まえがき
MCP(Model Context Protocol)についてChatGPTのDeep Researchで調査しました。
MCP（Model Context Protocol）とは？
MCP（Model Context Protocol）は、AI（人工知能）のモデルと外部のデータ源やツールをシームレスにつなぐための共通プロトコルです。 (
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) (
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簡単に言えば、AI版のUSB-Cポートのようなものだとイメージしてください (
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)。
従来はAIが外部のサービスやデータにアクセスするには個別にコードを書く必要がありましたが、MCPではそのやりとりのルールを標準化しています (
[2]
)。これにより、AIアシスタントがGoogle Driveの資料を検索したり、Slackのメッセージを読み取って要約したりといった操作を簡単に実現できるようになります (
[2]
)。
MCPはオープンな標準規格として公開されており、誰でも実装・利用できる点も特徴です (
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)。
MCPの基本的なアイデアは「AIと外部ツール・データの間に共通の言語（ルール）を作る」ことです (
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)。
具体的には、MCPに準拠した「クライアント」と「サーバー」が通信する仕組みになっています。 (
[1]
)AIを搭載したアプリケーションがMCPクライアントとなり、各種データソースやツールごとに用意されたMCPサーバーとやりとりします (
[1]
)。サーバー側はファイルシステムやデータベース、外部API（例えばSlackやGitHubなど）へのアクセス方法を知っており、クライアントからのリクエストに応じて必要なデータを提供したり、指示された操作を実行したりします (
[1]
)。
このように1つの統一されたプロトコルで複数の異なるサービスを扱えるため、AIから見ればツールの種類を意識せずに利用できるのです (
[2]
)。
なぜMCPが必要とされるのか（生成AIとの関係）
近年、高性能な生成AI（大規模言語モデルなど）が登場し、質問応答や文章生成で大きな進歩を遂げています (
[1]
)。しかし、どんなに高度なAIモデルでも自分の内部にない情報には直接アクセスできないという制約があります (
[1]
)。
たとえばChatGPTやClaudeのようなモデルはトレーニング時点までの知識しか持たないため、最新の情報やユーザー固有のデータを参照するには追加のコンテキストを与える必要がありました。また、モデルに何らかの「行動（外部ツールの実行）」をさせたい場合も、従来は各ツールごとに個別の統合を行う必要があり、開発者にとって大きな負担でした (
[2]
)。企業で社内データをAIに使わせたい場合など、データソースが増えるたびにカスタム実装が必要となり、システムを拡張していくのが困難だったのです (
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)。
MCPはこの課題に対する解決策として生まれました。 ( [1] )AIシステムとデータソースをつなぐ普遍的でオープンな標準プロトコルを提供し、これまでバラバラだった統合方法を単一の方式に置き換えることで、接続の手間と複雑さを大幅に削減します ( [1] )。一度MCPに対応すれば、異なるLLM（Large Language Model）間や様々なツール間で再利用が可能になり、「M（モデルの数）×N（ツールの数）」の統合問題も緩和されます ( [5] )。また、外部データにアクセスできるようになることで、AIはより新鮮で関連性の高い情報をコンテキストに含めた応答を生成できるようになります ( [1] )。つまりMCPによって、生成AIは自らの知識の範囲を超えて必要な情報を取りに行ったり、外部のサービスと連携してアクションを起こしたりできるようになるため、その実用性が飛躍的に高まるのです。
MCPを活用することで得られる利点
MCPを導入・活用することで、開発者やユーザーは多くのメリットを享受できます。主な利点を挙げると次のとおりです。
- 外部システム連携の容易化: 開発者はLLMアプリと各種データソースをつなぐためのカスタムコードを個別に書く必要がなくなります ( [1] )。共通のプロトコルに従うだけで良いため、新しいツール追加も簡単で、開発効率が大幅に向上します。
- 標準化による相互運用性: MCPという共通ルールで情報や機能をやりとりできるため、一度作った連携モジュール（MCPサーバー）は他のAIでも再利用可能です ( [1] )。また既存の豊富なMCPサーバー群（Google DriveやSlack、GitHub、データベース等向け）が公開されており、すぐに利用できます ( [1] )。
- 複数サービスのシームレス統合: MCPはクライアント・サーバー式の柔軟な構成で、ローカルなリソース（ファイルやDB）とリモートサービス（Web API等）を同一の手順で扱えます ( [1] )。一つのAIアプリが同時に複数のMCPサーバーへ接続し、様々なデータや機能にアクセスできるため、ワークフローを一元化できます。
