/tools";
+import { z } from "zod";
+import {
+	getChainName,
+	getCurrentAddress,
+	getCurrentChain,
+	jpyc,
+	type SupportedChain,
+	switchChain,
+} from "./jpyc/sdk";
+
+// エクスプローラーURLマッピング
+const EXPLORER_URLS: Record<SupportedChain, string> = {
+	sepolia: "https://sepolia.etherscan.io/tx/",
+	amoy: "https://amoy.polygonscan.com/tx/",
+	fuji: "https://testnet.snowtrace.io/tx/",
+};
+
+/**
+ * JPYC残高照会ツール
+ * 指定したアドレスのJPYC残高を照会します（現在選択されているテストネット）
+ */
+export const jpycBalanceTool = createTool({
+	id: "jpyc_balance",
+	description:
+		"指定したアドレスのJPYC残高を照会します（現在選択されているテストネット）。アドレスが指定されていない場合は、現在のウォレットアドレスの残高を返します。",
+	inputSchema: z.object({
+		address: z
+			.string()
+			.optional()
+			.describe(
+				"残高を照会するEthereumアドレス（省略時は現在のウォレットアドレス）",
+			),
+	}),
+	execute: async ({ context }) => {
+		try {
+			const { address } = context;
+			// 現在接続中のチェーン情報を取得
+			const currentChain = getCurrentChain();
+			const chainName = getChainName(currentChain);
+
+			// アドレスが指定されていない場合は、現在のアカウントアドレスを使用
+			const targetAddress = address || getCurrentAddress();
+			const balanceString = await jpyc.balanceOf({
+				account: targetAddress as `0x${string}`,
+			});
+
+			console.log(
+				`jpyc_balance: address=${targetAddress}, balance=${balanceString} JPYC`,
+			);
+
+			return {
+				success: true,
+				address: targetAddress,
+				balance: `${balanceString} JPYC`,
+				balanceRaw: balanceString,
+				chain: currentChain,
+				chainName: chainName,
+			};
+		} catch (error: unknown) {
+			return {
+				success: false,
+				error: error instanceof Error ? error.message : String(error),
+			};
+		}
+	},
+});
+
+/**
+ * JPYC送金ツール
+ * JPYCトークンを指定したアドレスに送金します（現在選択されているテストネット）
+ */
+export const jpycTransferTool = createTool({
+	id: "jpyc_transfer",
+	description:
+		"JPYCトークンを指定したアドレスに送金します（現在選択されているテストネット）。例: 10 JPYCを0x123...に送る",
+	inputSchema: z.object({
+		to: z.string().describe("送信先のEthereumアドレス (0xから始まる42文字)"),
+		amount: z.number().describe("送金額（JPYC単位、例: 10）"),
+	}),
+	execute: async ({ context }) => {
+		try {
+			const { to, amount } = context;
+			// 現在接続中のチェーン情報を取得
+			const currentChain = getCurrentChain();
+			const chainName = getChainName(currentChain);
+
+			// SDKのtransferメソッドを呼び出してJPYCを送金する
+			const txHash = await jpyc.transfer({
+				to: to as `0x${string}`,
+				value: amount,
+			});
+
+			const explorerUrl = EXPLORER_URLS[currentChain];
+
+			return {
+				success: true,
+				message: `✅ ${amount} JPYCを ${to} に送金しました（${chainName}）`,
+				transactionHash: txHash,
+				explorerUrl: `${explorerUrl}${txHash}`,
+				chain: currentChain,
+				chainName: chainName,
+			};
+		} catch (error: unknown) {
+			return {
+				success: false,
+				error: error instanceof Error ? error.message : String(error),
+			};
+		}
+	},
+});
+
+/**
+ * チェーン切り替えツール
+ * JPYCを操作するテストネットを切り替えます
+ */
+export const jpycSwitchChainTool = createTool({
+	id: "jpyc_switch_chain",
+	description:
+		"JPYCを操作するテストネットを切り替えます。対応チェーン: sepolia (Ethereum), amoy (Polygon), fuji (Avalanche)。ユーザーが「Sepoliaで」「Amoyに切り替えて」「Avalancheで実行」などと言った場合に使用します。",
+	inputSchema: z.object({
+		chain: z
+			.enum(["sepolia", "amoy", "fuji"])
+			.describe(
+				"切り替え先のチェーン: sepolia (Ethereum Sepolia), amoy (Polygon Amoy), fuji (Avalanche Fuji)",
+			),
+	}),
+	execute: async ({ context }) => {
+		try {
+			const { chain } = context;
+			// 接続前のチェーンを取得
+			const previousChain = getCurrentChain();
+			// チェーンを切り替え
+			await switchChain(chain as SupportedChain);
+
+			const newChainName = getChainName(chain as SupportedChain);
+			const previousChainName = getChainName(previousChain);
+
+			return {
+				success: true,
+				message: `✅ チェーンを ${previousChainName} から ${newChainName} に切り替えました`,
+				previousChain: previousChain,
+				newChain: chain,
+				chainName: newChainName,
+			};
+		} catch (error: unknown) {
+			return {
+				success: false,
+				error: error instanceof Error ? error.message : String(error),
+			};
+		}
+	},
+});
+
+/**
+ * 現在のチェーン取得ツール
+ * 現在選択されているテストネットを取得します
+ */
+export const jpycGetCurrentChainTool = createTool({
+	id: "jpyc_get_current_chain",
+	description:
+		"現在選択されているテストネットを取得します。ユーザーが「今どのチェーン？」「現在のネットワークは？」などと聞いた場合に使用します。",
+	inputSchema: z.object({}),
+	execute: async () => {
+		try {
+			// 現在接続中のチェーン情報を取得
+			const currentChain = getCurrentChain();
+			const chainName = getChainName(currentChain);
+
+			return {
+				success: true,
+				chain: currentChain,
+				chainName: chainName,
+				address: getCurrentAddress(),
+			};
+		} catch (error: unknown) {
+			return {
+				success: false,
+				error: error instanceof Error ? error.message : String(error),
+			};
+		}
+	},
+});
+
+/**
+ * 総供給量照会ツール
+ * 現在選択されているテストネットでのJPYCの総供給量を照会します
+ */
+export const jpycTotalSupplyTool = createTool({
+	id: "jpyc_total_supply",
+	description:
+		"現在選択されているテストネットでのJPYCの総供給量を照会します。ユーザーが「総供給量は？」「流通量を教えて」などと聞いた場合に使用します。",
+	inputSchema: z.object({}),
+	execute: async () => {
+		try {
+			// 現在接続中のチェーン情報を取得
+			const currentChain = getCurrentChain();
+			const chainName = getChainName(currentChain);
+			// SDKのtotalSupplyメソッドを呼び出して総供給量を取得する
+			const totalSupply = await jpyc.totalSupply();
+
+			return {
+				success: true,
+				totalSupply: `${totalSupply} JPYC`,
+				totalSupplyRaw: totalSupply,
+				chain: currentChain,
+				chainName: chainName,
+			};
+		} catch (error: unknown) {
+			return {
+				success: false,
+				error: error instanceof Error ? error.message : String(error),
+			};
+		}
+	},
+});
+
+/**
+ * すべてのJPYCツールをエクスポートする
+ */
+export const jpycTools = {
+	jpyc_balance: jpycBalanceTool,
+	jpyc_transfer: jpycTransferTool,
+	jpyc_switch_chain: jpycSwitchChainTool,
+	jpyc_get_current_chain: jpycGetCurrentChainTool,
+	jpyc_total_supply: jpycTotalSupplyTool,
+};
+```
+
+### 💡 コードの解説
+
+このファイルでは、5つのMCPツールを定義しています。各ツールの構造と役割を見ていきましょう。
+
+#### 1. MCPツールの基本構造
+
+MCPツールは、Mastraの`createTool()`を使用して作成します。各ツールは以下の要素で構成されます：
+
+```typescript
+createTool({
+	id: "jpyc_balance",           // ツールの一意な識別子
+	description: "...",            // AI Agentがツールの用途を理解するための説明
+	inputSchema: z.object({...}),  // パラメータの型定義（Zodスキーマ）
+	execute: async ({ context }) => {...}  // 実際の処理を行う関数
+})
+```
+
+#### 2. Zodスキーマによるパラメータ検証
+
+```typescript
+inputSchema: z.object({
+	to: z.string().describe("送信先のEthereumアドレス (0xから始まる42文字)"),
+	amount: z.number().describe("送金額（JPYC単位、例: 10）"),
+}),
+```
+
+Zodは、TypeScriptの型検証ライブラリです。`inputSchema`で定義したスキーマにより、ツールが受け取るパラメータの型が保証されます。
+
+`describe()`メソッドは、AI Agentがパラメータの意味を理解するための説明を追加します。これにより、AIは自然言語の指示から適切なパラメータを抽出できます。
+
+#### 3. descriptionの重要性
+
+```typescript
+description:
+	"JPYCトークンを指定したアドレスに送金します（現在選択されているテストネット）。例: 10 JPYCを0x123...に送る",
+```
+
+`description`は、AI Agentがこのツールをいつ使うべきかを判断するための重要な情報です。
+
+例えば、ユーザーが「太郎に100JPYC送って」と言った場合、AIは：
+1. この`description`を読んで「送金する」ツールであることを理解
+2. `inputSchema`を参照して、`to`（送信先）と`amount`（金額）が必要だと認識
+3. 適切なパラメータを抽出して`execute`を呼び出す
+
+という流れで動作します。
+
+#### 4. 5つのツールの役割
+
+**jpyc_balance（残高照会）**
+```typescript
+const targetAddress = address || getCurrentAddress();
+const balanceString = await jpyc.balanceOf({
+	account: targetAddress as `0x${string}`,
+});
+```
+
+アドレスが指定されていない場合は、自分のアドレスの残高を返します。前のレッスンで作成したWrapperの`jpyc.balanceOf()`を呼び出します。
+
+**jpyc_transfer（送金）**
+```typescript
+const txHash = await jpyc.transfer({
+	to: to as `0x${string}`,
+	value: amount,
+});
+```
+
+JPYCを送金し、トランザクションハッシュを返します。ブロックチェーンエクスプローラーのURLも生成して返すことで、ユーザーがトランザクションを確認できるようにします。
+
+**jpyc_switch_chain（チェーン切り替え）**
+```typescript
+await switchChain(chain as SupportedChain);
+```
+
+ユーザーが「Avalancheで実行して」と言った場合などに、チェーンを切り替えます。
+
+**jpyc_get_current_chain（現在のチェーン取得）**
+```typescript
+const currentChain = getCurrentChain();
+const chainName = getChainName(currentChain);
+```
+
+「今どのチェーン？」という質問に答えるためのツールです。
+
+**jpyc_total_supply（総供給量照会）**
+```typescript
+const totalSupply = await jpyc.totalSupply();
+```
+
+JPYCの総供給量を取得します。
+
+#### 5. エラーハンドリング
+
+```typescript
+try {
+	// 処理
+	return {
+		success: true,
+		// ...結果
+	};
+} catch (error: unknown) {
+	return {
+		success: false,
+		error: error instanceof Error ? error.message : String(error),
+	};
+}
+```
+
+すべてのツールは、エラーが発生した場合に`success: false`を返します。これにより、AI Agentはエラーを適切にユーザーに伝えることができます。
+
+#### 6. エクスポート
+
+```typescript
+export const jpycTools = {
+	jpyc_balance: jpycBalanceTool,
+	jpyc_transfer: jpycTransferTool,
+	jpyc_switch_chain: jpycSwitchChainTool,
+	jpyc_get_current_chain: jpycGetCurrentChainTool,
+	jpyc_total_supply: jpycTotalSupplyTool,
+};
+```
+
+最後に、すべてのツールを1つのオブジェクトとしてエクスポートします。これにより、次のレッスンでMCPサーバーに簡単に登録できます。
+
+### 🧪 動作確認
+
+この段階では、まだMCPサーバーが起動していないため、動作確認はできません。
+
+次のレッスンでMCPサーバーを実装・起動することで、これらのツールが動作することを確認できます。
 
 ### 🙋‍♂️ 質問する
 
@@ -21,4 +390,4 @@ title: JPYC残高確認ツールの実装
 
 ---
 
-次のレッスンに進みましょう！
+次のレッスンでは、これらのツールを公開するMCPサーバーを実装します！
diff --git a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-3/lesson-3.md b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-3/lesson-3.md
index 9ca69859..5afaea1b 100644
--- a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-3/lesson-3.md
+++ b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-3/lesson-3.md
@@ -1,12 +1,279 @@
 ---
-title: JPYC送金ツールの実装
+title: MCPサーバーの起動
 ---
 
-### 📤 送金ツールの実装
+### 🚀 MCP サーバーの起動
 
-このレッスンでは、JPYCを送金するMCPツールを実装します。
+このレッスンでは、前の2つのレッスンで作成したJPYC SDK WrapperとMCPツールを公開するMCPサーバーを実装します。
 
