最近よく目にする MCP（Model Context Protocol）を理解してみる

MCP（Model Context Protocol）とは

MCP（Model Context Protocol、モデル・コンテキスト・プロトコル）は、AIモデル（主に大規模言語モデル、LLM）と外部のデータソースやツールを標準化された方法で接続するためのオープンプロトコルです。簡単に言えば、さまざまなデータ源とAIをつなぐ「共通の接続ポート」のような役割を果たします。よく引用される比喩として、「MCPはAIアプリケーション向けのUSB-Cポートに相当する」と言われています。USB-Cがデバイス間の接続を統一したように、MCPはAIモデルとあらゆるデータソース・ツールとの接続方法を統一し、AIが必要とする文脈情報を柔軟にやり取りできるようにするのです。

近年、生成AIの活用が進む中で、AIアシスタントが扱える知識やデータはモデル内部に学習済みの内容だけでは不十分になってきました。最新の企業データやユーザーファイル、各種クラウドサービス上の情報など、「データが実際に存在する場所」にAIを接続する必要性が高まっています。しかし従来は、そのたびに個別のAPI統合を実装する必要がありました。MCPが登場する以前、各AIアプリケーションごとに各データソース用のカスタム連携コードを用意しなければならず、統合の労力が指数関数的（M×Nの関係）に増大する問題がありました。Anthropic社によって提唱・オープンソース化されたMCPは、この問題を解決するために生まれた新しい標準規格です。

MCPの基本的な仕組み

MCPの基本構造はクライアント-サーバー型アーキテクチャに基づいています。具体的には、以下のような登場人物が定義されています。

- MCPホスト（Host）:

AIアシスタントを実行するアプリケーション本体です。例えばClaude Desktop（Anthropic社のデスクトップ向けAI）、コードエディタ上のAI補助機能、チャットボットなどが該当し、外部データへのアクセスを必要とします。

- MCPクライアント（Client）:

ホスト内で動作し、MCPサーバーとの1対1接続を維持する部品です。ホストからの要求をプロトコルに従ってサーバーに送り、応答をホストに受け渡します。実装上は、例えばClaude DesktopやIDEに組み込まれたモジュールや、開発者が自作する接続用ライブラリがこれにあたります。

- MCPサーバー（Server）:

軽量なサーバープログラムで、特定のデータソースやツールへのアクセス機能を公開します。各サーバーはそれぞれ一つのシステムに対応し（例：Google Drive用サーバー、GitHub用サーバー、データベース用サーバーなど）、MCPプロトコル越しにその機能（リソースやツール）を提供します。

- ローカルデータソースとリモートサービス:

MCPサーバーがアクセスする対象となるデータの所在です。ローカルデータソースとはサーバーが動作しているコンピュータ上のファイルやデータベース、サービスのことで、リモートサービスとはインターネット経由でアクセス可能な外部APIやクラウドサービスを指します。MCPサーバーはこれらのデータに接続し、必要な操作を代行します。

この構成において、MCPホスト（AI側）は複数のMCPサーバーに同時接続できます。ホストから見ると、各種データ源に対して統一された方法（MCP）でアクセスできるため、自身はMCPクライアント経由でリクエストを出すだけで、あとはプロトコルがデータ取得やツール実行を仲介してくれます。各サーバー毎に異なる実装に個別対応する必要がなくなり、一度MCPに対応すれば多様なデータソースを扱えるという利点があります。

MCPはその通信プロトコルにJSON-RPC 2.0を採用しており、クライアントとサーバー間のメッセージ交換は定型化されています。接続の開始時にはLSP（Language Server Protocol）と同様にinitializeメッセージで互いのプロトコルバージョンや対応機能を確認しあうハンドシェイクが行われ、以降は標準化されたメソッド呼び出し（例えばtools/listやresources/getなど）によってやりとりが進みます。通信経路（トランスポート）としては、ローカル環境では標準入出力（stdin/stdout）、リモート環境ではHTTP（サーバー送信イベントSSEなど）を用いることが定められており、状況に応じて使い分けられます。

