Model Context Protocol（MCP）：AI統合の新時代を拓く

2025 5/01

2025年5月1日 2025年5月1日

1. AI接続の課題：Model Context Protocol（MCP）の紹介

近年、AIアプリケーション、特にチャットボット、IDEアシスタント、カスタムエージェントなどが普及するにつれて、これらのAIが外部のツール、データソース、システムと連携する必要性が高まっています。¹ これは、ちょうどUSBが登場する前のコンピューター周辺機器の接続が、多種多様なポートと専用のドライバを必要とし、煩雑であった状況に似ています。¹ 同様に、AIアプリケーションを外部のツールやシステムと統合することは、これまで「M×N問題」と呼ばれる、アプリケーションとツールの組み合わせごとに個別の連携が必要となる複雑な課題でした。¹

この課題に対し、Anthropicによって提唱されたModel Context Protocol（MCP）は、AI統合におけるこの複雑さを軽減し、よりシンプルで標準化されたアプローチを提供することを目指しています。¹ MCPは、AIシステムとデータソース間の接続を確立するための普遍的でオープンな標準として位置づけられ、これまで個別に開発されてきた連携を単一のプロトコルに置き換えることを目的としています。² これにより、AIが必要とするコンテキストに容易にアクセスできるようになり、より適切で質の高い応答を生成することが期待されています。²

かつてUSBが様々なコンピューター周辺機器との接続を簡素化したように、MCPはAIアプリケーションと多様な外部システムとの連携を単一の共通インターフェースを通じて行うことを可能にします。¹ これは、多数のAIアプリケーションと多数の外部ツールが存在する場合、それぞれの組み合わせに対して個別の連携を構築する必要があった従来の「M×N問題」を、「M+N問題」へと転換させる可能性を秘めています。つまり、ツール開発者はMCPに準拠したサーバーを一度構築すれば、複数のAIアプリケーションから利用できるようになり、AIアプリケーション開発者も同様に、様々なMCPサーバーと容易に連携できるようになるのです。¹

AIモデルが現実世界のデータから隔絶され、「情報のサイロ」に閉じ込められているという問題は、その能力を大きく制限します。² モデルは膨大なデータで学習されますが、その知識には学習データの時点での限界があり、最新の情報や外部システムとのインタラクションは困難です。MCPは、AIがリアルタイムで外部リソースにアクセスし、活用するための標準化された道筋を提供することで、この根本的な制約を克服しようとしています。⁴ 例えば、旅行予約AIが最新の航空券やホテルの空き状況にアクセスするためには、MCPのような標準化されたプロトコルが不可欠となります。

2. MCPとは何か：基本を理解する

MCPは、アプリケーションが大規模言語モデル（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。⁶ これは、LLMがAPI、データベース、ビジネスアプリケーションなどの外部システムと動的に対話するための普遍的なコネクタとして機能します。⁸ つまり、AIアプリケーションと外部ツールやデータソース間の「普遍的なアダプター」と言えるでしょう。¹⁵

MCPのアーキテクチャは、クライアント・サーバーモデルに基づいています。¹ AIアプリケーション（ホスト）に組み込まれたMCPクライアントと、外部システムへの接続を管理するMCPサーバーが連携して動作します。¹ MCPサーバーは、以下の3つの基本的な構成要素を通じて、外部システムの機能を公開します。¹

ツール（モデル制御）： LLMが特定の操作を実行するために呼び出すことができる関数です。例えば、天気予報APIやデータベースへのクエリなどが該当します。¹
リソース（アプリケーション制御）： LLMがアクセスできるデータソースであり、副作用なしにコンテキストを提供します。文書ファイルや知識ベースなどがこれにあたります。¹
プロンプト（ユーザー制御）： ツールやリソースの利用を最適化するために設計された、事前定義されたテンプレートです。¹

クライアントとサーバー間の通信には、通常JSON形式の構造化されたメッセージがRPC（Remote Procedure Call）を介して使用されます。¹² すべてのインタラクションは標準化されたJSON-RPCメッセージを通じて行われ、安全で構造化された情報交換が保証されます。¹⁵