-（実装内容はここに追加予定）
+MCPサーバーは、HTTP/SSE（Server-Sent Events）プロトコルを使用して、AI Agentと通信します。
+
+### 📝 実装するファイル
+
+`external/mcp/src/index.ts`ファイルを作成し、以下のコードを記述します。
+
+```typescript
+/**
+ * JPYC MCP Server - Standalone MCP Server
+ *
+ * このサーバーはJPYC SDKの機能をMCPプロトコル経由で公開します。
+ * HTTP/SSEを使用して、MCPClientから接続できるようにします。
+ *
+ * 学習用ポイント:
+ * 1. MCPServerを独立したプロセスとして実行
+ * 2. HTTP/SSE経由でMCPClientと通信
+ * 3. 実際のMCPプロトコルの使い方を学習
+ */
+
+import "dotenv/config";
+import { MCPServer } from "@mastra/mcp";
+import http from "node:http";
+import { jpycTools } from "./tools";
+
+const PORT = process.env.MCP_PORT || 3001;
+
+/**
+ * JPYC MCP Server インスタンス
+ */
+const server = new MCPServer({
+	name: "jpyc-sdk",
+	version: "1.0.0",
+	tools: jpycTools,
+});
+
+/**
+ * HTTPサーバーを作成してMCPServerを統合
+ */
+const httpServer = http.createServer(async (req, res) => {
+	console.log(`${new Date().toISOString()} - ${req.method} ${req.url}`);
+
+	// CORSヘッダーを設定（Next.jsアプリからのアクセスを許可）
+	res.setHeader("Access-Control-Allow-Origin", "*");
+	res.setHeader("Access-Control-Allow-Methods", "GET, POST, OPTIONS");
+	res.setHeader("Access-Control-Allow-Headers", "Content-Type");
+
+	if (req.method === "OPTIONS") {
+		res.writeHead(200);
+		res.end();
+		return;
+	}
+
+	// ヘルスチェックエンドポイント
+	if (req.url === "/health" && req.method === "GET") {
+		res.writeHead(200, { "Content-Type": "application/json" });
+		res.end(JSON.stringify({ status: "ok", server: "jpyc-mcp-server" }));
+		return;
+	}
+
+	// MCP SSEエンドポイント
+	try {
+		await server.startSSE({
+			url: new URL(req.url || "", `http://localhost:${PORT}`),
+			ssePath: "/sse",
+			messagePath: "/message",
+			req,
+			res,
+		});
+	} catch (error) {
+		console.error("MCP Server error:", error);
+		if (!res.headersSent) {
+			res.writeHead(500, { "Content-Type": "application/json" });
+			res.end(JSON.stringify({ error: "Internal server error" }));
+		}
+	}
+});
+
+// サーバー起動
+httpServer.listen(PORT, () => {
+	console.log(`
+╔════════════════════════════════════════════════════════════╗
+║                                                            ║
+║          🚀 JPYC MCP Server is running!                   ║
+║                                                            ║
+║  SSE Endpoint:     http://localhost:${PORT}/sse               ║
+║  Message Endpoint: http://localhost:${PORT}/message           ║
+║  Health Check:     http://localhost:${PORT}/health            ║
+║                                                            ║
+║  Available Tools:                                          ║
+║    - jpyc_balance           (残高照会)                     ║
+║    - jpyc_transfer          (送金)                         ║
+║    - jpyc_switch_chain      (チェーン切り替え)             ║
+║    - jpyc_get_current_chain (現在のチェーン取得)           ║
+║    - jpyc_total_supply      (総供給量照会)                 ║
+║                                                            ║
+╚════════════════════════════════════════════════════════════╝
+  `);
+});
+
+// エラーハンドリング
+httpServer.on("error", (error) => {
+	console.error("HTTP Server error:", error);
+	process.exit(1);
+});
+
+// graceful shutdown
+process.on("SIGTERM", () => {
+	console.log("SIGTERM signal received: closing HTTP server");
+	httpServer.close(() => {
+		console.log("HTTP server closed");
+		process.exit(0);
+	});
+});
+
+process.on("SIGINT", () => {
+	console.log("\nSIGINT signal received: closing HTTP server");
+	httpServer.close(() => {
+		console.log("HTTP server closed");
+		process.exit(0);
+	});
+});
+```
+
+### 💡 コードの解説
+
+このファイルは、MCPサーバーのエントリーポイントです。主要なポイントを見ていきましょう。
+
+#### 1. 環境変数の読み込み
+
+```typescript
+import "dotenv/config";
+```
+
+最初に`dotenv/config`をインポートすることで、`.env`ファイルから環境変数を読み込みます。これにより、`PRIVATE_KEY`などの機密情報を安全に管理できます。
+
+#### 2. MCPServerインスタンスの作成
+
+```typescript
+const server = new MCPServer({
+	name: "jpyc-sdk",
+	version: "1.0.0",
+	tools: jpycTools,
+});
+```
+
+MastraのMCPServerを作成します。前のレッスンで作成した`jpycTools`をツールとして登録することで、AI Agentがこれらのツールを使用できるようになります。
+
+#### 3. HTTPサーバーの作成
+
+```typescript
+const httpServer = http.createServer(async (req, res) => {
+	// リクエスト処理
+});
+```
+
+Node.jsの標準モジュール`http`を使って、HTTPサーバーを作成します。MCPサーバーは、このHTTPサーバーを通じてクライアントと通信します。
+
+#### 4. CORSヘッダーの設定
+
+```typescript
+res.setHeader("Access-Control-Allow-Origin", "*");
+res.setHeader("Access-Control-Allow-Methods", "GET, POST, OPTIONS");
+res.setHeader("Access-Control-Allow-Headers", "Content-Type");
+```
+
+CORS（Cross-Origin Resource Sharing）ヘッダーを設定することで、Next.jsアプリケーション（別のポートで動作）からMCPサーバーにアクセスできるようにします。
+
+#### 5. ヘルスチェックエンドポイント
+
+```typescript
+if (req.url === "/health" && req.method === "GET") {
+	res.writeHead(200, { "Content-Type": "application/json" });
+	res.end(JSON.stringify({ status: "ok", server: "jpyc-mcp-server" }));
+	return;
+}
+```
+
+`/health`エンドポイントは、サーバーが正常に動作しているかを確認するために使用します。ブラウザで`http://localhost:3001/health`にアクセスすると、サーバーの状態を確認できます。
+
+#### 6. SSE（Server-Sent Events）エンドポイント
+
+```typescript
+await server.startSSE({
+	url: new URL(req.url || "", `http://localhost:${PORT}`),
+	ssePath: "/sse",
+	messagePath: "/message",
+	req,
+	res,
+});
+```
+
+MCPプロトコルは、SSE（Server-Sent Events）を使用してリアルタイム通信を行います。
+
+- **/sse**: クライアントがサーバーからのイベントを受信するエンドポイント
+- **/message**: クライアントがサーバーにメッセージを送信するエンドポイント
+
+#### 7. Graceful Shutdown
+
+```typescript
+process.on("SIGTERM", () => {
+	console.log("SIGTERM signal received: closing HTTP server");
+	httpServer.close(() => {
+		console.log("HTTP server closed");
+		process.exit(0);
+	});
+});
+```
+
+`SIGTERM`や`SIGINT`（Ctrl+C）シグナルを受信したとき、サーバーを適切に終了します。これにより、リクエスト処理中にサーバーが強制終了されることを防ぎます。
+
+### 🧪 動作確認
+
+MCPサーバーを起動して、動作を確認しましょう。
+
+#### 1. MCPサーバーの起動
+
+ターミナルで以下のコマンドを実行します：
+
+```bash
+pnpm mcp:dev
+```
+
+以下のような出力が表示されれば、MCPサーバーが正常に起動しています：
+
+```
+╔════════════════════════════════════════════════════════════╗
+║                                                            ║
+║          🚀 JPYC MCP Server is running!                   ║
+║                                                            ║
+║  SSE Endpoint:     http://localhost:3001/sse               ║
+║  Message Endpoint: http://localhost:3001/message           ║
+║  Health Check:     http://localhost:3001/health            ║
+║                                                            ║
+║  Available Tools:                                          ║
+║    - jpyc_balance           (残高照会)                     ║
+║    - jpyc_transfer          (送金)                         ║
+║    - jpyc_switch_chain      (チェーン切り替え)             ║
+║    - jpyc_get_current_chain (現在のチェーン取得)           ║
+║    - jpyc_total_supply      (総供給量照会)                 ║
+║                                                            ║
+╚════════════════════════════════════════════════════════════╝
+```
+
+#### 2. ヘルスチェック
+
+ブラウザで`http://localhost:3001/health`にアクセスします。
+
+以下のJSONレスポンスが表示されれば、サーバーが正常に動作しています：
+
+```json
+{
+  "status": "ok",
+  "server": "jpyc-mcp-server"
+}
+```
+
+#### 3. サーバーの停止
+
+MCPサーバーを停止するには、ターミナルで`Ctrl+C`を押します。
+
+```
+SIGINT signal received: closing HTTP server
+HTTP server closed
+```
+
+これで、Section 3（MCPサーバーの実装）が完了しました！
+
+次のセクションでは、このMCPサーバーと通信するMastra Agentを実装していきます。
 
 ### 🙋‍♂️ 質問する
 
@@ -21,4 +288,4 @@ title: JPYC送金ツールの実装
 
 ---
 
-次のレッスンに進みましょう！
+次のセクションでは、Mastra Agentを実装します！
diff --git a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-3/lesson-4.md b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-3/lesson-4.md
deleted file mode 100644
index a772a10b..00000000
--- a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-3/lesson-4.md
+++ /dev/null
@@ -1,24 +0,0 @@
----
-title: トランザクション履歴ツールの実装
----
-
-### 📊 トランザクション履歴ツールの実装
-
-このレッスンでは、JPYC取引履歴を取得するMCPツールを実装します。
-
-（実装内容はここに追加予定）
-
-### 🙋‍♂️ 質問する
-
-ここまでの作業で何かわからないことがある場合は、Discordの`#jpyc`で質問をしてください。
-
-ヘルプをするときのフローが円滑になるので、エラーレポートには下記の4点を記載してください ✨
-
-1. 質問が関連しているセクション番号とレッスン番号
-2. 何をしようとしていたか
-3. エラー文をコピー&ペースト
-4. エラー画面のスクリーンショット
-
----
-
-これでセクション3は完了です！ 次のセクションでは、MCPをMastraに組み込みます。
diff --git a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-4/lesson-1.md b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-4/lesson-1.md
index c05be70a..dde4a944 100644
--- a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-4/lesson-1.md
+++ b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-4/lesson-1.md
@@ -1,16 +1,109 @@
 ---
-title: Mastraエージェントの作成
+title: LLMモデルの設定
 ---
 
-### 🤖 Mastra エージェントの作成
+### 🤖 LLM モデルの設定
 
-このセクションでは、MCPサーバーをMastraフレームワークに組み込み、AI Agentを完成させます。
+このレッスンでは、AI Agentが使用するLLM（大規模言語モデル）を設定します。
 
-### 📝 エージェントの定義
+このプロジェクトでは、Claude、OpenAI、Geminiの3つのLLMプロバイダーをサポートします。環境変数に応じて、いずれかのモデルを選択できるようになっています。
 
-`src/lib/mastra/agent.ts`ファイルを作成し、JPYC操作を支援するAI Agentを定義します。
+### 📝 実装するファイル
 
-（実装内容はここに追加予定）
+`src/lib/mastra/model/index.ts`ファイルを作成し、以下のコードを記述します。
+
+```typescript
+import { anthropic } from "@ai-sdk/anthropic";
+import { google } from "@ai-sdk/google";
+import { createOpenAI } from "@ai-sdk/openai";
+
+// Claude 3.5 Sonnetモデルを使用
+const claude = anthropic("claude-sonnet-4-0");
+
+// Mastra用のOpenAIプロバイダーを作成
+const openai = createOpenAI({
+	apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
+});
+
+// gpt-4o-miniモデルを使用（安価で高速、推論トークンなし）
+const gpt4oMiniModel = openai("gpt-4o-mini");
+const gemini = google("gemini-2.5-pro");
+
+export { claude, gemini, gpt4oMiniModel };
+```
+
+### 💡 コードの解説
+
+このファイルは、AI Agentが使用するLLMモデルを設定します。主要なポイントを見ていきましょう。
+
+#### 1. ai-sdkパッケージ
+
+```typescript
+import { anthropic } from "@ai-sdk/anthropic";
+import { google } from "@ai-sdk/google";
+import { createOpenAI } from "@ai-sdk/openai";
+```
+
+`ai-sdk`は、Vercel社が開発した統一LLM APIライブラリです。複数のLLMプロバイダー（Claude、OpenAI、Geminiなど）を同じインタフェースで扱えるようにします。
+
+Mastraは、内部で`ai-sdk`を使用してLLMと通信します。
+
+#### 2. Anthropic Claude
+
+```typescript
+const claude = anthropic("claude-sonnet-4-0");
+```
+
+Anthropic社のClaude 3.5 Sonnetモデルを使用します。このプロジェクトでは、Claudeを推奨モデルとして設定しています。
+
+#### 3. OpenAI GPT-4o-mini
+
+```typescript
+const openai = createOpenAI({
+	apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
+});
+
+const gpt4oMiniModel = openai("gpt-4o-mini");
+```
+
+OpenAI社のGPT-4o-miniモデルを使用します。
+
+#### 4. Google Gemini
+
+```typescript
+const gemini = google("gemini-2.5-pro");
+```
+
+Google社のGemini 2.5 Proモデルを使用します。
+
+#### 5. エクスポート
+
+```typescript
+export { claude, gemini, gpt4oMiniModel };
+```
+
+3つのモデルをエクスポートすることで、次のレッスンでAI Agentを作成する際に、好きなモデルを選択できるようにします。
+
+### 🔑 環境変数の設定
+
+各LLMモデルを使用するには、対応するAPIキーを`.env.local`ファイルに設定する必要があります。
+
+```.env
+# 環境変数の例
+ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
+OPENAI_API_KEY=sk-proj-...
+GOOGLE_GENERATIVE_AI_API_KEY=...
+```
+
+**重要：** 環境変数は、Next.jsアプリケーションの起動時に読み込まれます。環境変数を変更した場合は、アプリケーションを再起動してください。
+
+このプロジェクトでは、次のレッスンでAI Agentを作成する際に、`claude`を使用します。
+
+### 🧪 動作確認
+
+この段階では、まだAI Agentが完成していないため、動作確認はできません。
+
+次のレッスンでMCPクライアントを作成し、その後AI Agentを実装することで、LLMモデルが動作することを確認できます。
 
 ### 🙋‍♂️ 質問する
 
@@ -25,4 +118,4 @@ title: Mastraエージェントの作成
 
 ---
 
-次のレッスンに進みましょう！
+次のレッスンでは、MCPサーバーと通信するためのMCPクライアントを作成します！
diff --git a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-4/lesson-2.md b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-4/lesson-2.md
index 9f60cf7e..d677bccc 100644
--- a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-4/lesson-2.md
+++ b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-4/lesson-2.md
@@ -1,12 +1,130 @@
 ---
-title: MCPサーバーの統合
+title: MCPクライアントの作成
 ---
 
-### 🔌 MCP サーバーの統合
+### 🔗 MCP クライアントの作成
 
-このレッスンでは、作成したMCPサーバーをMastraエージェントに統合します。
+このレッスンでは、Section 3で作成したMCPサーバーと通信するためのMCPクライアントを実装します。
 
-（実装内容はここに追加予定）
+MCPクライアントは、AI AgentからMCPサーバーに接続し、ツールのリストを取得する役割を担います。
+
+### 📝 実装するファイル
+
+`src/lib/mastra/mcp/client.ts`ファイルを作成し、以下のコードを記述します。
+
+```typescript
+import { MCPClient } from "@mastra/mcp";
+
+/**
+ * JPYC MCPサーバーを呼び出すためのMCPクライアント
+ */
+export const jpycMCPClient = new MCPClient({
+	servers: {
+		// JPYC MCPサーバーのURLを設定する(MCPサーバー事前に起動しておくこと)
+		"jpyc:mcp-server": {
+			url: new URL(
+				process.env.JPYC_MCP_SERVER_URL || "http://localhost:3001/sse",
+			),
+		},
+	},
+});
+```
+
+### 💡 コードの解説
+
+このファイルは非常にシンプルですが、重要な役割を果たします。主要なポイントを見ていきましょう。
+
+#### 1. MCPClientのインポート
+
+```typescript
+import { MCPClient } from "@mastra/mcp";
+```
+
+MastraのMCPクライアントをインポートします。このクライアントは、MCPプロトコルを使用してサーバーと通信します。
+
+#### 2. MCPClientインスタンスの作成
+
+```typescript
+export const jpycMCPClient = new MCPClient({
+	servers: {
+		"jpyc:mcp-server": {
+			url: new URL(
+				process.env.JPYC_MCP_SERVER_URL || "http://localhost:3001/sse",
+			),
+		},
+	},
+});
+```
+
+`MCPClient`は、複数のMCPサーバーに接続できるように設計されています。`servers`オブジェクトで、各サーバーの名前とURLを定義します。
+
+**主要なパラメータ：**
+
+- **サーバー名**: `"jpyc:mcp-server"` - MCPサーバーを識別するための名前
+- **url**: MCPサーバーのSSEエンドポイントURL
+
+#### 3. 環境変数の使用
+
+```typescript
+process.env.JPYC_MCP_SERVER_URL || "http://localhost:3001/sse"
+```
+
+環境変数`JPYC_MCP_SERVER_URL`が設定されている場合はそれを使用し、設定されていない場合はデフォルトの`http://localhost:3001/sse`を使用します。
+
+これにより、本番環境と開発環境で異なるMCPサーバーURLを使い分けることができます。
+
+#### 4. SSEエンドポイント
+
+```typescript
+"http://localhost:3001/sse"
+```
+
+Section 3で作成したMCPサーバーのSSEエンドポイントに接続します。このエンドポイントは、サーバーからクライアントへのイベント送信に使用されます。
+
+### 🔄 MCPクライアントの動作
+
+MCPクライアントは、AI Agentから以下のような流れで使用されます：
+
+```
+1. AI Agent起動
+   ↓
+2. jpycMCPClient.getTools() 呼び出し
+   ↓
+3. MCPサーバー (http://localhost:3001/sse) に接続
+   ↓
+4. サーバーからツールリストを取得
+   ↓
+5. ツール（jpyc_balance, jpyc_transfer, etc.）をAI Agentに登録
+   ↓
+6. ユーザーの指示に応じてツールを実行
+```
+
+次のレッスンでAI Agentを実装する際、このクライアントを使ってツールを動的に取得します。
+
+### 🌐 複数サーバーへの対応
+
+MCPClientは、複数のMCPサーバーに同時に接続できます。例えば、JPYC操作用のサーバーと、天気情報用のサーバーを同時に使用する場合：
+
+```typescript
+export const multiServerClient = new MCPClient({
+	servers: {
+		"jpyc:mcp-server": {
+			url: new URL("http://localhost:3001/sse"),
+		},
+		"weather:mcp-server": {
+			url: new URL("http://localhost:3002/sse"),
+		},
+	},
+});
+```
+
+このようにすることで、AI Agentは両方のサーバーのツールを使用できるようになります。
+
+### 🧪 動作確認
+
+この段階では、まだAI Agentが完成していないため、動作確認はできません。
+
+次のレッスンでAI Agentを実装することで、MCPクライアントが正しくサーバーに接続し、ツールを取得できることを確認できます。
 
