YC F24のスタートアップであるVespperは、AIエージェントによるMicrosoft Word（.docx）ファイルの編集を簡素化するために設計されたModel Context Protocol（MCP）サーバーをリリースしました。このソリューションにより、エージェントは高精度なHTML抽象化を使用してドキュメントと対話することが可能になり、Office Open XML（OOXML）仕様の複雑で冗長なXML構造をエージェントが直接管理する必要がなくなります。
核となる技術は、約16,000のタスクを用いてLow-Rank Adaptation（LoRA）で訓練された、専用の「リコンサイラー（照合）」モデルを活用しています。このモデルは、エージェントが意図するHTMLの変更を受け取り、それに対応するOOXMLのアップデートを予測します。ラン、箇条書き、スタイルといったドキュメントのメカニズムの処理をこの専用モデルにオフロードすることで、エージェントはより高レベルなタスクのためにコンテキストウィンドウを保持することができます。
GPT 5.6モデルを使用した他の5つのソリューションとVespperを比較した内部ベンチマークにおいて、Vespper MCPは優れたパフォーマンスを示しました。その結果、Vespperは従来のDOCXスキル実装と比較して、高い精度を維持しながら、2.7倍から3.5倍高速で、2.7倍から2.9倍低コストであることが示されました。特に、他のソリューションが大幅なパフォーマンス低下を起こすような長文のドキュメントにおいても、Vespperは安定した合格率を維持しました。
このサービスは、ドキュメントの構造とフォーマットの維持が不可欠な、法務、金融、ヘルスケアなどの極めて重要な領域向けに設計されています。Vespperは、この機能をエージェントベースのワークフローに統合するためのPythonおよびTypeScript用SDKをリリースしています。
出典
- Launch HN: Vespper (YC F24) – SOTA Docx MCP （Hacker News Frontpage, 2026-09-28）
- Harvey Blog