MCPクライアント（AIアプリケーション内）とMCPサーバー（外部接続を管理）間の役割分担は、システムの拡張性と保守性を高める上で非常に重要です。¹ AI開発者はAIロジックに集中でき、一方、別のチームや個人がMCPサーバーを通じて外部システムとの連携を構築および維持することができます。これは、従来の連携方法ではAIアプリケーションが様々な外部システムへの接続の複雑さを直接処理する必要があったのとは対照的です。MCPのクライアント・サーバーアーキテクチャは、AIロジックと個々の連携の詳細を分離し、システム全体の管理と拡張を容易にします。

ツール、リソース、プロンプトという3つの主要な構成要素は、外部システムの機能をAIモデルに構造化された方法で公開します。¹ このフレームワークにより、AIモデルはどのようなアクションを実行できるのか（ツール）、どのような情報にアクセスできるのか（リソース）、そしてこれらの機能をどのように最適に活用できるのか（プロンプト）を理解することができます。AIが現実世界と効果的に対話するためには、何ができるのか、どのような情報にアクセスできるのかを知る必要があります。MCPはこの構造を提供し、ツールはAIが実行できるアクション（例：メール送信、データベース照会）、リソースはAIにコンテキスト情報（例：ドキュメントの内容、現在の天気）、プロンプトは利用可能なツールとリソースを最大限に活用する方法に関するガイダンスを提供します。この構造化されたアプローチにより、AIモデルは外部機能をより組織的かつ効率的に推論し、利用することができます。

3. MCPの仕組み：ステップバイステップ

MCPにおける典型的なインタラクションの流れは以下の通りです。¹

初期化： ホストアプリケーション（MCPクライアントを含む）が起動し、MCPサーバーとの接続を確立します。この際、サーバーの機能やプロトコルのバージョンに関する情報がハンドシェイクによって交換されます。¹
ディスカバリー： クライアントは、サーバーが提供する利用可能な機能（ツール、リソース、プロンプト）のリストを要求します。¹ サーバーは、これらの機能の説明を含むリストで応答します。¹
コンテキスト提供： ホストアプリケーションは、リソースとプロンプトを利用可能にし、LLMが理解できる形式（例：関数呼び出しのためのJSON形式）でツールを準備します。¹
呼び出し： LLMがユーザーのリクエストに基づいてツールを使用する必要があると判断した場合、ホストは適切なクライアントに、ツール名とパラメータを含む呼び出しリクエストを該当するサーバーに送信するように指示します。¹
実行： サーバーはリクエストを受け取り、基盤となるロジック（例：API呼び出し、データベースクエリ）を実行し、結果を取得します。¹
応答： サーバーは結果をクライアントに返送します。¹
完了： クライアントは結果をホストに中継し、ホストはそれをLLMのコンテキストに組み込みます。これにより、LLMは最新の外部情報を使用して最終的な応答を生成できます。¹

クライアントとサーバー間の通信には、いくつかの異なるトランスポートメカニズムがサポートされています。¹

stdio（標準入出力）： クライアントとサーバーが同じマシン上で実行されているローカル統合に使用されます。¹
HTTP via SSE（Server-Sent Events）： リモート接続に使用され、サーバーが永続的な接続を通じてクライアントにメッセージをプッシュできます。¹
将来的には、効率を向上させるためのStreamable HTTPトランスポートのサポートも予定されています。¹

初期化とディスカバリーの明確なステップは、インタラクションが発生する前に、AIアプリケーションと外部システムの機能の間で明確な理解を確立することにMCPが重点を置いていることを示しています。¹ この積極的なアプローチにより、互換性が確保され、AIは利用可能なツールとデータを認識することができます。AIが外部ツールやデータソースを効果的に使用するためには、そのツールやデータソースが何ができるのかを知る必要があります。MCPの初期化とディスカバリーフェーズは、このニーズに対応します。クライアントとサーバーは最初に接続を確立し、プロトコルバージョンに合意します。次に、クライアントはサーバーに、どのようなツール、リソース、プロンプトを提供しているかを問い合わせます。これにより、AIは事前に設定された連携に頼るのではなく、利用可能な機能を動的に学習し、適切に使用することができます。