 ### 🙋‍♂️ 質問する
 
@@ -21,4 +139,4 @@ title: MCPサーバーの統合
 
 ---
 
-次のレッスンに進みましょう！
+次のレッスンでは、いよいよAI Agentを実装します！
diff --git a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-4/lesson-3.md b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-4/lesson-3.md
index 8ef9fe9a..548da391 100644
--- a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-4/lesson-3.md
+++ b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-4/lesson-3.md
@@ -1,12 +1,235 @@
 ---
-title: API Routeの実装
+title: AI Agentの実装
 ---
 
-### 🌐 API Route の実装
+### 🤖 AI Agent の実装
 
-このレッスンでは、Next.js API Routeを実装し、フロントエンドからMastraエージェントを利用できるようにします。
+このレッスンでは、前の2つのレッスンで作成したLLMモデルとMCPクライアントを統合して、AI Agentを実装します。
 
-（実装内容はここに追加予定）
+AI Agentは、ユーザーの自然言語の指示を理解し、適切なMCPツールを呼び出してJPYC操作を実行します。
+
+### 📝 実装するファイル
+
+`src/lib/mastra/agent.ts`ファイルを作成し、以下のコードを記述します。
+
+```typescript
+import { Agent } from "@mastra/core/agent";
+import { claude } from "./model";
+
+/**
+ * JPYC エージェント
+ *
+ * MCP経由でJPYC SDKツールを使用するエージェント
+ *
+ * 学習用ポイント:
+ * - tools は動的関数として定義
+ * - MCPClientから getTools() でツールを取得
+ * - 循環参照を避けるため、動的インポートを使用
+ */
+export const jpycAgent = new Agent({
+	name: "JPYC Assistant",
+	description:
+		"JPYCトークンの操作をサポートするAIアシスタント（マルチチェーン対応）",
+	model: claude,
+	// MCPClient経由でツールを動的に取得
+	tools: async () => {
+		const { jpycMCPClient } = await import("@/lib/mastra/mcp/client");
+		const tools = await jpycMCPClient.getTools();
+		// biome-ignore lint/suspicious/noExplicitAny: MCPツールの型とMastraツールの型の互換性の問題
+		return tools as any;
+	},
+	instructions: `
+あなたはJPYC（日本円ステーブルコイン）の操作をサポートするAIアシスタントです。
+
+対応テストネット: Ethereum Sepolia, Avalanche Fuji
+デフォルトチェーン: Ethereum Sepolia
+
+以下の操作が可能です：
+1. **チェーン切り替え**: テストネットを変更
+2. **送金**: 指定したアドレスにJPYCを送金（現在選択中のチェーン）
+3. **残高照会**: アドレスのJPYC残高を確認（現在選択中のチェーン、アドレス省略時は自分の残高）
+4. **総供給量照会**: JPYCの総供給量を確認（現在選択中のチェーン）
+
+ユーザーの自然言語の指示を解釈し、適切なツールを呼び出してください。
+
+## 名前を使った操作について:
+メッセージの最後に[ユーザー情報]として、ユーザーの名前と友達リストが含まれている場合があります。
+- 「太郎に100JPYC送って」のような名前を使った送金指示の場合、友達リストから該当する名前のアドレスを探してjpyc_transferを実行してください
+- 「太郎の残高教えて」のような場合、友達リストから該当する名前のアドレスを探してjpyc_balanceを実行してください
+- 「残高教えて」や「私の残高」のような場合は、自分のアドレスを使用してjpyc_balanceを実行してください
+- 友達リストに該当する名前がない場合は、「{名前}さんは友達リストに登録されていません」と返答してください
+
+例:
+- "Sepoliaに切り替えて" → jpyc_switch_chain (chain: "sepolia")
+- "Amoyで実行して" → jpyc_switch_chain (chain: "amoy")
+- "Avalancheに変更" → jpyc_switch_chain (chain: "fuji")
+- "現在のチェーンは?" → jpyc_get_current_chain
+- "0x123...に10JPYC送って" → jpyc_transfer
+- "太郎に100JPYC送って" → 友達リストから太郎のアドレスを探してjpyc_transfer
+- "私の残高を教えて" または "残高教えて" → jpyc_balance (addressなし、または自分のアドレス)
+- "太郎の残高教えて" → 友達リストから太郎のアドレスを探してjpyc_balance
+- "0x123...の残高を教えて" → jpyc_balance (address: "0x123...")
+- "JPYCの総供給量は?" または "流通量教えて" → jpyc_total_supply
+- "Amoyで0x123...に10JPYC送って" → まずjpyc_switch_chain、次にjpyc_transfer
+
+## 重要な回答スタイル:
+- **カジュアルで親しみやすい会話調で返答してください**
+- **ユーザーの名前が登録されている場合、適宜名前を使って親しみやすく返答してください**
+- 絵文字（💰、📊、✅など）は使わないでください
+- 引用符（"""）やマークダウンの太字（**）は最小限にしてください
+- チャットアプリのような自然な会話を心がけてください
+
+## 回答例:
+- **送金成功時**:
+  「{to} に {amount} JPYC送りました！トランザクションは[こちらで確認]({explorerUrl})できます（{chainName}）」
+  名前を使った場合: 「{friendName}さんに {amount} JPYC送りました！トランザクションは[こちらで確認]({explorerUrl})できます（{chainName}）」
+
+- **残高照会時**:
+  「{chainName}チェーンの残高は {balance} JPYC です」
+  自分の名前がある場合: 「{userName}さんの{chainName}チェーンの残高は {balance} JPYC です」
+  友達の残高の場合: 「{friendName}さんの{chainName}チェーンの残高は {balance} JPYC です」
+
+- **総供給量照会時**:
+  「現在の{chainName}での総供給量は {totalSupply} JPYC です」
+
+- **チェーン切り替え時**:
+  「{newChain} に切り替えました」
+
+- **エラー時**:
+  「エラーが発生しました: {errorMessage}」
+
+重要:
+- リンクは必ずマークダウン形式で表示してください（例: [こちらで確認](https://sepolia.etherscan.io/tx/0x...)）
+- 数値は読みやすいように適宜カンマ区切りにしてください
+  `.trim(),
+});
+```
+
+### 💡 コードの解説
+
+このファイルでは、Mastraの`Agent`クラスを使ってAI Agentを作成します。主要なポイントを見ていきましょう。
+
+#### 1. Agentクラスのインポート
+
+```typescript
+import { Agent } from "@mastra/core/agent";
+import { claude } from "./model";
+```
+
+Mastraの`Agent`クラスと、前のレッスンで作成したClaudeモデルをインポートします。
+
+#### 2. Agentインスタンスの作成
+
+```typescript
+export const jpycAgent = new Agent({
+	name: "JPYC Assistant",
+	description: "JPYCトークンの操作をサポートするAIアシスタント（マルチチェーン対応）",
+	model: claude,
+	tools: async () => { ... },
+	instructions: `...`,
+});
+```
+
+`Agent`は以下の主要なパラメータで構成されます：
+
+- **name**: Agentの名前
+- **description**: Agentの説明
+- **model**: 使用するLLMモデル（前のレッスンで作成したClaude）
+- **tools**: 利用可能なツール（動的に取得）
+- **instructions**: Agentへのシステムプロンプト
+
+#### 3. 動的ツール読み込み
+
+```typescript
+tools: async () => {
+	const { jpycMCPClient } = await import("@/lib/mastra/mcp/client");
+	const tools = await jpycMCPClient.getTools();
+	return tools as any;
+},
+```
+
+`tools`を関数として定義することで、Agent起動時に動的にMCPサーバーからツールを取得します。
+
+**なぜ動的インポートを使うのか？**
+
+```typescript
+const { jpycMCPClient } = await import("@/lib/mastra/mcp/client");
+```
+
+通常のインポート（`import { jpycMCPClient } from "..."`）ではなく、動的インポートを使用する理由は**循環参照を避けるため**です。
+
+もし通常のインポートを使うと：
+1. `agent.ts`が`client.ts`をインポート
+2. `client.ts`がMCPサーバーに接続しようとする
+3. MCPサーバーがまだ起動していない可能性がある
+
+動的インポートにすることで、Agentが実際に使用されるタイミング（チャットAPIが呼ばれたとき）にツールを取得します。
+
+#### 4. instructionsの重要性
+
+```typescript
+instructions: `
+あなたはJPYC（日本円ステーブルコイン）の操作をサポートするAIアシスタントです。
+...
+`,
+```
+
+`instructions`は、AI Agentの振る舞いを定義する**システムプロンプト**です。ここでは以下を指定しています：
+
+**Agentの役割**
+- JPYC操作のサポート
+- 対応チェーンの情報
+- 可能な操作のリスト
+
+**ツール使用の指針**
+- どのような指示でどのツールを使うか
+- パラメータの抽出方法
+- 複数ステップの操作（チェーン切り替え→送金）
+
+**名前ベース操作**
+- 友達リストからアドレスを検索
+- 該当しない場合のエラーメッセージ
+
+**回答スタイル**
+- カジュアルで親しみやすい会話調
+- 絵文字を使わない
+- マークダウンリンクの使用
+- 数値のカンマ区切り
+
+#### 5. 効果的なinstructionsの書き方
+
+良い`instructions`は、AI Agentが正確に動作するために重要です：
+
+**具体的な例を含める**
+```
+例:
+- "Sepoliaに切り替えて" → jpyc_switch_chain (chain: "sepolia")
+```
+
+これにより、AIは自然言語をツール呼び出しに正確に変換できます。
+
+**回答フォーマットを指定**
+```
+- **送金成功時**:
+  「{to} に {amount} JPYC送りました！トランザクションは[こちらで確認]({explorerUrl})できます（{chainName}）」
+```
+
+これにより、一貫性のあるユーザー体験を提供できます。
+
+**制約を明示**
+```
+- 絵文字（💰、📊、✅など）は使わないでください
+```
+
+これにより、望ましくない出力を防げます。
+
+### 🧪 動作確認
+
+この段階では、まだフロントエンドとAPIが完成していないため、完全な動作確認はできません。
+
+ただし、MCPサーバーが起動していれば、Agentがツールを正しく取得できることを確認できます。
+
+次のSection 5では、このAI Agentを呼び出すAPI Routeとフロントエンドを実装します。
 
 ### 🙋‍♂️ 質問する
 
@@ -21,4 +244,4 @@ title: API Routeの実装
 
 ---
 
-これでセクション4は完了です！ 次のセクションでは、フロントエンドを実装します。
+これでSection 4（Mastraエージェントの実装）が完了しました！ 次のセクションでは、フロントエンドを実装します。
diff --git a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-5/lesson-1.md b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-5/lesson-1.md
index 8b97e2eb..68e29529 100644
--- a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-5/lesson-1.md
+++ b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-5/lesson-1.md
@@ -1,16 +1,266 @@
 ---
-title: チャットインタフェースの実装
+title: チャットAPIの実装
 ---
 
-### 💬 チャットインタフェースの実装
+### 🌐 チャット API の実装
 
-このセクションでは、ユーザーがAI Agentと対話するためのチャットインタフェースを実装します。
+このレッスンでは、フロントエンドからAI Agentを呼び出すためのAPIエンドポイントを実装します。
 
-### 🎨 UIコンポーネントの作成
+このAPIは、ユーザーのメッセージを受け取り、Section 4で作成したAI Agentに渡し、レスポンスを返します。
 