MCPが標準化する「文脈（コンテキスト）」の3種類

1. リソース（Resources）

モデルに提供される参照用データです。例えばファイルシステム上のドキュメントやデータベースのレコード、社内Wikiの記事などがリソースとして提供されます。リソースはモデルに現実の知識を与え、単なる一般論ではなくドメインに即した回答を引き出す材料になります。

2. ツール（Tools）

モデルが呼び出せる機能やアクションです。例えば「天気情報を取得する」「カレンダーに予定を登録する」「データベースを更新する」といった操作がツールとして定義され、モデルはユーザーの許可のもとでそれらを実行できます。ツールにより、モデルはテキスト生成だけでなく計算や外部システムとの対話といった拡張された能力を発揮できます。

3. プロンプト（Prompts）

テンプレート化された指示文で、モデルから有用な応答を得るための定型プロンプトやガイドとなるテキストです。適切なプロンプトはモデルに対するAPIのような契約になり、例えば特定のフォーマットで回答させたり手順を踏ませたりする際に用います。MCPではサーバー側がこれらのテンプレートを提供し、クライアント経由でモデルに適用することができます。

これらの要素はいずれも最終的にはモデルに与える追加コンテキスト（トークン列）という点で共通しています。ツールであれリソースであれ、モデルの入力コンテキスト内に組み込まれるデータであることに変わりはありません。ただしそれらを用途別に分けて定義・管理できることが、MCPのプロトコルとしての洗練された点です。モデル側（ホスト側）の実装は主に「ツール」の呼び出しをサポートする形で作られる傾向がありますが、必要に応じてリソースの読み込みやプロンプトの差し込みも共通の仕組みで行える柔軟性があります。

MCPの通信の流れ（例）

例えば、AIモデルが「現在のポートランド（都市）の天気を教えて」というユーザー要求を受け取った場合、モデルは直接答える代わりに「天気を取得するツール」を使うべきだと判断します。

1. MCPクライアントはまず接続済みのMCPサーバーから利用可能なツール一覧を取得します（tools/list要求）。

2. 天気取得用のツール（例: get_weather）がある場合、その名前や説明、必要な引数のスキーマなどがJSON形式で返ってきます。

3. クライアントはこの情報をモデルに提供し、モデルがツール呼び出しを行おうとすると、人間の許可を確認した上で（必要に応じて）実際にtools/call要求をサーバーに送信します。

4. サーバー側では外部の天気APIなどを呼び出して結果を取得し、結果データをJSON文字列等でレスポンスとして返します。

5. クライアントはそれを受け取りモデルに渡し、モデルは得られた最新天気情報を組み込んでユーザーへの回答を生成します。

この一連の処理はすべてMCPという統一プロトコル上で行われ、モデルは自らAPIキーを管理したりHTTPリクエストをコードで書いたりすることなく、必要な情報にアクセスできるのです。

MCPを活用することで得られるメリット

- 統一的なインタフェースによる開発容易性向上

MCP対応を一度行えば、あとは同じプロトコル経由で複数のデータソースやサービスにアクセス可能になります。従来のようにサービスごとに異なるAPIに対して個別に認証・リクエスト処理・エラーハンドリングを書く必要がなく、「一度書けば、何度でも使える」統合コードとなります。開発者にとっては実装負担の大幅な軽減につながり、新しいツールを追加する際もMCPサーバーをつなぐだけで済みます。

- M×Nの統合地獄からの解放

MCPは複数のAIクライアントと複数のデータソース間の接続問題（M×N問題）を、標準化によってM+Nのスケーラブルな問題に変換します。各AIアプリケーションはMCPさえ話せればよく、結果としてエコシステム全体で再利用可能なコネクタ（サーバー）の共有が可能になります。

- 動的発見と柔軟な拡張

MCPではAIクライアントが利用可能なリソースやツールを動的に発見できる仕組みがあります。新しいMCPサーバーを追加するだけでAIの能力を拡張できるため、システム全体の成長・スケーリングが容易です。