- データ取得以外の機能拡張: MCPでは単にデータを読み込むだけでなく、「ツール」機能を通じて外部サービス上でのアクションも実行可能です ( [5] ) ( [1] )。例えば、データベースにクエリを投げる、ファイルを更新する、サードパーティAPIを呼ぶといった操作もMCP経由でAIが指示できます。これによりAIができることの幅が広がります。
- セキュリティと制御: MCPは安全な双方向接続を重視して設計されています。 ( [4] )ユーザーの明示的な許可なしにAIが勝手にデータに触れることはできず、権限管理が組み込まれています。データのやりとり自体も自社内のサーバー経由で行えるため、機密情報を外部に直接晒すリスクを抑えつつAI活用が可能です ( [3] )。
- AIの応答精度・利便性向上: 必要に応じて最新データやユーザー固有情報を取り入れられるため、回答の正確さや関連性が向上します ( [1] )。また煩雑な情報検索やクロスチェックをAIが自動で行ってくれるようになるため、ユーザーはより高度な分析や意思決定に集中できるようになります。
実際の活用事例と関連技術
MCPの活用シーンは既にさまざま報告されています。例えば、社内のSlackチャットをAIに要約させたり、クラウドストレージ（Google Drive）の中から特定の資料を見つけ出させたりすることが可能です ( [2] )。実際、MCPを使うことで「最新のSlackメッセージを取得して要約する」「共有ドライブ内から必要なファイル一覧を作る」といった処理がボタン一つで行えるようになります ( [2] )。これらは本来人手で探したり読んだりしなければならない作業ですが、MCP対応AIなら指示するだけで自動実行できるため業務効率化に直結します。また開発現場では、コードリポジトリをMCP経由で参照しながらAIがバグの原因箇所を探したり、関連するコード断片を提示してくれるといった使い方も期待されています ( [4] )。
現在、Anthropic社の提供するClaudeデスクトップアプリがMCP対応の代表的なツールです ( [2] )。ユーザーはこのアプリ上で「Google Driveを接続」「Slackを接続」など設定を行うだけで、Claude（AIアシスタント）がそれらのサービスにアクセスしてくれます ( [2] )。例えば「社内フォルダをスキャンしてレポートをまとめて」と依頼すれば、Claudeが裏でMCPサーバー経由でフォルダ内ファイルを読み取り、内容を分析・集約してレポートファイルを生成するといったことも可能です ( [4] )。実際にある開発者は、Claudeを用いてGitHubに新しいリポジトリを作成しプルリクエストまで出すデモを行い、設定後わずか1時間程度でその連携を実装できたと報告しています ( [1] )。このように短時間でAIと外部サービスの連携機能を構築できるのもMCPの強みです。
関連する技術や取り組みとしては、他社による類似コンセプトが挙げられます。OpenAIがChatGPT向けに導入した「プラグイン」機能は、モデルが外部のAPIを呼び出すための仕組みで、MCPと目的は共通しています。例えばウェブ閲覧プラグインを使えばChatGPTがインターネット上の情報を取得できるようになるのは、MCPでAIが外部リソースにアクセスするのと発想は同じです。また、オープンソースのLangChainやSemantic Kernelといったライブラリでは、LLMにツール使用能力を持たせるフレームワークが提供されています。実際MicrosoftのSemantic KernelはMCPとの統合もサポートし始めており ( [6] )、MCPで提供されるツール群をそのまま呼び出せるようになっています。さらに、ChatGPTを自律エージェント化する「Auto-GPT」などのプロジェクトでも、外部との連携は大きなテーマとなっており、AIと他システムを繋ぐ標準インターフェースの重要性が高まっていることが分かります。
最後に、MCPの登場によってAIエコシステムは大きく進化する可能性があります。 ( [1] )オープン標準であるMCPはコミュニティ主導で発展していくことが期待され、対応するAIモデルやサービスが増えるほど相乗効果で便利さが増していくでしょう。開発者や企業にとってはAIとデータを結び付けるハードルが下がり、ユーザーにとってはAIが自分専用の高度なアシスタントへと近づいていきます。MCPはまさに「AIがもっと自由に、便利に動けるようになる仕組み」 ( [2] )として、これからの生成AI時代を支える基盤技術になると考えられています。
参考資料
- Claude がAIとデータをつなぐ新標準：Model Context Protocol（MCP）の公開 | ainow
- AIがもっと快適に！Model Context Protocol（MCP）を徹底解説〖AIエージェント時代の幕開け〗 - RYUSEI BLOG
- Introduction - Model Context Protocol
- 最強プロトコル、「Model Context Protocol（MCP）」｜ryosan
- Anthropic Publishes Model Context Protocol Specification for LLM App Integration - InfoQ
- Integrating Model Context Protocol Tools with Semantic Kernel: A Step-by-Step Guide | Semantic Kernel