-`src/components/ChatInterface.tsx`ファイルを作成し、チャット画面を実装します。
+### 📝 実装するファイル
 
-（実装内容はここに追加予定）
+`src/app/api/chat/route.ts`ファイルを作成し、以下のコードを記述します。
+
+```typescript
+import { jpycAgent } from "@/lib/mastra/agent";
+import type { NextRequest } from "next/server";
+
+/**
+ * AI AgentのAPIを呼び出すエンドポイント
+ * @param req
+ * @returns
+ */
+export async function POST(req: NextRequest) {
+	try {
+		// リクエストパラメータからメッセージ、会話ID、プロフィール、友達リストを取得
+		const { message, conversationId, profile, friends } = await req.json();
+
+		if (!message) {
+			return new Response(
+				JSON.stringify({ success: false, error: "Message is required" }),
+				{
+					status: 400,
+					headers: { "Content-Type": "application/json" },
+				},
+			);
+		}
+
+		// プロフィールと友達リストをコンテキストとして追加
+		let contextMessage = message;
+		if (profile || (friends && friends.length > 0)) {
+			let context = "\n\n[ユーザー情報]\n";
+
+			if (profile) {
+				context += `- 自分の名前: ${profile.name}\n`;
+				context += `- 自分のアドレス: ${profile.address}\n`;
+			}
+
+			if (friends && friends.length > 0) {
+				context += "\n[友達リスト]\n";
+				for (const friend of friends) {
+					context += `- ${friend.name}: ${friend.address}\n`;
+				}
+			}
+
+			contextMessage = message + context;
+		}
+
+		// Mastraで定義したJPYC AI Agentの機能を呼び出す
+		const response = await jpycAgent.generate(contextMessage, {
+			...(conversationId && { conversationId }),
+		});
+
+		console.log("Full generate response:", JSON.stringify(response, null, 2));
+		console.log("Generate response summary:", {
+			text: response.text,
+			textLength: response.text?.length,
+			object: response.object,
+			steps: response.steps?.length,
+			toolResults: response.toolResults?.length,
+		});
+
+		// レスポンステキストを返す
+		return new Response(
+			response.text || "エージェントからの応答がありませんでした",
+			{
+				headers: {
+					"Content-Type": "text/plain; charset=utf-8",
+				},
+			},
+		);
+	} catch (error) {
+		console.error("Chat API Error:", error);
+		return new Response(
+			JSON.stringify({
+				success: false,
+				error:
+					error instanceof Error
+						? error.message
+						: "An error occurred while processing your request",
+			}),
+			{
+				status: 500,
+				headers: { "Content-Type": "application/json" },
+			},
+		);
+	}
+}
+```
+
+### 💡 コードの解説
+
+このファイルは、Next.js 15のApp Router API Routeとして実装されています。主要なポイントを見ていきましょう。
+
+#### 1. POSTメソッドの定義
+
+```typescript
+export async function POST(req: NextRequest) {
+	// 処理
+}
+```
+
+Next.js 15のApp Routerでは、APIルートを`route.ts`ファイルで定義し、HTTPメソッドごとに関数をエクスポートします。
+
+#### 2. リクエストパラメータの取得
+
+```typescript
+const { message, conversationId, profile, friends } = await req.json();
+```
+
+クライアントから送信されたJSONデータを取得します：
+
+- **message**: ユーザーのメッセージ
+- **conversationId**: 会話を識別するID（会話の文脈を保持するため）
+- **profile**: ユーザーのプロフィール（名前、アドレス）
+- **friends**: 友達リスト（名前とアドレスのペア）
+
+#### 3. パラメータ検証
+
+```typescript
+if (!message) {
+	return new Response(
+		JSON.stringify({ success: false, error: "Message is required" }),
+		{ status: 400, headers: { "Content-Type": "application/json" } },
+	);
+}
+```
+
+必須パラメータ（`message`）が存在しない場合は、400エラーを返します。
+
+#### 4. コンテキスト情報の追加
+
+```typescript
+let contextMessage = message;
+if (profile || (friends && friends.length > 0)) {
+	let context = "\n\n[ユーザー情報]\n";
+
+	if (profile) {
+		context += `- 自分の名前: ${profile.name}\n`;
+		context += `- 自分のアドレス: ${profile.address}\n`;
+	}
+
+	if (friends && friends.length > 0) {
+		context += "\n[友達リスト]\n";
+		for (const friend of friends) {
+			context += `- ${friend.name}: ${friend.address}\n`;
+		}
+	}
+
+	contextMessage = message + context;
+}
+```
+
+ユーザーのプロフィールと友達リストを、メッセージの末尾にコンテキストとして追加します。
+
+これにより、AI Agentは以下のようなメッセージを受け取ります：
+
+```
+残高教えて
+
+[ユーザー情報]
+- 自分の名前: 太郎
+- 自分のアドレス: 0x1234...
+
+[友達リスト]
+- 花子: 0x5678...
+- 次郎: 0x9abc...
+```
+
+AI Agentは、Section 4で定義した`instructions`に従って、このコンテキストを解釈し、適切なツールを呼び出します。
+
+#### 5. AI Agentの呼び出し
+
+```typescript
+const response = await jpycAgent.generate(contextMessage, {
+	...(conversationId && { conversationId }),
+});
+```
+
+Section 4で作成した`jpycAgent`の`generate()`メソッドを呼び出します。
+
+**パラメータ：**
+- **contextMessage**: ユーザーのメッセージ（コンテキスト付き）
+- **conversationId**: 会話IDがある場合は渡す
+
+`conversationId`を渡すことで、Mastraは同じ会話の文脈を保持し、前のメッセージを参照できるようになります。
+
+#### 6. レスポンスの返却
+
+```typescript
+return new Response(
+	response.text || "エージェントからの応答がありませんでした",
+	{
+		headers: {
+			"Content-Type": "text/plain; charset=utf-8",
+		},
+	},
+);
+```
+
+AI Agentのレスポンステキストをプレーンテキストとして返します。
+
+#### 7. エラーハンドリング
+
+```typescript
+catch (error) {
+	console.error("Chat API Error:", error);
+	return new Response(
+		JSON.stringify({
+			success: false,
+			error: error instanceof Error ? error.message : "An error occurred while processing your request",
+		}),
+		{ status: 500, headers: { "Content-Type": "application/json" } },
+	);
+}
+```
+
+エラーが発生した場合は、500エラーとエラーメッセージを返します。
+
+### 🔄 API の動作フロー
+
+このAPIの典型的な動作フローは以下の通りです：
+
+```
+1. フロントエンドから POST /api/chat にリクエスト
+   {
+     "message": "太郎に100JPYC送って",
+     "conversationId": "uuid-1234",
+     "profile": { "name": "花子", "address": "0x..." },
+     "friends": [{ "name": "太郎", "address": "0x..." }]
+   }
+   ↓
+2. コンテキスト情報を追加
+   "太郎に100JPYC送って\n\n[ユーザー情報]\n- 自分の名前: 花子\n..."
+   ↓
+3. jpycAgent.generate() 呼び出し
+   ↓
+4. AI Agentがinstructionsを読み、友達リストから太郎のアドレスを特定
+   ↓
+5. jpyc_transfer ツールを呼び出し
+   { to: "0x...", amount: 100 }
+   ↓
+6. MCPサーバー経由でJPYC SDKが送金実行
+   ↓
+7. トランザクションハッシュを取得
+   ↓
+8. AI Agentが自然言語で回答を生成
+   「太郎さんに 100 JPYC送りました！トランザクションは[こちらで確認](https://...)できます」
+   ↓
+9. レスポンスをフロントエンドに返す
+```
+
+次のレッスンでは、ユーザーのプロフィールと友達リストを管理するローカルストレージの実装を行います。
 
 ### 🙋‍♂️ 質問する
 
@@ -25,4 +275,4 @@ title: チャットインタフェースの実装
 
 ---
 
-次のレッスンに進みましょう！
+次のレッスンでは、ローカルストレージの実装を行います！
diff --git a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-5/lesson-2.md b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-5/lesson-2.md
index ac62ede8..31ff7dae 100644
--- a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-5/lesson-2.md
+++ b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-5/lesson-2.md
@@ -1,12 +1,335 @@
 ---
-title: メッセージ送信機能の実装
+title: ローカルストレージの実装
 ---
 
-### 📨 メッセージ送信機能の実装
+### 💾 ローカルストレージの実装
 
-このレッスンでは、ユーザーのメッセージをAI Agentに送信する機能を実装します。
+このレッスンでは、ユーザーのプロフィールと友達リストをブラウザのlocalStorageに保存する機能を実装します。
 
-（実装内容はここに追加予定）
+これにより、ユーザーは名前とアドレスを登録し、友達の名前を使ってJPYC送金ができるようになります。
+
+### 📝 実装するファイル
+
+まず、型定義ファイル`src/lib/storage/types.ts`を作成します：
+
+```typescript
+import type { Hex } from "viem";
+
+export type UserProfile = {
+	name: string;
+	address: Hex;
+	updatedAt: string;
+};
+
+export type Friend = {
+	id: string;
+	name: string;
+	address: Hex;
+	createdAt: string;
+};
+
+export type StorageData = {
+	profile: UserProfile | null;
+	friends: Friend[];
+};
+```
+
+次に、`src/lib/storage/localStorage.ts`ファイルを作成し、以下のコードを記述します：
+
+```typescript
+import type { Friend, UserProfile, StorageData } from "./types";
+import { type Hex } from "viem";
+
+export type { Friend, UserProfile } from "./types";
+
+const STORAGE_KEY = "jpyc-ai-agent-data";
+
+function getStorageData(): StorageData {
+	if (typeof window === "undefined") {
+		return { profile: null, friends: [] };
+	}
+
+	const data = localStorage.getItem(STORAGE_KEY);
+	if (!data) {
+		return { profile: null, friends: [] };
+	}
+
+	try {
+		return JSON.parse(data);
+	} catch {
+		return { profile: null, friends: [] };
+	}
+}
+
+function setStorageData(data: StorageData): void {
+	if (typeof window === "undefined") return;
+	localStorage.setItem(STORAGE_KEY, JSON.stringify(data));
+}
+
+// Profile管理
+export function getProfile(): UserProfile | null {
+	return getStorageData().profile;
+}
+
+export function setProfile(name: string, address: Hex): UserProfile {
+	const data = getStorageData();
+	const profile: UserProfile = {
+		name,
+		address,
+		updatedAt: new Date().toISOString(),
+	};
+	data.profile = profile;
+	setStorageData(data);
+	return profile;
+}
+
+export function deleteProfile(): void {
+	const data = getStorageData();
+	data.profile = null;
+	setStorageData(data);
+}
+
+// Friends管理
+export function getFriends(): Friend[] {
+	return getStorageData().friends;
+}
+
+export function getFriendByName(name: string): Friend | undefined {
+	const friends = getFriends();
+	return friends.find((f) => f.name.toLowerCase() === name.toLowerCase());
+}
+
+export function getFriendById(id: string): Friend | undefined {
+	const friends = getFriends();
+	return friends.find((f) => f.id === id);
+}
+
+export function addFriend(name: string, address: Hex): Friend {
+	const data = getStorageData();
+
+	// 同じ名前が既に存在するかチェック
+	const existingFriend = data.friends.find(
+		(f) => f.name.toLowerCase() === name.toLowerCase(),
+	);
+	if (existingFriend) {
+		throw new Error(`友達リストに「${name}」は既に登録されています`);
+	}
+
+	const friend: Friend = {
+		id: crypto.randomUUID(),
+		name,
+		address,
+		createdAt: new Date().toISOString(),
+	};
+
+	data.friends.push(friend);
+	setStorageData(data);
+	return friend;
+}
+
+export function updateFriend(id: string, name: string, address: Hex): Friend {
+	const data = getStorageData();
+	const index = data.friends.findIndex((f) => f.id === id);
+
+	if (index === -1) {
+		throw new Error("友達が見つかりません");
+	}
+
+	// 他の友達と名前が重複しないかチェック
+	const duplicateFriend = data.friends.find(
+		(f, i) => i !== index && f.name.toLowerCase() === name.toLowerCase(),
+	);
+	if (duplicateFriend) {
+		throw new Error(`友達リストに「${name}」は既に登録されています`);
+	}
+
+	const friend: Friend = {
+		...data.friends[index],
+		name,
+		address,
+	};
+
+	data.friends[index] = friend;
+	setStorageData(data);
+	return friend;
+}
+
+export function deleteFriend(id: string): void {
+	const data = getStorageData();
+	data.friends = data.friends.filter((f) => f.id !== id);
+	setStorageData(data);
+}
+```
+
+### 💡 コードの解説
+
+このファイルでは、ブラウザのlocalStorageを使って、ユーザーデータを永続化します。主要なポイントを見ていきましょう。
+
+#### 1. ストレージキー
+
+```typescript
+const STORAGE_KEY = "jpyc-ai-agent-data";
+```
+
+localStorageに保存する際のキー名を定義します。このキーで、プロフィールと友達リストの両方を1つのオブジェクトとして保存します。
+
+#### 2. SSRへの対応
+
+```typescript
+if (typeof window === "undefined") {
+	return { profile: null, friends: [] };
+}
+```
+
+Next.jsはサーバーサイドレンダリング（SSR）を行うため、`window`オブジェクトが存在しない場合があります。この条件分岐により、サーバーサイドでの実行時にエラーが発生しないようにします。
+
+#### 3. データの読み込み
+
+```typescript
+function getStorageData(): StorageData {
+	const data = localStorage.getItem(STORAGE_KEY);
+	if (!data) {
+		return { profile: null, friends: [] };
+	}
+
+	try {
+		return JSON.parse(data);
+	} catch {
+		return { profile: null, friends: [] };
+	}
+}
+```
+
+localStorageからデータを取得し、JSONとしてパースします。データが存在しない場合やパースに失敗した場合は、空のデータを返します。
+
+#### 4. プロフィール管理
+
+**プロフィールの取得**
+```typescript
+export function getProfile(): UserProfile | null {
+	return getStorageData().profile;
+}
+```
+
+現在のプロフィールを取得します。未設定の場合は`null`を返します。
+
+**プロフィールの設定**
+```typescript
+export function setProfile(name: string, address: Hex): UserProfile {
+	const data = getStorageData();
+	const profile: UserProfile = {
+		name,
+		address,
+		updatedAt: new Date().toISOString(),
+	};
+	data.profile = profile;
+	setStorageData(data);
+	return profile;
+}
+```
+
+プロフィールを設定します。`updatedAt`に現在時刻を記録します。
+
+**プロフィールの削除**
+```typescript
+export function deleteProfile(): void {
+	const data = getStorageData();
+	data.profile = null;
+	setStorageData(data);
+}
+```
+
+プロフィールを削除します。
+
+#### 5. 友達リスト管理
+
+**友達の追加**
+```typescript
+export function addFriend(name: string, address: Hex): Friend {
+	const data = getStorageData();
+
+	// 同じ名前が既に存在するかチェック
+	const existingFriend = data.friends.find(
+		(f) => f.name.toLowerCase() === name.toLowerCase(),
+	);
+	if (existingFriend) {
+		throw new Error(`友達リストに「${name}」は既に登録されています`);
+	}
+
+	const friend: Friend = {
+		id: crypto.randomUUID(),
+		name,
+		address,
+		createdAt: new Date().toISOString(),
+	};
+
+	data.friends.push(friend);
+	setStorageData(data);
+	return friend;
+}
+```
+
+友達を追加します。重複チェックを行い、既に同じ名前が存在する場合はエラーを投げます。
+
+**友達の検索**
+```typescript
+export function getFriendByName(name: string): Friend | undefined {
+	const friends = getFriends();
+	return friends.find((f) => f.name.toLowerCase() === name.toLowerCase());
+}
+```
+
+名前で友達を検索します。大文字小文字を区別しないため、`toLowerCase()`で正規化します。
+
+**友達の更新**
+```typescript
+export function updateFriend(id: string, name: string, address: Hex): Friend {
+	// 重複チェック
+	const duplicateFriend = data.friends.find(
+		(f, i) => i !== index && f.name.toLowerCase() === name.toLowerCase(),
+	);
+	if (duplicateFriend) {
+		throw new Error(`友達リストに「${name}」は既に登録されています`);
+	}
+	// 更新処理
+}
+```
+
+友達の情報を更新します。他の友達と名前が重複しないかチェックします。
+
+**友達の削除**
+```typescript
+export function deleteFriend(id: string): void {
+	const data = getStorageData();
+	data.friends = data.friends.filter((f) => f.id !== id);
+	setStorageData(data);
+}
+```
+
+指定したIDの友達を削除します。
+
+### 🔄 AI Agentとの連携
+
+このローカルストレージは、前のレッスンで作成したチャットAPIと連携します：
+
+```
+1. ユーザーが「太郎に100JPYC送って」と入力
+   ↓
+2. フロントエンドがgetFriends()で友達リストを取得
+   ↓
+3. APIリクエストに友達リストを含めて送信
+   {
+     "message": "太郎に100JPYC送って",
+     "profile": { "name": "花子", "address": "0x..." },
+     "friends": [{ "name": "太郎", "address": "0x..." }]
+   }
+   ↓
+4. AI Agentが友達リストから太郎のアドレスを検索
+   ↓
+5. jpyc_transferツールで送金実行
+```
+
+次のレッスンでは、これらの関数を使用するチャットインタフェースを実装します。
 