複数の通信方法（stdio、HTTP via SSE、将来のStreamable HTTP）のサポートは、ローカルかリモートかに関わらず、様々なデプロイメントシナリオに対するMCPの適応性を示しています。¹ AIアプリケーションと外部システムは様々な環境にデプロイできるため、この柔軟性は広範な採用にとって重要です。例えば、ローカルファイルにアクセスするAIアプリケーションはstdioのシンプルさを活用でき、クラウドベースのAIがリモートAPIと対話するにはHTTPのようなネットワークプロトコルが必要になります。MCPの複数のトランスポートのサポートにより、様々なシナリオで使用でき、それぞれの状況に適した通信メカニズムを提供します。Streamable HTTPの追加予定は、効率性と最新の通信標準への注力をさらに強調しています。

4. MCPと従来のプロトコル：AIのための架け橋

HTTPやTCP/IPのような従来のプロトコルはインターネット通信の基盤ですが、MCPはより高いレベルで動作し、特にAIエージェントの独自のニーズに合わせて設計されています。¹ MCPは単なるAPIの類似品ではなく、AIのための従来のAPI連携の限界に対処します。¹⁶ 従来のAPIでは、多くの場合、ツールごとにカスタムで硬直的な接続が必要となります。²² MCPはHTTPを基盤となるトランスポートとして利用する可能性があり²²、既存のインターネットインフラストラクチャ上に構築されています。

MCPは、AIエージェントのために特別に設計された「AIネイティブ」な設計であり、OpenAPI、GraphQL、SOAPなどの古い標準とは対照的です。¹ MCPは、ツール、リソース、プロンプトの明確な定義など、エージェント開発で見られるパターンを洗練しています。¹ また、従来の硬直的な統合とは異なり、モデルが利用可能なツールを自動的に発見して対話できる動的なツール発見機能を備えています。¹⁰ さらに、MCPはコンテキスト認識型の状態管理を提供し、モデルは複数のインタラクションにわたってコンテキストを保持できるため、手動での作業が軽減されます。³ 従来のAPIのその場限りのインタラクションとは対照的に、MCPは継続的でコンテキスト豊富な通信を可能にします。¹⁵ 旅行計画の例に見られるように、従来のAPIではサービスごとに個別の統合が必要となる複雑なプロセスが、MCPでは単一のプロトコルを通じてスムーズに処理されます。¹⁰

表1：MCPと従来のプロトコルの主な違い

特徴	MCP	従来のAPI
目的	標準化されたAI統合	一般的なデータ転送
統合の手間	単一プロトコル	APIごとに個別
リアルタイム通信	はい	いいえ
動的な発見	はい	いいえ
コンテキスト管理	コンテキスト認識型	限定的
標準化	AI専用	様々
焦点	エージェントインタラクション	リソースベース

MCPの動的なツール発見とコンテキスト管理への注力は、関連するツールを自律的に識別して利用し、長期にわたるインタラクション全体でコンテキストを維持する必要がある高度なAIエージェントのニーズに直接対応しています。³ 従来のプロトコルは、これらの機能を念頭に置いて設計されていませんでした。AIエージェントは、様々なツールやデータソースと対話することで複雑なタスクを実行できる自律的なシステムとして構想されています。これを実現するためには、利用可能なツールを動的に発見し、タスクの複数のステップにわたってコンテキストを維持できる必要があります。従来のAPIは、多くの場合、事前設定が必要であり、各リクエストを独立したイベントとして扱うため、これらのタイプの自律的なワークフローにはあまり適していません。MCPに組み込まれたツール発見とコンテキスト管理のメカニズムは、AIエージェントが世界とより自然かつ効率的に対話するための方法を提供します。

この比較は、個別の孤立した統合（API）から、AIの進化するニーズに合わせて特別に設計された統合された標準化されたフレームワークへのパラダイムシフトを示唆しています。¹⁶ これは、MCPが単なる漸進的な改善ではなく、AIが外部システムと対話する方法の根本的な再考であることを示唆しています。従来のAPIは主にアプリケーション間の通信を目的として設計されており、多くの場合、ステートレスなリクエスト-レスポンスサイクルに焦点が当てられていました。AIがより高度になり、外部システムとのより複雑で多段階のインタラクションを行う必要性が高まるにつれて、このパラダイムの限界が明らかになります。MCPは、AIエージェントの動作方法と実行する必要のあるタスクの種類により適した、よりステートフルでコンテキスト認識型の通信モデルへの移行を表しています。