- 双方向かつリアルタイムなやり取り

MCPは持続的な双方向通信をサポートしています。AIモデルからデータを「読む」だけでなく、外部に「書き込み」や操作指示を送ることも統一された方法で行えます。

- モデルやサービス選択の柔軟性

MCPは特定のベンダーに依存しないオープン標準のため、LLM（AIモデル）の切り替えやツールの変更が容易です。

- セキュリティとアクセス制御のベストプラクティス

統一された認証・認可や利用ポリシーの適用がしやすくなっています。MCPサーバーを自社インフラ内にホストすることでデータを手元に置いたままAIに活用させることもでき、データガバナンスやプライバシー面での安心感も得られます。

- 保守性・持続可能性

オープンな仕様でありコミュニティ主導で改善が進むため、長期的に見て非常に持続可能（サステナブル）です。

ユースケース：AIシステム開発・運用でのMCP活用例

- 複数サービスを横断するパーソナルアシスタント

カレンダー、予約、メールなどの各機能のMCPサーバーに接続するだけで、AIがそれらを統一的に扱えます。

- 高度なIDEにおけるコーディング支援AI

AIによるコード補完やリファクタリング提案を行うインテリジェントなIDEでは、ファイルサーバー、Gitリポジトリ、パッケージマネージャ等のMCPサーバーと接続し、AIがコードの文脈を深く理解した上で補助を行います。

- 企業内情報に精通したチャットボット

社内ナレッジベース、営業データベース、従業員ディレクトリ、Slack履歴など、社内の様々なシステムにMCPサーバー経由で接続できます。AIは最新の事実に根ざした回答を返すことができます。

- 自律エージェントによるタスク自動化

プロジェクトマネジメントのシナリオでは、AIがMCPサーバー経由で複数のシステム横断の処理を人手を介さず連続で行えます。

Block社やApollo社など一部の先進企業ではすでに導入が始まっています。開発ツール企業以外にもCodeiumなどが自社プラットフォームへの組み込みを進めています。

MCPの技術的な強みと制約

強み（技術的優位性）

- エコシステムの統一と拡張性

単一の標準プロトコルで多様なツール連携を実現できます。

- 文脈を取り入れた高精度なAI

モデルに最新かつ詳細な文脈を与えられることで、回答の関連性・精度が向上します。

- ベンダーロックインの回避

オープン標準で特定のクラウドやサービスに依存しません。

- セキュリティ管理の一貫性

認証や権限管理のフレームワークを含み、統一されたセキュリティポリシーの適用が可能です。

- コミュニティとツールの充実

Anthropic社だけでなく有志や各企業がMCPサーバーの実装を公開し始めています。

制約・課題

- コンテキスト長の制限

モデルが処理できるトークン長（コンテキストウィンドウ）には限界があります。

- オーバーヘッドと複雑性

システム構成が複層的になり、初期コストも発生します。

- 高度な制御には不向きな場合

厳密な順序制御やリアルタイム性能チューニングが要求されるミッションクリティカルな場面では専用APIの方が適していることもあります。

- 採用の成熟度

2024年11月初公開で、現時点でサポートしているAIプラットフォームやツールは限定的です。ただし今後拡大していく見込みがあります。

おわりに

MCP（Model Context Protocol）は、これまで閉じがちだったAIと外部データとの世界を結びつける強力な汎用インターフェースです。直感的な比喩で表現すれば、様々なサービスに散らばる情報への「統一コンセント」をAIに提供するイメージと言えるでしょう。技術的にはクライアント-サーバー方式の堅実な設計とJSON-RPCによる標準化に支えられ、汎用性と拡張性を備えたプロトコルとなっています。

MCPを活用すれば、エンジニアはAIシステムに実世界の文脈を注入し、モデルの能力を最大限に引き出すことができます。統一プロトコルのおかげで開発・保守コストを抑えつつ、新たなデータソースや機能追加にも柔軟に対応できるため、今後登場するであろう高度に文脈対応したAIエージェントの基盤としても期待されています。

現時点では黎明期にあるMCPですが、オープンソースコミュニティや企業の参加によりエコシステムが急速に整いつつあります。公式サイトやGitHubリポジトリには詳細な仕様やチュートリアル、サーバー実装例が公開されているので、興味を持った方はぜひ参照してみてください。