 ### 🙋‍♂️ 質問する
 
@@ -21,4 +344,4 @@ title: メッセージ送信機能の実装
 
 ---
 
-次のレッスンに進みましょう！
+次のレッスンでは、チャットインタフェースの前半を実装します！
diff --git a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-5/lesson-3.md b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-5/lesson-3.md
index adb2f8ce..933e8315 100644
--- a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-5/lesson-3.md
+++ b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-5/lesson-3.md
@@ -1,12 +1,452 @@
 ---
-title: ストリーミングレスポンスの実装
+title: チャットインターフェース（前半）
 ---
 
-### ⚡️ ストリーミングレスポンスの実装
+### 💬 チャットインタフェース（前半）
 
-このレッスンでは、AI Agentからのレスポンスをリアルタイムでストリーミング表示する機能を実装します。
+このレッスンでは、ユーザーとAI Agentが対話するためのチャットインタフェースの前半部分を実装します。
 
-（実装内容はここに追加予定）
+前半では、状態管理、メッセージ表示、API連携を実装します。後半のレッスンでは、設定画面と友達リスト管理UIを実装します。
+
+### 📝 実装するファイル（前半部分）
+
+`src/components/ChatInterface.tsx`ファイルを作成し、以下のコードを記述します：
+
+```typescript
+"use client";
+
+import {
+	addFriend,
+	deleteFriend,
+	deleteProfile,
+	type Friend,
+	getFriends,
+	getProfile,
+	setProfile,
+	type UserProfile,
+} from "@/lib/storage/localStorage";
+import { useEffect, useRef, useState } from "react";
+import ReactMarkdown from "react-markdown";
+
+type Message = {
+	role: "user" | "assistant";
+	content: string;
+	timestamp: Date;
+};
+
+/**
+ * ChatInterfaceコンポーネント
+ * @returns
+ */
+export default function ChatInterface() {
+	// 状態管理
+	const [messages, setMessages] = useState<Message[]>([]);
+	const [input, setInput] = useState("");
+	const [loading, setLoading] = useState(false);
+	const [conversationId, setConversationId] = useState<string | null>(null);
+	const [currentChainName, setCurrentChainName] = useState<string>("Loading...");
+	const [profile, setProfileState] = useState<UserProfile | null>(null);
+	const [friends, setFriendsState] = useState<Friend[]>([]);
+	const [showSettings, setShowSettings] = useState(false);
+	const [profileName, setProfileName] = useState("");
+	const [friendName, setFriendName] = useState("");
+	const [friendAddress, setFriendAddress] = useState("");
+	const messagesEndRef = useRef<HTMLDivElement>(null);
+
+	// メッセージが更新されたら自動スクロール
+	useEffect(() => {
+		messagesEndRef.current?.scrollIntoView({ behavior: "smooth" });
+	}, [messages, loading]);
+
+	// プロフィールと友達リストを読み込む
+	useEffect(() => {
+		setProfileState(getProfile());
+		setFriendsState(getFriends());
+	}, []);
+
+	// 現在のチェーンを取得
+	useEffect(() => {
+		const fetchCurrentChain = async () => {
+			try {
+				const response = await fetch("/api/chain");
+				if (!response.ok) {
+					throw new Error(`HTTP error! status: ${response.status}`);
+				}
+				const data = await response.json();
+				if (data.success) {
+					setCurrentChainName(data.chainName);
+				} else {
+					throw new Error(data.error || "Unknown error");
+				}
+			} catch (error) {
+				console.error("Failed to fetch current chain:", error);
+				setCurrentChainName("Ethereum Sepolia");
+			}
+		};
+
+		fetchCurrentChain();
+		const interval = setInterval(fetchCurrentChain, 3000);
+		return () => clearInterval(interval);
+	}, [messages]);
+
+	// メッセージ送信処理
+	const sendMessage = async () => {
+		if (!input.trim()) return;
+
+		const userMessage: Message = {
+			role: "user",
+			content: input,
+			timestamp: new Date(),
+		};
+
+		setMessages((prev) => [...prev, userMessage]);
+		setInput("");
+		setLoading(true);
+
+		try {
+			const response = await fetch("/api/chat", {
+				method: "POST",
+				headers: { "Content-Type": "application/json" },
+				body: JSON.stringify({
+					message: input,
+					conversationId,
+					profile,
+					friends,
+				}),
+			});
+
+			if (!response.ok) {
+				throw new Error(`HTTP error! status: ${response.status}`);
+			}
+
+			// ストリーミングレスポンスを処理
+			const reader = response.body?.getReader();
+			const decoder = new TextDecoder();
+			let assistantMessage = "";
+
+			// アシスタントメッセージの枠を追加
+			setMessages((prev) => [
+				...prev,
+				{
+					role: "assistant",
+					content: "",
+					timestamp: new Date(),
+				},
+			]);
+
+			if (reader) {
+				while (true) {
+					const { done, value } = await reader.read();
+					if (done) break;
+
+					const chunk = decoder.decode(value);
+					assistantMessage += chunk;
+
+					// メッセージを更新
+					setMessages((prev) => {
+						const newMessages = [...prev];
+						newMessages[newMessages.length - 1] = {
+							role: "assistant",
+							content: assistantMessage,
+							timestamp: new Date(),
+						};
+						return newMessages;
+					});
+				}
+			}
+		} catch (error) {
+			setMessages((prev) => [
+				...prev,
+				{
+					role: "assistant",
+					content: `❌ エラー: ${error instanceof Error ? error.message : "不明なエラー"}`,
+					timestamp: new Date(),
+				},
+			]);
+		} finally {
+			setLoading(false);
+		}
+	};
+
+	// UIレンダリング（次のレッスンで実装）
+	return (
+		<div className="flex flex-col h-screen bg-gray-50">
+			{/* ヘッダー */}
+			<div className="bg-white border-b p-4 flex justify-between items-center">
+				<div>
+					<h1 className="text-xl font-bold">JPYC AI Agent</h1>
+					<p className="text-sm text-gray-600">Current Chain: {currentChainName}</p>
+				</div>
+				<button
+					onClick={() => setShowSettings(!showSettings)}
+					className="px-4 py-2 bg-blue-500 text-white rounded hover:bg-blue-600"
+				>
+					設定
+				</button>
+			</div>
+
+			{/* メッセージリスト */}
+			<div className="flex-1 overflow-y-auto p-4 space-y-4">
+				{messages.map((message, index) => (
+					<div
+						key={index}
+						className={`flex ${message.role === "user" ? "justify-end" : "justify-start"}`}
+					>
+						<div
+							className={`max-w-3xl px-4 py-2 rounded-lg ${
+								message.role === "user"
+									? "bg-blue-500 text-white"
+									: "bg-white border"
+							}`}
+						>
+							<ReactMarkdown>{message.content}</ReactMarkdown>
+						</div>
+					</div>
+				))}
+				{loading && (
+					<div className="flex justify-start">
+						<div className="bg-white border px-4 py-2 rounded-lg">
+							<p className="text-gray-500">...</p>
+						</div>
+					</div>
+				)}
+				<div ref={messagesEndRef} />
+			</div>
+
+			{/* 入力フォーム */}
+			<div className="bg-white border-t p-4">
+				<div className="flex gap-2">
+					<input
+						type="text"
+						value={input}
+						onChange={(e) => setInput(e.target.value)}
+						onKeyPress={(e) => e.key === "Enter" && sendMessage()}
+						placeholder="メッセージを入力..."
+						className="flex-1 px-4 py-2 border rounded-lg focus:outline-none focus:ring-2 focus:ring-blue-500"
+						disabled={loading}
+					/>
+					<button
+						onClick={sendMessage}
+						disabled={loading}
+						className="px-6 py-2 bg-blue-500 text-white rounded-lg hover:bg-blue-600 disabled:bg-gray-300"
+					>
+						送信
+					</button>
+				</div>
+			</div>
+		</div>
+	);
+}
+```
+
+### 💡 コードの解説
+
+このファイルでは、Reactの状態管理とAPI連携を実装しています。主要なポイントを見ていきましょう。
+
+#### 1. 状態管理
+
+```typescript
+const [messages, setMessages] = useState<Message[]>([]);
+const [input, setInput] = useState("");
+const [loading, setLoading] = useState(false);
+const [conversationId, setConversationId] = useState<string | null>(null);
+const [currentChainName, setCurrentChainName] = useState<string>("Loading...");
+const [profile, setProfileState] = useState<UserProfile | null>(null);
+const [friends, setFriendsState] = useState<Friend[]>([]);
+```
+
+**主要な状態：**
+
+- **messages**: チャットメッセージの配列
+- **input**: 入力フィールドの値
+- **loading**: API呼び出し中かどうか
+- **conversationId**: 会話を識別するID
+- **currentChainName**: 現在のブロックチェーン名
+- **profile**: ユーザーのプロフィール
+- **friends**: 友達リスト
+
+#### 2. 自動スクロール
+
+```typescript
+const messagesEndRef = useRef<HTMLDivElement>(null);
+
+useEffect(() => {
+	messagesEndRef.current?.scrollIntoView({ behavior: "smooth" });
+}, [messages, loading]);
+```
+
+新しいメッセージが追加されたとき、自動的に最新のメッセージまでスクロールします。
+
+#### 3. データの読み込み
+
+```typescript
+useEffect(() => {
+	setProfileState(getProfile());
+	setFriendsState(getFriends());
+}, []);
+```
+
+コンポーネントのマウント時に、localStorageからプロフィールと友達リストを読み込みます。
+
+#### 4. チェーン情報の定期取得
+
+```typescript
+useEffect(() => {
+	const fetchCurrentChain = async () => {
+		const response = await fetch("/api/chain");
+		const data = await response.json();
+		if (data.success) {
+			setCurrentChainName(data.chainName);
+		}
+	};
+
+	fetchCurrentChain();
+	const interval = setInterval(fetchCurrentChain, 3000);
+	return () => clearInterval(interval);
+}, [messages]);
+```
+
+現在のチェーン名を3秒ごとに取得します。ユーザーが「Avalancheに切り替えて」と言った場合、UIに反映されます。
+
+#### 5. メッセージ送信処理
+
+```typescript
+const sendMessage = async () => {
+	if (!input.trim()) return;
+
+	const userMessage: Message = {
+		role: "user",
+		content: input,
+		timestamp: new Date(),
+	};
+
+	setMessages((prev) => [...prev, userMessage]);
+	setInput("");
+	setLoading(true);
+
+	// API呼び出し
+}
+```
+
+**処理の流れ：**
+
+1. 入力が空でないことを確認
+2. ユーザーメッセージを作成してメッセージリストに追加
+3. 入力フィールドをクリア
+4. ローディング状態を有効化
+5. APIを呼び出す
+
+#### 6. ストリーミングレスポンスの処理
+
+```typescript
+const reader = response.body?.getReader();
+const decoder = new TextDecoder();
+let assistantMessage = "";
+
+// 空のアシスタントメッセージを追加
+setMessages((prev) => [
+	...prev,
+	{
+		role: "assistant",
+		content: "",
+		timestamp: new Date(),
+	},
+]);
+
+if (reader) {
+	while (true) {
+		const { done, value } = await reader.read();
+		if (done) break;
+
+		const chunk = decoder.decode(value);
+		assistantMessage += chunk;
+
+		// メッセージを更新
+		setMessages((prev) => {
+			const newMessages = [...prev];
+			newMessages[newMessages.length - 1] = {
+				role: "assistant",
+				content: assistantMessage,
+				timestamp: new Date(),
+			};
+			return newMessages;
+		});
+	}
+}
+```
+
+**ストリーミングの仕組み：**
+
+1. レスポンスボディから`ReadableStream`を取得
+2. 空のアシスタントメッセージを追加
+3. チャンクを受信するたびにメッセージを更新
+4. ユーザーはAI Agentの回答がリアルタイムで表示されるのを見ることができる
+
+
+#### 7. UIレンダリング
+
+```typescript
+<div className="flex flex-col h-screen bg-gray-50">
+	{/* ヘッダー */}
+	<div className="bg-white border-b p-4">
+		<h1 className="text-xl font-bold">JPYC AI Agent</h1>
+		<p className="text-sm text-gray-600">Current Chain: {currentChainName}</p>
+	</div>
+
+	{/* メッセージリスト */}
+	<div className="flex-1 overflow-y-auto p-4 space-y-4">
+		{messages.map((message, index) => (
+			<div key={index} className={message.role === "user" ? "justify-end" : "justify-start"}>
+				<ReactMarkdown>{message.content}</ReactMarkdown>
+			</div>
+		))}
+	</div>
+
+	{/* 入力フォーム */}
+	<div className="bg-white border-t p-4">
+		<input
+			value={input}
+			onChange={(e) => setInput(e.target.value)}
+			onKeyPress={(e) => e.key === "Enter" && sendMessage()}
+		/>
+		<button onClick={sendMessage}>送信</button>
+	</div>
+</div>
+```
+
+**UIの構成：**
+
+- **ヘッダー**: タイトルと現在のチェーン表示
+- **メッセージリスト**: ユーザーとAI Agentのメッセージ
+- **入力フォーム**: メッセージ入力とEnterキーでの送信
+
+**ReactMarkdown**: AI Agentの回答に含まれるマークダウン（リンクなど）を適切に表示します。
+
+### 🧪 動作確認
+
+この段階では、基本的なチャット機能が動作します。
+
+1. **開発サーバーの起動**
+
+```bash
+# ターミナル1: MCPサーバー
+pnpm mcp:dev
+
+# ターミナル2: Next.jsアプリ
+pnpm dev
+```
+
+2. **ブラウザで確認**
+
+`http://localhost:3000`にアクセスし、メッセージを送信してみましょう：
+
+- 「残高教えて」
+- 「総供給量は？」
+- 「現在のチェーンは？」
+
+AI Agentが適切に応答することを確認できます。
+
+次のレッスンでは、設定画面とプロフィール・友達リスト管理UIを実装します。
 
 ### 🙋‍♂️ 質問する
 
@@ -21,4 +461,4 @@ title: ストリーミングレスポンスの実装
 
 ---
 
-次のレッスンに進みましょう！
+次のレッスンでは、設定画面と友達リスト管理UIを実装します！
diff --git a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-5/lesson-4.md b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-5/lesson-4.md
index ea9a8ec3..dd61f1b7 100644
--- a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-5/lesson-4.md
+++ b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-5/lesson-4.md
@@ -1,49 +1,584 @@
 ---
-title: アプリケーションの完成とテスト
+title: チャットインターフェース（後半）
 ---
 
-### 🎉 アプリケーションの完成とテスト
+### 💬 チャットインタフェース（後半）
 
-このレッスンでは、アプリケーションを完成させ、動作確認を行います。
+このレッスンでは、前のレッスンで実装したチャットインタフェースに、設定画面と友達リスト管理UIを追加して完成させます。
 
-### ✅ 最終確認
+これにより、ユーザーは自分のプロフィールと友達リストをGUI上で管理できるようになります。
 
-以下の機能が正しく動作することを確認します：
+### 📝 実装するファイル（後半部分）
 
-1. **残高確認**：「残高を教えて」と聞いてJPYC残高が表示される
-2. **送金処理**：「〇〇にXX JPYC送って」と指示して送金が実行される
-3. **取引履歴**：「取引履歴を表示して」と聞いて履歴が表示される
+前のレッスンで作成した`src/components/ChatInterface.tsx`ファイルの`return`文を以下のコードに置き換えます：
 