5. MCPの利点：注目を集める理由

MCPは単一の標準プロトコルを提供することで、LLMプロバイダーとSaaSアプリケーションの両方にとって構築プロセスを簡素化します。³ 開発者は、互換性のあるクライアントであればどれでも使用できるMCPサーバーを作成でき、相互運用可能なエコシステムを育成できます。⁹ これにより、ツールやAPIごとにカスタムの統合コードを作成する必要性が軽減されます。⁴

MCPは、最新の情報へのアクセスやアクションを実行する能力など、LLMが持つ限界を克服することを可能にします。⁹ また、AIにリアルタイムデータと外部ツールへのアクセスを提供し、より適切で正確な応答につながります。² さらに、構成可能な統合とワークフローの構築も可能にします。³

MCPには、組み込みの認証およびアクセス制御メカニズムが備わっています。⁹ コンテキストの保存、共有、更新方法に関する標準化されたガバナンスを提供します。³ 接続の分離やデータアクセスに対するきめ細かい権限などの機能も備えています。⁹

MCPは、統合プロセスを簡素化し、開発時間とオーバーヘッドを削減します。³ 動的なツール発見機能により、事前設定された統合の必要性がなくなります。¹⁰ また、デバッグとメンテナンスも簡素化します。¹⁰ カスタムAPI統合の複雑さを抽象化することで、開発者にとって使いやすい環境を提供します。²²

MCPのアーキテクチャは、水平方向と垂直方向の両方のスケーリングをサポートしています。¹¹ 負荷の増加や新しい統合要件にも容易に適応できます。²² また、トランスポート方法（stdio、SSE、Streamable HTTP）の選択における柔軟性も提供します。¹

MCPの利点は、単なる技術的な改善にとどまらず、セキュリティ、開発者の生産性、そしてAIアプリケーション全体の拡張性においても大きなメリットをもたらします。³ この包括的な利点の集合が、その採用を促進していると考えられます。MCPの価値提案は多岐にわたります。AIと外部システムとの接続プロセスを簡素化するだけでなく、リアルタイムデータやツールへのアクセスを提供することで、AI自体の能力も向上させます。さらに、セキュリティへの注力と開発者エクスペリエンスの向上により、大規模なAIアプリケーションの構築と展開にとって魅力的な選択肢となっています。これらの複合的な利点が、AIエコシステム内でのMCPへの関心と採用の増加に貢献しています。

「オープンスタンダード」であること、そして詳細な仕様が存在すること¹は、コミュニティの採用を促進し、異なる実装間での相互運用性を保証する上で非常に重要です。この透明性とオープンな性質は、より迅速なイノベーションと、MCPを中心としたより堅牢なエコシステムの構築につながる可能性があります。プロトコルが広く採用されるためには、オープンで十分に文書化されている必要があります。MCPが公開された仕様を持つオープンスタンダードであるという事実は、異なる組織の開発者がそれを一貫して理解し、実装することを可能にします。これにより、異なるAIアプリケーションとMCPサーバー間の相互運用性が促進され、より大規模で活気に満ちたエコシステムが生まれます。オープンな性質は、コミュニティの貢献と協力を奨励し、プロトコルのさらなるイノベーションと改善を推進することができます。

6. 今後の展望：MCPの将来性と応用

MCPは、異なるツールやデータセットにわたってコンテキストを維持することにより、タスクを自律的に実行できるAIエージェントの開発をサポートします。³ これは、人間とAIエージェント間のインテリジェントで多段階のインタラクションを可能にします。²⁴ また、LLMがタスクを自律的に分析し、MCPを通じて適切なツールを発見するエージェント主導の統合の可能性も示唆されています。⁵

MCPは、開発（コード、ドキュメント、バージョン管理へのアクセス）、エンタープライズ（顧客サポート、AI検索、採用）、個人生産性（旅行計画、メール、カレンダー管理）、ヘルスケア（患者記録、診断システム、薬物データベースへのアクセス）、クリエイティブ（デザインソフトウェア、コンテンツ管理システムとの統合）など、様々な分野での応用が期待されています。²

