diff --git a/docs/src/content/docs/guides/mcp.mdx b/docs/src/content/docs/guides/mcp.mdx
index d769d2c1..73ce7131 100644
--- a/docs/src/content/docs/guides/mcp.mdx
+++ b/docs/src/content/docs/guides/mcp.mdx
@@ -11,8 +11,6 @@ import hostedHITLExample from '../../../../../examples/docs/mcp/hostedHITL.ts?ra
 import streamableHttpExample from '../../../../../examples/docs/mcp/streamableHttp.ts?raw';
 import stdioExample from '../../../../../examples/docs/mcp/stdio.ts?raw';
 
-## Overview
-
 The [**Model Context Protocol (MCP)**](https://modelcontextprotocol.io) is an open protocol that standardizes how applications provide tools and context to LLMs. From the MCP docs:
 
 > MCP is an open protocol that standardizes how applications provide context to LLMs. Think of MCP like a USB-C port for AI applications. Just as USB-C provides a standardized way to connect your devices to various peripherals and accessories, MCP provides a standardized way to connect AI models to different data sources and tools.
@@ -37,8 +35,6 @@ Choose a server type based on your use‑case:
 
 Hosted tools push the entire round‑trip into the model. Instead of your code calling an MCP server, the OpenAI Responses API invokes the remote tool endpoint and streams the result back to the model.
 
-### Quick start
-
 Here is the simplest example of using hosted MCP tools. You can pass the remote MCP server's label and URL to the `hostedMcpTool` utility function, which is helpful for creating hosted MCP server tools.
 
 <Code lang="typescript" code={hostedAgentExample} title="hostedAgent.ts" />
diff --git a/docs/src/content/docs/ja/guides/mcp.mdx b/docs/src/content/docs/ja/guides/mcp.mdx
index 381de129..ee87145b 100644
--- a/docs/src/content/docs/ja/guides/mcp.mdx
+++ b/docs/src/content/docs/ja/guides/mcp.mdx
@@ -11,8 +11,6 @@ import hostedHITLExample from '../../../../../../examples/docs/mcp/hostedHITL.ts
 import streamableHttpExample from '../../../../../../examples/docs/mcp/streamableHttp.ts?raw';
 import stdioExample from '../../../../../../examples/docs/mcp/stdio.ts?raw';
 
-## 概要
-
 [**Model Context Protocol (MCP)**](https://modelcontextprotocol.io) は、アプリケーションが LLM にツールとコンテキストを提供する方法を標準化するオープンプロトコルです。MCP ドキュメントより引用します。
 
 > MCP は、アプリケーションが LLM にコンテキストを提供する方法を標準化するオープンプロトコルです。MCP は AI アプリケーション向けの USB-C ポートのようなものと考えてください。USB-C がデバイスをさまざまな周辺機器やアクセサリーに接続するための標準化された方法を提供するのと同様に、MCP は AI モデルをさまざまなデータソースやツールに接続するための標準化された方法を提供します。
@@ -37,8 +35,6 @@ import stdioExample from '../../../../../../examples/docs/mcp/stdio.ts?raw';
 
 Hosted tool では、往復すべてがモデル内部で完結します。あなたのコードが MCP サーバーを呼び出す代わりに、OpenAI Responses API がリモートツールのエンドポイントを呼び出し、その結果をストリームでモデルに返します。
 
-### クイックスタート
-
 Hosted MCP サーバーツールを使うもっともシンプルな例を示します。`hostedMcpTool` ユーティリティ関数にリモート MCP サーバーのラベルと URL を渡すだけで作成できます。
 
 <Code lang="typescript" code={hostedAgentExample} title="hostedAgent.ts" />