-（詳細なテスト手順はここに追加予定）
+```typescript
+// UIレンダリング
+return (
+	<div className="flex flex-col h-screen bg-gray-50">
+		{/* ヘッダー */}
+		<div className="bg-white border-b p-4 flex justify-between items-center">
+			<div>
+				<h1 className="text-xl font-bold">JPYC AI Agent</h1>
+				<p className="text-sm text-gray-600">Current Chain: {currentChainName}</p>
+			</div>
+			<button
+				onClick={() => setShowSettings(!showSettings)}
+				className="px-4 py-2 bg-blue-500 text-white rounded hover:bg-blue-600"
+			>
+				設定
+			</button>
+		</div>
 
-### 🎊 プロジェクト完了
+		{/* 設定モーダル */}
+		{showSettings && (
+			<div className="fixed inset-0 bg-black bg-opacity-50 flex items-center justify-center z-50">
+				<div className="bg-white rounded-lg p-6 max-w-2xl w-full mx-4 max-h-[80vh] overflow-y-auto">
+					<div className="flex justify-between items-center mb-4">
+						<h2 className="text-xl font-bold">設定</h2>
+						<button
+							onClick={() => setShowSettings(false)}
+							className="text-gray-500 hover:text-gray-700"
+						>
+							✕
+						</button>
+					</div>
 
-おめでとうございます！ AI Agent × JPYCチャットアプリが完成しました。
+					{/* プロフィール設定 */}
+					<div className="mb-6">
+						<h3 className="text-lg font-semibold mb-2">プロフィール</h3>
+						{profile ? (
+							<div className="bg-gray-50 p-4 rounded-lg">
+								<p className="text-sm text-gray-600">名前: {profile.name}</p>
+								<p className="text-sm text-gray-600 break-all">
+									アドレス: {profile.address}
+								</p>
+								<button
+									onClick={() => {
+										if (
+											window.confirm(
+												"プロフィールを削除しますか？この操作は取り消せません。",
+											)
+										) {
+											deleteProfile();
+											setProfileState(null);
+										}
+									}}
+									className="mt-2 px-3 py-1 bg-red-500 text-white rounded text-sm hover:bg-red-600"
+								>
+									削除
+								</button>
+							</div>
+						) : (
+							<div className="space-y-2">
+								<input
+									type="text"
+									value={profileName}
+									onChange={(e) => setProfileName(e.target.value)}
+									placeholder="名前"
+									className="w-full px-3 py-2 border rounded-lg focus:outline-none focus:ring-2 focus:ring-blue-500"
+								/>
+								<input
+									type="text"
+									value={input}
+									onChange={(e) => {
+										const value = e.target.value;
+										// 0xで始まる16進数のアドレスのみ許可
+										if (value === "" || /^0x[0-9a-fA-F]*$/.test(value)) {
+											setInput(value);
+										}
+									}}
+									placeholder="アドレス (0x...)"
+									className="w-full px-3 py-2 border rounded-lg focus:outline-none focus:ring-2 focus:ring-blue-500"
+								/>
+								<button
+									onClick={() => {
+										if (
+											profileName &&
+											input &&
+											/^0x[0-9a-fA-F]{40}$/.test(input)
+										) {
+											try {
+												const newProfile = setProfile(
+													profileName,
+													input as `0x${string}`,
+												);
+												setProfileState(newProfile);
+												setProfileName("");
+												setInput("");
+											} catch (error) {
+												alert(
+													error instanceof Error
+														? error.message
+														: "プロフィールの保存に失敗しました",
+												);
+											}
+										} else {
+											alert(
+												"名前と有効なアドレス（0x + 40桁の16進数）を入力してください",
+											);
+										}
+									}}
+									className="px-4 py-2 bg-blue-500 text-white rounded hover:bg-blue-600"
+								>
+									保存
+								</button>
+							</div>
+						)}
+					</div>
 
-このプロジェクトを通じて、以下のスキルを習得しました：
+					{/* 友達リスト */}
+					<div>
+						<h3 className="text-lg font-semibold mb-2">友達リスト</h3>
+						<div className="space-y-2 mb-4">
+							{friends.map((friend) => (
+								<div
+									key={friend.id}
+									className="bg-gray-50 p-3 rounded-lg flex justify-between items-start"
+								>
+									<div className="flex-1">
+										<p className="font-medium">{friend.name}</p>
+										<p className="text-sm text-gray-600 break-all">
+											{friend.address}
+										</p>
+									</div>
+									<button
+										onClick={() => {
+											if (
+												window.confirm(
+													`${friend.name}を友達リストから削除しますか？`,
+												)
+											) {
+												deleteFriend(friend.id);
+												setFriendsState(getFriends());
+											}
+										}}
+										className="ml-2 px-2 py-1 bg-red-500 text-white rounded text-sm hover:bg-red-600"
+									>
+										削除
+									</button>
+								</div>
+							))}
+						</div>
 
-- JPYCとステーブルコインの理解
-- AI Agentの実装方法
-- MCPプロトコルの活用
-- Mastraフレームワークの使い方
-- web3とAIの統合
+						{/* 友達追加フォーム */}
+						<div className="space-y-2">
+							<input
+								type="text"
+								value={friendName}
+								onChange={(e) => setFriendName(e.target.value)}
+								placeholder="友達の名前"
+								className="w-full px-3 py-2 border rounded-lg focus:outline-none focus:ring-2 focus:ring-blue-500"
+							/>
+							<input
+								type="text"
+								value={friendAddress}
+								onChange={(e) => {
+									const value = e.target.value;
+									// 0xで始まる16進数のアドレスのみ許可
+									if (value === "" || /^0x[0-9a-fA-F]*$/.test(value)) {
+										setFriendAddress(value);
+									}
+								}}
+								placeholder="友達のアドレス (0x...)"
+								className="w-full px-3 py-2 border rounded-lg focus:outline-none focus:ring-2 focus:ring-blue-500"
+							/>
+							<button
+								onClick={() => {
+									if (
+										friendName &&
+										friendAddress &&
+										/^0x[0-9a-fA-F]{40}$/.test(friendAddress)
+									) {
+										try {
+											addFriend(friendName, friendAddress as `0x${string}`);
+											setFriendsState(getFriends());
+											setFriendName("");
+											setFriendAddress("");
+										} catch (error) {
+											alert(
+												error instanceof Error
+													? error.message
+													: "友達の追加に失敗しました",
+											);
+										}
+									} else {
+										alert(
+											"名前と有効なアドレス（0x + 40桁の16進数）を入力してください",
+										);
+									}
+								}}
+								className="px-4 py-2 bg-green-500 text-white rounded hover:bg-green-600"
+							>
+								友達を追加
+							</button>
+						</div>
+					</div>
+				</div>
+			</div>
+		)}
 
-### 🌍 プロジェクトをアップグレードする
+		{/* メッセージリスト */}
+		<div className="flex-1 overflow-y-auto p-4 space-y-4">
+			{messages.map((message, index) => (
+				<div
+					key={index}
+					className={`flex ${message.role === "user" ? "justify-end" : "justify-start"}`}
+				>
+					<div
+						className={`max-w-3xl px-4 py-2 rounded-lg ${
+							message.role === "user"
+								? "bg-blue-500 text-white"
+								: "bg-white border"
+						}`}
+					>
+						<ReactMarkdown>{message.content}</ReactMarkdown>
+					</div>
+				</div>
+			))}
+			{loading && (
+				<div className="flex justify-start">
+					<div className="bg-white border px-4 py-2 rounded-lg">
+						<p className="text-gray-500">...</p>
+					</div>
+				</div>
+			)}
+			<div ref={messagesEndRef} />
+		</div>
 
-[UNCHAIN](https://unchain.tech/)のプロジェクトは[UNCHAIN License](https://github.com/unchain-tech/UNCHAIN-projects/blob/main/LICENSE)により運用されています。
+		{/* 入力フォーム */}
+		<div className="bg-white border-t p-4">
+			<div className="flex gap-2">
+				<input
+					type="text"
+					value={input}
+					onChange={(e) => setInput(e.target.value)}
+					onKeyPress={(e) => e.key === "Enter" && sendMessage()}
+					placeholder="メッセージを入力..."
+					className="flex-1 px-4 py-2 border rounded-lg focus:outline-none focus:ring-2 focus:ring-blue-500"
+					disabled={loading}
+				/>
+				<button
+					onClick={sendMessage}
+					disabled={loading}
+					className="px-6 py-2 bg-blue-500 text-white rounded-lg hover:bg-blue-600 disabled:bg-gray-300"
+				>
+					送信
+				</button>
+			</div>
+		</div>
+	</div>
+);
+```
 
-プロジェクトに参加していて、「こうすればもっと分かりやすいのに！」「これは間違っている！」と思ったら、ぜひ`pull request`を送ってください。
+### 💡 コードの解説
+
+このレッスンでは、設定モーダルとプロフィール・友達リスト管理UIを実装します。主要なポイントを見ていきましょう。
+
+#### 1. 設定モーダルの表示/非表示
+
+```typescript
+{showSettings && (
+	<div className="fixed inset-0 bg-black bg-opacity-50 flex items-center justify-center z-50">
+		<div className="bg-white rounded-lg p-6 max-w-2xl w-full mx-4 max-h-[80vh] overflow-y-auto">
+			...
+		</div>
+	</div>
+)}
+```
+
+**モーダルの実装：**
+
+- `fixed inset-0`: 画面全体を覆う固定配置
+- `bg-black bg-opacity-50`: 半透明の黒背景（オーバーレイ）
+- `z-50`: 他の要素より前面に表示
+- `max-h-[80vh] overflow-y-auto`: 画面の80％以内で、超えた場合はスクロール
+
+#### 2. プロフィール設定UI
+
+**既存プロフィールの表示**
+
+```typescript
+{profile ? (
+	<div className="bg-gray-50 p-4 rounded-lg">
+		<p className="text-sm text-gray-600">名前: {profile.name}</p>
+		<p className="text-sm text-gray-600 break-all">
+			アドレス: {profile.address}
+		</p>
+		<button onClick={() => { ... }}>削除</button>
+	</div>
+) : (
+	// 新規プロフィール作成フォーム
+)}
+```
+
+プロフィールが存在する場合は表示し、削除ボタンを提供します。
+
+**新規プロフィール作成**
+
+```typescript
+<input
+	type="text"
+	value={profileName}
+	onChange={(e) => setProfileName(e.target.value)}
+	placeholder="名前"
+/>
+<input
+	type="text"
+	value={input}
+	onChange={(e) => {
+		const value = e.target.value;
+		// 0xで始まる16進数のアドレスのみ許可
+		if (value === "" || /^0x[0-9a-fA-F]*$/.test(value)) {
+			setInput(value);
+		}
+	}}
+	placeholder="アドレス (0x...)"
+/>
+```
+
+**バリデーション：**
+
+- アドレス入力時に正規表現で16進数のみ許可
+- 保存時に完全な形式（0x + 40桁）をチェック
+
+**保存処理**
+
+```typescript
+onClick={() => {
+	if (profileName && input && /^0x[0-9a-fA-F]{40}$/.test(input)) {
+		try {
+			const newProfile = setProfile(profileName, input as `0x${string}`);
+			setProfileState(newProfile);
+			setProfileName("");
+			setInput("");
+		} catch (error) {
+			alert(error instanceof Error ? error.message : "プロフィールの保存に失敗しました");
+		}
+	} else {
+		alert("名前と有効なアドレス（0x + 40桁の16進数）を入力してください");
+	}
+}}
+```
+
+**処理の流れ：**
+
+1. 入力値とアドレス形式をバリデーション
+2. `setProfile()`でlocalStorageに保存
+3. React stateを更新
+4. 入力フィールドをクリア
+5. エラーハンドリング
+
+#### 3. 友達リストの表示
+
+```typescript
+{friends.map((friend) => (
+	<div key={friend.id} className="bg-gray-50 p-3 rounded-lg flex justify-between items-start">
+		<div className="flex-1">
+			<p className="font-medium">{friend.name}</p>
+			<p className="text-sm text-gray-600 break-all">{friend.address}</p>
+		</div>
+		<button onClick={() => { ... }}>削除</button>
+	</div>
+))}
+```
+
+**表示のポイント：**
+
+- `key={friend.id}`: Reactのリストレンダリングに必須
+- `break-all`: 長いアドレスを折り返して表示
+- `flex justify-between`: 名前/アドレスと削除ボタンを両端に配置
+
+**削除処理**
+
+```typescript
+onClick={() => {
+	if (window.confirm(`${friend.name}を友達リストから削除しますか？`)) {
+		deleteFriend(friend.id);
+		setFriendsState(getFriends());
+	}
+}}
+```
+
+**処理の流れ：**
+
+1. 確認ダイアログを表示
+2. `deleteFriend()`でlocalStorageから削除
+3. `getFriends()`で最新の友達リストを取得
+4. React stateを更新
+
+#### 4. 友達追加フォーム
+
+```typescript
+<input
+	type="text"
+	value={friendName}
+	onChange={(e) => setFriendName(e.target.value)}
+	placeholder="友達の名前"
+/>
+<input
+	type="text"
+	value={friendAddress}
+	onChange={(e) => {
+		const value = e.target.value;
+		if (value === "" || /^0x[0-9a-fA-F]*$/.test(value)) {
+			setFriendAddress(value);
+		}
+	}}
+	placeholder="友達のアドレス (0x...)"
+/>
+```
+
+プロフィール入力と同様に、アドレスの入力時に16進数のみを許可します。
+
+**追加処理**
+
+```typescript
+onClick={() => {
+	if (friendName && friendAddress && /^0x[0-9a-fA-F]{40}$/.test(friendAddress)) {
+		try {
+			addFriend(friendName, friendAddress as `0x${string}`);
+			setFriendsState(getFriends());
+			setFriendName("");
+			setFriendAddress("");
+		} catch (error) {
+			alert(error instanceof Error ? error.message : "友達の追加に失敗しました");
+		}
+	} else {
+		alert("名前と有効なアドレス（0x + 40桁の16進数）を入力してください");
+	}
+}}
+```
+
+**処理の流れ：**
+
+1. 入力値とアドレス形式をバリデーション
+2. `addFriend()`でlocalStorageに保存
+   - 重複チェックは`addFriend()`内で実行される
+3. React stateを更新
+4. 入力フィールドをクリア
+5. エラーハンドリング（重複エラーを含む）
+
+#### 5. メッセージリストと入力フォーム
+
+```typescript
+{/* メッセージリスト */}
+<div className="flex-1 overflow-y-auto p-4 space-y-4">
+	{messages.map((message, index) => (
+		<div key={index} className={`flex ${message.role === "user" ? "justify-end" : "justify-start"}`}>
+			<div className={`max-w-3xl px-4 py-2 rounded-lg ${
+				message.role === "user" ? "bg-blue-500 text-white" : "bg-white border"
+			}`}>
+				<ReactMarkdown>{message.content}</ReactMarkdown>
+			</div>
+		</div>
+	))}
+	{loading && (
+		<div className="flex justify-start">
+			<div className="bg-white border px-4 py-2 rounded-lg">
+				<p className="text-gray-500">...</p>
+			</div>
+		</div>
+	)}
+	<div ref={messagesEndRef} />
+</div>
+
+{/* 入力フォーム */}
+<div className="bg-white border-t p-4">
+	<div className="flex gap-2">
+		<input
+			type="text"
+			value={input}
+			onChange={(e) => setInput(e.target.value)}
+			onKeyPress={(e) => e.key === "Enter" && sendMessage()}
+			placeholder="メッセージを入力..."
+			disabled={loading}
+		/>
+		<button onClick={sendMessage} disabled={loading}>
+			送信
+		</button>
+	</div>
+</div>
+```
+
+これらは前のレッスンと同じコードです。設定モーダルと共存できるように、適切にレイアウトされています。
+
+### 🧪 動作確認
+
+完成したアプリケーションを起動して、全機能を確認しましょう。
+
+1. **開発サーバーの起動**
+
+```bash
+# ターミナル1: MCPサーバー
+pnpm mcp:dev
+
+# ターミナル2: Next.jsアプリ
+pnpm dev
+```
+
+2. **ブラウザで確認**
+
+`http://localhost:3000`にアクセスします。
+
+**プロフィール設定**
+
+1. 右上の「設定」ボタンをクリック
+2. 名前とアドレスを入力
+3. 「保存」をクリック
+4. プロフィールが表示されることを確認
+
+**友達追加**
+
+1. 設定画面で「友達の名前」と「友達のアドレス」を入力
+2. 「友達を追加」をクリック
+3. 友達リストに追加されることを確認
+
+**名前を使った送金**
+
+1. 設定画面を閉じる
+2. チャット欄に「太郎に100JPYC送って」と入力（太郎は友達リストに登録済みの名前）
+3. AI Agentが友達リストから太郎のアドレスを検索し、送金を実行
+4. トランザクションハッシュ付きの応答が返ることを確認
+
+**友達の残高照会**
+
+1. 「太郎の残高教えて」と入力
+2. AI Agentが友達リストから太郎のアドレスを検索し、残高を照会
+3. 残高が表示されることを確認
+
+### 🎉 完成！
+
+おめでとうございます！ JPYC AI Agent ChatAppが完成しました！
+
+このアプリケーションでは、以下の機能が実装されています：
+
+**AI Agent機能**
+- 自然言語でのJPYC操作（送金、残高照会、総供給量照会）
+- マルチチェーン対応（Ethereum Sepolia、Avalanche Fuji）
+- チェーン切り替え機能
+
+**ユーザー管理機能**
+- プロフィール設定（名前、アドレス）
+- 友達リスト管理（追加、削除）
+- 名前を使った送金・残高照会
+
+**チャットUI**
+- リアルタイムストリーミング応答
+- マークダウン対応
+- 自動スクロール
+- ローディング表示
 