Claude Desktop、Microsoft Copilot Studio、CursorなどのIDEにおけるサポートを含め、MCPサーバーとクライアントのエコシステムは成長を続けています。¹ Google Drive、Slack、GitHubなどの一般的なプラットフォーム向けに、事前構築済みのMCPサーバーも利用可能です。² TypeScript、Python、Go、Javaなど、様々な言語でMCPサーバーフレームワークが登場しています。¹⁵ リモートMCPサービスの開発や、大規模なデプロイメントを管理するためのMCPゲートウェイの必要性も議論されています。⁷ 将来的には、MCPサーバーのレジストリとディスカバリープロトコルの登場も期待されています。²¹

MCPの潜在的な応用分野は広大であり、様々な産業に及び、テクノロジーとの関わり方やAIが私たちの生活の様々な側面に統合される方法に大きな変革をもたらす可能性を示唆しています。² この幅広い応用可能性が、広範な採用の可能性を高めています。AIが外部システムと対話するための標準化された方法を提供することで、MCPは幅広い潜在的なアプリケーションを解き放ちます。開発者がより効率的にコーディングするのを支援したり、企業が複雑なワークフローを自動化したり、個人がよりインテリジェントなパーソナルアシスタントを利用したりするなど、AIが外部データやツールにシームレスにアクセスして活用できる能力は、さまざまな分野で多くの可能性を開きます。この幅広い応用可能性は、MCPがさまざまなAI駆動型ソリューションの基盤技術になる可能性があることを示唆しています。

様々なサーバーフレームワーク、事前構築済みのコネクタ、既存のプラットフォームとの統合など、MCPを中心としたエコシステムの発展は、その勢いと長期的な成功の可能性を強く示唆しています。¹ MCPを取り巻くインフラストラクチャとツールの登場は、その拡張性とアクセシビリティにとって非常に重要になります。²¹ 新しいテクノロジーの成功には、活気のあるエコシステムが不可欠です。開発者がさまざまな言語でMCPサーバーフレームワークを構築していること、一般的なサービス向けに事前構築済みのサーバーが利用可能になりつつあること、主要なプラットフォームがMCPを製品に統合していることは、プロトコルへの関心と投資の高まりを示しています。この拡大するエコシステムにより、開発者はMCPをより簡単に採用して活用できるようになり、その成長と潜在的な影響をさらに加速させます。ゲートウェイやレジストリなどのサポートインフラストラクチャの開発は、将来のMCPデプロイメントの管理とスケーリングにとって重要になります。

7. 結論：コネクテッドAIの新時代

MCPは、AIモデルが外部世界と対話する方法を簡素化する画期的なオープンスタンダードであり、まさにAIのためのUSB-Cポートと言えるでしょう。¹ 標準化された通信、動的なツール発見、コンテキスト管理、強化されたセキュリティなどの主要な機能を備えています。AIアプリケーションのコンテキストにおいて、従来のプロトコルに対する利点を再強調します。

MCPは、より相互接続され、より有能なAIエコシステムに向けた重要な一歩となります。自動化、インテリジェンス、ユーザーエクスペリエンスの新たなレベルを解き放つ可能性を秘めています。MCPは、AI統合の基盤技術となり、イノベーションを推進し、テクノロジーとの関係を変革することが期待されます。

全体的な見解として、MCPは単なる技術的な進歩ではなく、AIが世界とよりシームレスかつ標準化された方法で対話できるようにすることで、AIの将来に大きな影響を与える可能性のある変革的なプロトコルです。⁷ これは、より強力で汎用性の高いAIアプリケーションの新時代につながる可能性があります。リアルタイムデータへのアクセスと外部システムとの対話という点で、現在のAIモデルの限界は、その開発と展開における大きなボトルネックとなっています。MCPは、AIが世界と接続するための標準化された効率的な方法を提供することで、これらの限界に直接対処します。この相互運用性のブレークスルーは、よりコンテキストを認識し、より複雑なタスクを実行でき、私たちのデジタル生活に深く統合された、新世代のAIアプリケーションを解き放つ可能性を秘めています。したがって、MCPの広範な採用は、接続されたインテリジェントなAIの新時代を到来させる可能性があります。