近年、観光需要の増加やインバウンド市場の拡大により、多様な嗜好や背景をもつユーザに適応したイベント推薦システムの重要性が高まっている。既存の推薦手法では、利用可能なユーザ情報や外部データが固定的であるため、状況に応じて柔軟に推薦要素を変更することが難しい。そこで本研究では、大規模言語モデルを基盤としたAIエージェントを用い、複数のMCPサーバを介して必要な情報を動的に取得することで、推薦要素を自動的に組み替えられるイベント推薦手法を提案する。複数のMCPサーバを選択的に利用することで、ユーザ属性や関連データを適宜収集し、より適応的な推薦を実現することを目指す。