 ### 🚀 次のステップ
 
-このアプリケーションをさらに改善するアイデア：
+このアプリケーションをベースに、さらに以下のような機能を追加できます：
 
-1. **複数ウォレット対応**：複数のウォレットを管理できるようにする
-2. **トランザクション通知**：送金完了時にプッシュ通知を送る
-3. **定期送金機能**：毎月自動で送金するスケジュール機能
-4. **マルチチェーン対応**：Polygon以外のチェーンもサポート
-5. **音声入力**：音声でAI Agentに指示できる機能
-6. **グラフ表示**：残高や取引履歴をグラフで可視化
+1. **会話履歴の保存**: localStorageにメッセージを保存
+2. **友達の編集機能**: 名前やアドレスの変更
+3. **送金履歴の表示**: 過去のトランザクション一覧
+4. **通知機能**: 送金完了時のトースト通知
+5. **ダークモード**: UIのテーマ切り替え
+6. **複数ウォレット対応**: MetaMask連携
 
 ### 🙋‍♂️ 質問する
 
@@ -58,4 +593,4 @@ title: アプリケーションの完成とテスト
 
 ---
 
-プロジェクト完了おめでとうございます！ 次のプロジェクトもお楽しみに！
+これでAI Agent JPYC ChatAppのすべてのレッスンが完了しました！ お疲れ様でした！

From 1577ef36733d9d0e1d861a94f61f705965b0f926 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Mameta29 <mameta.zk@gmail.com>
Date: Tue, 4 Nov 2025 11:38:02 +0900
Subject: [PATCH 08/10] Add metadata for AI-Agent-JPYC-ChatApp project
MIME-Version: 1.0
Content-Type: text/plain; charset=UTF-8
Content-Transfer-Encoding: 8bit

- description.json with project details
- Placeholder images (to be replaced with project-specific images)

🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code)

Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
---
 .../AI-Agent-JPYC-ChatApp/description.json     |   9 +++++++++
 .../AI-Agent-JPYC-ChatApp/learn-banner.jpg     | Bin 0 -> 246349 bytes
 .../metadata/AI-Agent-JPYC-ChatApp/square.png  | Bin 0 -> 107656 bytes
 3 files changed, 9 insertions(+)
 create mode 100644 public/metadata/AI-Agent-JPYC-ChatApp/description.json
 create mode 100644 public/metadata/AI-Agent-JPYC-ChatApp/learn-banner.jpg
 create mode 100644 public/metadata/AI-Agent-JPYC-ChatApp/square.png

diff --git a/public/metadata/AI-Agent-JPYC-ChatApp/description.json b/public/metadata/AI-Agent-JPYC-ChatApp/description.json
new file mode 100644
index 00000000..fb67a051
--- /dev/null
+++ b/public/metadata/AI-Agent-JPYC-ChatApp/description.json
@@ -0,0 +1,9 @@
+{
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From: Mameta29 <mameta.zk@gmail.com>
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Subject: [PATCH 09/10] =?UTF-8?q?=E3=80=8C=E9=80=81=E9=87=91=E3=80=8D?=
 =?UTF-8?q?=E3=82=92=E3=80=8C=E9=80=81=E4=BF=A1=E3=80=8D=E3=81=AB=E7=B5=B1?=
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---
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diff --git a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-0.md b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-0.md
index b77f9992..33a71217 100644
--- a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-0.md
+++ b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-0.md
@@ -6,7 +6,7 @@ title: プロジェクトの概要
 
 このプロジェクトでは、AI AgentとJPYC（日本円ステーブルコイン）を組み合わせたインタラクティブなチャットアプリケーションを構築します。
 
-AI Agentが自律的にJPYCを使った送金や残高確認などの操作を行える、次世代のAI×web3のアプリケーションを体験しましょう。
+AI Agentが自律的にJPYCを使った送信や残高確認などの操作を行える、次世代のAI×web3のアプリケーションを体験しましょう。
 
 ### 🎯 このプロジェクトで学べること
 
@@ -34,7 +34,7 @@ AI Agentが自律的にJPYCを使った送金や残高確認などの操作を
 このプロジェクトでは、以下の機能を持つチャットアプリケーションを構築します：
 
 - **AI Agentとの自然な対話**：ユーザーはAI Agentと自然言語でコミュニケーション
-- **JPYC送金機能**：「〇〇さんに100 JPYC送って」とお願いすると、AI Agentが自動で送金処理
+- **JPYC送信機能**：「〇〇さんに100 JPYC送って」とお願いすると、AI Agentが自動で送信処理
 - **残高確認機能**：「残高を教えて」と聞くと、AI Agentが現在のJPYC残高を確認
 - **トランザクション履歴**：過去の取引履歴をAI Agentが取得・表示
 
@@ -46,7 +46,7 @@ AI Agentが自律的にJPYCを使った送金や残高確認などの操作を
 
 **実用的なステーブルコイン体験**
 
-JPYCは日本円と1:1でペッグされたステーブルコインです。価格変動が少ないため、実際の決済や送金のユースケースに最適です。
+JPYCは日本円と1:1でペッグされたステーブルコインです。価格変動が少ないため、実際の決済や送信のユースケースに最適です。
 
 **最新技術の習得**
 
diff --git a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-1.md b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-1.md
index b6792ae6..131bc2ed 100644
--- a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-1.md
+++ b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-1.md
@@ -2,72 +2,53 @@
 title: JPYCについて
 ---
 
+※ 本コンテンツはJPYC株式会社による公式コンテンツではありません。
+
 ### 💴 JPYC とは？
 
 JPYC（JPY Coin）は、日本円と1:1でペッグされた**日本円ステーブルコイン**です。
 
-2025年8月18日に、JPYC株式会社は資金決済法第37条に基づく**資金移動業者（第二種）**の登録を取得しました（関東財務局長 第00099号）。これは**国内初となる日本円建ステーブルコイン発行にかかるライセンス取得**であり、2025年10月27日より正式に発行が開始されています。
-
-JPYCは法的に**電子決済手段**として認定されており、1 JPYC = 1円での償還が保証されています。ステーブルコインとは、法定通貨（この場合は日本円）の価値に連動するように設計された電子決済手段です。
+2025年8月に、JPYC株式会社は資金決済法に基づく**資金移動業者（第二種）**の登録を得ました。これにより、国内で最初の、日本円と1：1で連動する電子決済手段（ステーブルコイン）を発行可能な資金移動業者となり、2025年10月27日より正式に発行を開始しています。
 
 詳細は[JPYC公式サイト](https://jpyc.co.jp/)をご覧ください。
 
 ### 🔑 JPYC の特徴
 
-**1. 価格の安定性と償還保証**
-
-JPYCは常に1 JPYC = 1円の価値を維持するように設計されています。電子決済手段として認定されたことで、1 JPYC = 1円での日本円への償還が保証されています。ビットコインやイーサリアムのような価格変動がないため、日常的な決済や送金に適しています。
+**1. 高速かつ低コストな送信**
 
-**2. 高速かつ低コストな送金**
-
-従来の銀行振込と比較して、JPYCを使った送金は下記の特徴があります：
-- 24時間365日いつでも送金可能
+従来の銀行振込と比較して、JPYCを使った送信は下記の特徴があります：
+- 24時間365日いつでも送信可能
 - 数秒〜数分で着金
 - 低い手数料（ブロックチェーンの手数料のみ）
 
-**3. プログラマビリティ**
+**2. プログラマビリティ**
 
-JPYCはERC20規格（イーサリアム互換）のトークンの拡張として発行されており、スマートコントラクトと組み合わせることで、自動送金や条件付き決済などの複雑な処理を実装できます。
+JPYCはERC20規格（イーサリアム互換）のトークンの拡張として発行されており、スマートコントラクトと組み合わせることで、自動送信や条件付き決済などの複雑な処理を実装できます。
 
-**4. 透明性とトレーサビリティ**
+**3. 透明性とトレーサビリティ**
 
 すべての取引がブロックチェーン上に記録されるため、透明性が高く、取引履歴を追跡することができます。
 
-### 🌐 JPYC の利用可能なチェーン
-
-JPYCは複数のブロックチェーンで発行されています：
+**4. JPYCは複数のブロックチェーンで発行**
 
 - **Ethereum**（イーサリアム）
 - **Polygon**（ポリゴン）
 - **Avalanche**（アバランチ）
 
-### 🎯 JPYC のユースケース例
-
-**決済・送金**
-- ECサイトでの商品購入
-- 個人間の送金
-- 給与や報酬の支払い
-
-**DeFi（分散型金融）**
-- レンディング（貸し借り）
-- 流動性プール
-- イールドファーミング
-
-**web3アプリケーション**
-- NFTマーケットプレイスでの取引
-- ゲーム内通貨
-- DAO（分散型自律組織）での運用
-
 ### 📖 JPYC の仕組み
 
-JPYCは**電子決済手段**として発行されており、資金移動業者としてのライセンスに基づいて運営されています。
+JPYCの発行と償還は、専用プラットフォーム「JPYC EX」を通じて行われます。
+ユーザーが保有しているJPYCは、不特定多数の間で、自由に、金額の制限なく移転が可能です。
 
-1. ユーザーが日本円をJPYC株式会社に預ける
-2. 預けた金額と同額のJPYCが発行される
-3. ユーザーはJPYCを自由に使用・送金できる
-4. JPYCを日本円に戻したい場合、1 JPYC = 1円で償還を申請できる
+発行の手順
+1. 本人確認したユーザーが発行予約を行う。
+2. 予約時に指定された銀行口座に、銀行振込で送信する
+2. 振込金額と同額のJPYCが発行される
 
-JPYCの発行と償還は、専用プラットフォーム「JPYC EX」を通じて行われます。
+償還の手順
+1. 本人確認したユーザーが償還予約を行う。
+2. 予約時に指定されたアドレスに、JPYCを送信する
+3. 送信したJPYCと同額の日本円が登録の出金先口座に振込される。 
 
 ### 💡 このプロジェクトでの JPYC の役割
 
@@ -75,7 +56,7 @@ JPYCの発行と償還は、専用プラットフォーム「JPYC EX」を通じ
 
 - **総供給量確認**：JPYCの流通額を取得
 - **残高確認**：ユーザーのJPYC残高を取得
-- **送金処理**：指定されたアドレスにJPYCを送金
+- **送信処理**：指定されたアドレスにJPYCを送信
 
 AI Agentが自然言語での指示を理解し、これらの操作を自動的に実行することで、より直感的なweb3体験を提供します。
 
diff --git a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-2.md b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-2.md
index 534abe7e..6df4e029 100644
--- a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-2.md
+++ b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-2.md
@@ -28,16 +28,16 @@ const balance = await jpyc.balanceOf(address);
 console.log(`残高: ${balance} JPYC`);
 ```
 
-**3. 送金処理**
+**3. 送信処理**
 
-指定したアドレスにJPYCを送金します。
+指定したアドレスにJPYCを送信します。
 
 ```typescript
 const tx = await jpyc.transfer(
   recipientAddress,
   amount
 );
-console.log(`送金完了: ${tx.hash}`);
+console.log(`送信完了: ${tx.hash}`);
 ```
 
 ### 📦 JPYC SDK のインストール
diff --git a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-3.md b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-3.md
index e5daa2f9..41a3f10a 100644
--- a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-3.md
+++ b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-3.md
@@ -47,7 +47,7 @@ AI Agentが実行できる具体的な機能です。例：
 - APIの呼び出し
 - ファイル操作
 
-このプロジェクトでは、JPYCの残高確認や送金などがツールになります。
+このプロジェクトでは、JPYCの残高確認や送信などがツールになります。
 
 **3. メモリ（Memory）**
 
@@ -69,31 +69,31 @@ AI Agentは、以下のようなループで動作します：
 
 このサイクルを、目標が達成されるまで繰り返します。
 
-### 💬 具体例：JPYC 送金の場合
+### 💬 具体例：JPYC 送信の場合
 
 ユーザーが「太郎さんに100 JPYC送って」と指示した場合：
 
 ```
 1. 入力の理解
-   → 「送金」というアクションが必要
-   → 送金先：太郎さん
-   → 送金額：100 JPYC
+   → 「送信」というアクションが必要
+   → 送信先：太郎さん
+   → 送信額：100 JPYC
 
 2. 計画の立案
    Step 1: 太郎さんのウォレットアドレスを取得
-   Step 2: 送金を実行
+   Step 2: 送信を実行
    Step 3: 結果をユーザーに報告
 
 3. ツールの実行
    - アドレス帳ツールで太郎さんのアドレスを検索
-   - 送金ツールで送金を実行
+   - 送信ツールで送信を実行
 
 4. 結果の評価
-   - 送金が成功したかを確認
+   - 送信が成功したかを確認
    - エラーがあれば原因を特定
 
 5. 応答の生成
-   「太郎さん（0x123...）に100 JPYCを送金しました。
+   「太郎さん（0x123...）に100 JPYCを送信しました。
    トランザクションID: 0xabc...」
 ```
 
diff --git a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-4.md b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-4.md
index 32896984..3ee0d935 100644
--- a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-4.md
+++ b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-4.md
@@ -156,7 +156,7 @@ MCPは、様々なAI Agentフレームワークで利用できます：
 
 **提供するツール：**
 1. `jpyc_balance` - 残高照会
-2. `jpyc_transfer` - 送金
+2. `jpyc_transfer` - 送信
 3. `jpyc_switch_chain` - チェーン切り替え
 4. `jpyc_get_current_chain` - 現在のチェーン取得
 5. `jpyc_total_supply` - 総供給量照会
diff --git a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-5.md b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-5.md
index 349ee89a..fd9824d0 100644
--- a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-5.md
+++ b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-5.md
@@ -83,7 +83,7 @@ instructions: `
 
   以下の操作が可能です：
   - 残高照会
-  - 送金処理
+  - 送信処理
   - チェーン切り替え
 
   ## 回答スタイル:
@@ -210,7 +210,7 @@ await jpycAgent.generate('私の残高は？', { threadId });
 
 // 同じスレッドで続けて会話（コンテキストを保持）
 await jpycAgent.generate('半分を太郎さんに送って', { threadId });
-// → コンテキストから「500 JPYC」と推測して送金
+// → コンテキストから「500 JPYC」と推測して送信
 ```
 
 ### 🎯 モデルの設定
diff --git a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-3/lesson-1.md b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-3/lesson-1.md
index 460c1ce4..763ed270 100644
--- a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-3/lesson-1.md
+++ b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-3/lesson-1.md
@@ -204,7 +204,7 @@ export const jpyc = {
 	},
 
 	/**
-	 * JPYCを送金するメソッド
+	 * JPYCを送信するメソッド
 	 * @param params
 	 * @returns
 	 */
@@ -316,7 +316,7 @@ export const jpyc = {
 
 - **totalSupply()**: JPYCの総供給量を取得
 - **balanceOf()**: 指定したアドレスの残高を取得
-- **transfer()**: JPYCを送金
+- **transfer()**: JPYCを送信
 
 これらのメソッドは、内部でJPYC SDKを呼び出し、結果を適切な形式で返します。
 
diff --git a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-3/lesson-2.md b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-3/lesson-2.md
index f69bd0f8..4204bc52 100644
--- a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-3/lesson-2.md
+++ b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-3/lesson-2.md
@@ -88,16 +88,16 @@ export const jpycBalanceTool = createTool({
 });
 
 /**
- * JPYC送金ツール
- * JPYCトークンを指定したアドレスに送金します（現在選択されているテストネット）
+ * JPYC送信ツール
+ * JPYCトークンを指定したアドレスに送信します（現在選択されているテストネット）
  */
 export const jpycTransferTool = createTool({
 	id: "jpyc_transfer",
 	description:
-		"JPYCトークンを指定したアドレスに送金します（現在選択されているテストネット）。例: 10 JPYCを0x123...に送る",
+		"JPYCトークンを指定したアドレスに送信します（現在選択されているテストネット）。例: 10 JPYCを0x123...に送る",
 	inputSchema: z.object({
 		to: z.string().describe("送信先のEthereumアドレス (0xから始まる42文字)"),
-		amount: z.number().describe("送金額（JPYC単位、例: 10）"),
+		amount: z.number().describe("送信額（JPYC単位、例: 10）"),
 	}),
 	execute: async ({ context }) => {
 		try {
@@ -106,7 +106,7 @@ export const jpycTransferTool = createTool({
 			const currentChain = getCurrentChain();
 			const chainName = getChainName(currentChain);
 
-			// SDKのtransferメソッドを呼び出してJPYCを送金する
+			// SDKのtransferメソッドを呼び出してJPYCを送信する
 			const txHash = await jpyc.transfer({
 				to: to as `0x${string}`,
 				value: amount,
@@ -116,7 +116,7 @@ export const jpycTransferTool = createTool({
 
 			return {
 				success: true,
-				message: `✅ ${amount} JPYCを ${to} に送金しました（${chainName}）`,
+				message: `✅ ${amount} JPYCを ${to} に送信しました（${chainName}）`,
 				transactionHash: txHash,
 				explorerUrl: `${explorerUrl}${txHash}`,
 				chain: currentChain,
@@ -270,7 +270,7 @@ createTool({
 ```typescript
 inputSchema: z.object({
 	to: z.string().describe("送信先のEthereumアドレス (0xから始まる42文字)"),
-	amount: z.number().describe("送金額（JPYC単位、例: 10）"),
+	amount: z.number().describe("送信額（JPYC単位、例: 10）"),
 }),
 ```
 
@@ -282,13 +282,13 @@ Zodは、TypeScriptの型検証ライブラリです。`inputSchema`で定義し
 
 ```typescript
 description:
-	"JPYCトークンを指定したアドレスに送金します（現在選択されているテストネット）。例: 10 JPYCを0x123...に送る",
+	"JPYCトークンを指定したアドレスに送信します（現在選択されているテストネット）。例: 10 JPYCを0x123...に送る",
 ```
 
 `description`は、AI Agentがこのツールをいつ使うべきかを判断するための重要な情報です。
 
 例えば、ユーザーが「太郎に100JPYC送って」と言った場合、AIは：
-1. この`description`を読んで「送金する」ツールであることを理解
+1. この`description`を読んで「送信する」ツールであることを理解
 2. `inputSchema`を参照して、`to`（送信先）と`amount`（金額）が必要だと認識
 3. 適切なパラメータを抽出して`execute`を呼び出す
 
@@ -306,7 +306,7 @@ const balanceString = await jpyc.balanceOf({
 
 アドレスが指定されていない場合は、自分のアドレスの残高を返します。前のレッスンで作成したWrapperの`jpyc.balanceOf()`を呼び出します。
 
-**jpyc_transfer（送金）**
+**jpyc_transfer（送信）**
 ```typescript
 const txHash = await jpyc.transfer({
 	to: to as `0x${string}`,
@@ -314,7 +314,7 @@ const txHash = await jpyc.transfer({
 });
 ```
 
-JPYCを送金し、トランザクションハッシュを返します。ブロックチェーンエクスプローラーのURLも生成して返すことで、ユーザーがトランザクションを確認できるようにします。
+JPYCを送信し、トランザクションハッシュを返します。ブロックチェーンエクスプローラーのURLも生成して返すことで、ユーザーがトランザクションを確認できるようにします。
 
 **jpyc_switch_chain（チェーン切り替え）**
 ```typescript
diff --git a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-3/lesson-3.md b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-3/lesson-3.md
index 5afaea1b..c2f65721 100644
--- a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-3/lesson-3.md
+++ b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-3/lesson-3.md
@@ -96,7 +96,7 @@ httpServer.listen(PORT, () => {
 ║                                                            ║
 ║  Available Tools:                                          ║
 ║    - jpyc_balance           (残高照会)                     ║
-║    - jpyc_transfer          (送金)                         ║
+║    - jpyc_transfer          (送信)                         ║
 ║    - jpyc_switch_chain      (チェーン切り替え)             ║
 ║    - jpyc_get_current_chain (現在のチェーン取得)           ║
 ║    - jpyc_total_supply      (総供給量照会)                 ║
@@ -241,7 +241,7 @@ pnpm mcp:dev
 ║                                                            ║
 ║  Available Tools:                                          ║
 ║    - jpyc_balance           (残高照会)                     ║
-║    - jpyc_transfer          (送金)                         ║
+║    - jpyc_transfer          (送信)                         ║
 ║    - jpyc_switch_chain      (チェーン切り替え)             ║
 ║    - jpyc_get_current_chain (現在のチェーン取得)           ║
 ║    - jpyc_total_supply      (総供給量照会)                 ║
diff --git a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-4/lesson-3.md b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-4/lesson-3.md
index 548da391..9ea4a073 100644
--- a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-4/lesson-3.md
+++ b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-4/lesson-3.md
@@ -46,7 +46,7 @@ export const jpycAgent = new Agent({
 
 以下の操作が可能です：
 1. **チェーン切り替え**: テストネットを変更
-2. **送金**: 指定したアドレスにJPYCを送金（現在選択中のチェーン）
+2. **送信**: 指定したアドレスにJPYCを送信（現在選択中のチェーン）
 3. **残高照会**: アドレスのJPYC残高を確認（現在選択中のチェーン、アドレス省略時は自分の残高）
 4. **総供給量照会**: JPYCの総供給量を確認（現在選択中のチェーン）
 
@@ -54,7 +54,7 @@ export const jpycAgent = new Agent({
 
 ## 名前を使った操作について:
 メッセージの最後に[ユーザー情報]として、ユーザーの名前と友達リストが含まれている場合があります。
-- 「太郎に100JPYC送って」のような名前を使った送金指示の場合、友達リストから該当する名前のアドレスを探してjpyc_transferを実行してください
+- 「太郎に100JPYC送って」のような名前を使った送信指示の場合、友達リストから該当する名前のアドレスを探してjpyc_transferを実行してください
 - 「太郎の残高教えて」のような場合、友達リストから該当する名前のアドレスを探してjpyc_balanceを実行してください
 - 「残高教えて」や「私の残高」のような場合は、自分のアドレスを使用してjpyc_balanceを実行してください
 - 友達リストに該当する名前がない場合は、「{名前}さんは友達リストに登録されていません」と返答してください
@@ -80,7 +80,7 @@ export const jpycAgent = new Agent({
 - チャットアプリのような自然な会話を心がけてください
 
 ## 回答例:
-- **送金成功時**:
+- **送信成功時**:
   「{to} に {amount} JPYC送りました！トランザクションは[こちらで確認]({explorerUrl})できます（{chainName}）」
   名前を使った場合: 「{friendName}さんに {amount} JPYC送りました！トランザクションは[こちらで確認]({explorerUrl})できます（{chainName}）」
 
@@ -184,7 +184,7 @@ instructions: `
 **ツール使用の指針**
 - どのような指示でどのツールを使うか
 - パラメータの抽出方法
-- 複数ステップの操作（チェーン切り替え→送金）
+- 複数ステップの操作（チェーン切り替え→送信）
 
 **名前ベース操作**
 - 友達リストからアドレスを検索
@@ -210,7 +210,7 @@ instructions: `
 
 **回答フォーマットを指定**
 ```
-- **送金成功時**:
+- **送信成功時**:
   「{to} に {amount} JPYC送りました！トランザクションは[こちらで確認]({explorerUrl})できます（{chainName}）」
 ```
 
diff --git a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-5/lesson-1.md b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-5/lesson-1.md
index 68e29529..f763a7fd 100644
--- a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-5/lesson-1.md
+++ b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-5/lesson-1.md
@@ -250,7 +250,7 @@ catch (error) {
 5. jpyc_transfer ツールを呼び出し
    { to: "0x...", amount: 100 }
    ↓
-6. MCPサーバー経由でJPYC SDKが送金実行
+6. MCPサーバー経由でJPYC SDKが送信実行
    ↓
 7. トランザクションハッシュを取得
    ↓
diff --git a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-5/lesson-2.md b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-5/lesson-2.md
index 31ff7dae..3824a549 100644
--- a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-5/lesson-2.md
+++ b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-5/lesson-2.md
@@ -6,7 +6,7 @@ title: ローカルストレージの実装
 
 このレッスンでは、ユーザーのプロフィールと友達リストをブラウザのlocalStorageに保存する機能を実装します。
 
-これにより、ユーザーは名前とアドレスを登録し、友達の名前を使ってJPYC送金ができるようになります。
+これにより、ユーザーは名前とアドレスを登録し、友達の名前を使ってJPYC送信ができるようになります。
 
 ### 📝 実装するファイル
 
@@ -326,7 +326,7 @@ export function deleteFriend(id: string): void {
    ↓
 4. AI Agentが友達リストから太郎のアドレスを検索
    ↓
-5. jpyc_transferツールで送金実行
+5. jpyc_transferツールで送信実行
 ```
 
 次のレッスンでは、これらの関数を使用するチャットインタフェースを実装します。
diff --git a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-5/lesson-4.md b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-5/lesson-4.md
index dd61f1b7..9f1c79c4 100644
--- a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-5/lesson-4.md
+++ b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-5/lesson-4.md
@@ -534,11 +534,11 @@ pnpm dev
 2. 「友達を追加」をクリック
 3. 友達リストに追加されることを確認
 
-**名前を使った送金**
+**名前を使った送信**
 
 1. 設定画面を閉じる
 2. チャット欄に「太郎に100JPYC送って」と入力（太郎は友達リストに登録済みの名前）
-3. AI Agentが友達リストから太郎のアドレスを検索し、送金を実行
+3. AI Agentが友達リストから太郎のアドレスを検索し、送信を実行
 4. トランザクションハッシュ付きの応答が返ることを確認
 
 **友達の残高照会**
@@ -554,14 +554,14 @@ pnpm dev
 このアプリケーションでは、以下の機能が実装されています：
 
 **AI Agent機能**
-- 自然言語でのJPYC操作（送金、残高照会、総供給量照会）
+- 自然言語でのJPYC操作（送信、残高照会、総供給量照会）
 - マルチチェーン対応（Ethereum Sepolia、Avalanche Fuji）
 - チェーン切り替え機能
 
 **ユーザー管理機能**
 - プロフィール設定（名前、アドレス）
 - 友達リスト管理（追加、削除）
-- 名前を使った送金・残高照会
+- 名前を使った送信・残高照会
 
 **チャットUI**
 - リアルタイムストリーミング応答
@@ -575,8 +575,8 @@ pnpm dev
 
 1. **会話履歴の保存**: localStorageにメッセージを保存
 2. **友達の編集機能**: 名前やアドレスの変更
-3. **送金履歴の表示**: 過去のトランザクション一覧
-4. **通知機能**: 送金完了時のトースト通知
+3. **送信履歴の表示**: 過去のトランザクション一覧
+4. **通知機能**: 送信完了時のトースト通知
 5. **ダークモード**: UIのテーマ切り替え
 6. **複数ウォレット対応**: MetaMask連携
 

From a66c157a17e637a24e0a0b985f2234a947d61a21 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Mameta29 <mameta.zk@gmail.com>
Date: Wed, 5 Nov 2025 21:46:06 +0900
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MIME-Version: 1.0
Content-Type: text/plain; charset=UTF-8
Content-Transfer-Encoding: 8bit

---
 docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-0.md | 6 ++++++
 1 file changed, 6 insertions(+)

diff --git a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-0.md b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-0.md
index 33a71217..5245b7a1 100644
--- a/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-0.md
+++ b/docs/AI/AI-Agent-JPYC-ChatApp/section-1/lesson-0.md
@@ -4,6 +4,12 @@ title: プロジェクトの概要
 
 ### 👋 AI Agent × JPYC チャットアプリへようこそ
 
+```sh
+※ 本サービス（コンテンツ・作品等）はJPYC株式会社による公式コンテンツではありません。
+※ 「JPYC」はJPYC株式会社の提供するステーブルコインです。
+※ JPYC及びJPYCロゴは、JPYC株式会社の登録商標です。
+```
+
 このプロジェクトでは、AI AgentとJPYC（日本円ステーブルコイン）を組み合わせたインタラクティブなチャットアプリケーションを構築します。
 
 AI Agentが自律的にJPYCを使った送信や残高確認などの操作を行える、次世代のAI×web3のアプリケーションを体験しましょう。