MCPの起源と定義
人工知能（AI）の分野では、新しい頭字語が次々と現れ、混乱を招いています。その中でも、モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、特にGoogle Cloud Next大会で注目を集め、徐々にその存在感を増しています。では、MCPとは一体何なのでしょうか？そして、なぜそれがAIの未来にとって重要なのでしょうか？
MCPは、AI分野の先駆者であるAnthropicによって2024年11月に初めて提唱され、企業や開発者が異なるリポジトリに分散されたデータにアクセスする際に直面する課題を解決することを目的としています。簡単に言えば、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、複数の統合スキームを設計および展開する手間を省きます。
Cloudflareの製品担当副社長であるRita Kozlovは、MCPを1990年代初頭のHTTPと比較し、人々と企業、およびサービスとのやり取りの方法を根本的に変え、まったく新しいビジネスモデルを生み出す可能性があると述べています。
MCPの公式サイトでは、それをAIアプリケーションのUSB-Cポートに例え、デバイスをさまざまな周辺機器やアクセサリに接続するための標準化された方法を提供し、データアクセスプロセスを簡素化すると表現しています。
AIを強化するMCP
MCPの意義は、データアクセスを簡素化するだけにとどまりません。それは、AIエージェントの将来の開発を推進するための重要なツールとなるでしょう。Kozlovは、MCPはAIエージェントに効果的に力を与え、より自律的に動作し、ユーザーに代わってタスクを実行できるようにすると指摘しています。
AIエージェントの時代には、複雑な問題を解決できる専門的なAIをトレーニングして展開する必要があります。この目標を達成するためには、AIエージェントは適切なタイミングでさまざまなバックエンドシステムから適切なデータにアクセスできる必要があります。Google Cloudの機械学習、システム、およびクラウド担当副社長兼ゼネラルマネージャーであるAmin Vahdatは、ここでのバックエンドシステムには、AlloyDB、Cloud SQL、Google Cloud Spannerなどのデータベースおよびデータストレージシステムが含まれると説明しています。
さらに、MongoDBの製品管理ディレクター兼社内のAI専門家であるBen Flastは、MCPはREST APIやプログラム可能なインターフェースを公開できるサービスからデータを抽出することもできると考えています。
Flastは、MCPがAIの発展において2つの主要な役割を果たすと強調しています。1つ目はエージェント開発であり、MCPは必要なデータへのアクセスを支援するために使用され、コード生成と自動化を促進します。2つ目は、MCPは実行中のエージェントと大規模言語モデル（LLM）に必要なコンテキスト情報を提供し、AIがさまざまなシステムと対話できるようにすることです。
Flastは、現在の重要なポイントは、エージェントがアプリケーションデータベースから具体的に何を取得する必要があるかを判断することであると付け加えています。たとえば、パフォーマンス要件を満たすためにどのようなストレージまたはメモリ機能が必要なのでしょうか。
MCPによるAIの接続
AIエージェントは、継続的なデータ入力だけでなく、相互に通信する必要もあります。MCPは、エージェント間の相互接続を実現するために使用できます。Kozlovは、すでにMCPを使用して他のエージェントと「会話」できるエージェントを構築している開発者がいると指摘しています。
一方、Google Cloudも独自規格であるAgent2Agentプロトコルを提唱しています。Vahdatは、MCPとA2Aは相互補完的であると説明しています。MCPは、オープンな標準的な方法でデータへのアクセスを可能にし、A2Aは異なるエージェント間の相互運用性を実現します。MCPはモデルからデータへの接続と見なすことができ、A2Aはエージェントからエージェントへの接続と見なすことができます。両者を組み合わせることで、より強力なエージェントをより簡単かつ効率的に構築できます。
MCPの採用曲線
MCPプロトコルはまだ新しいものですが、KozlovとFlastは、AI分野の他の技術と同様に、急速に勢いを増していると述べています。
Flastは、Anthropicの最大の競合他社であるOpenAIでさえ、MCPのサポートを追加することを決定したと指摘しています。このプロトコルは2024年11月にリリースされたばかりですが、すでに数千のMCPサーバーが構築されています。
Cloudflareも最近MCPサーバーの仲間入りをし、開発者プラットフォームにリモートMCPサーバー機能を追加しました。Kozlovは、Cloudflareがこれを行ったのは、開発者や組織が先手を打ち、MCPの将来の発展に備えることができるようにするためであると結論付けています。彼らは、これがモバイルインターネットと同じように、重要な新しいインタラクションのモードになると予想しているからです。
要するに、MCPはAI分野の新興勢力として、大きな可能性を秘めています。それはデータアクセスを簡素化し、AIエージェントに力を与え、AI間の相互接続を促進します。MCPの開発と改善が進むにつれて、それがAIの将来の発展においてますます重要な役割を果たすと信じる理由があります。
MCPの技術的な詳細
MCPをより包括的に理解するためには、その技術的な詳細を掘り下げる必要があります。MCPの中核は、AIモデルがさまざまなデータソースとどのように対話するかを定義する標準化されたプロトコルにあります。このプロトコルには、いくつかの重要なコンポーネントが含まれています。
- データコネクタ： データコネクタはMCPの中核コンポーネントであり、AIモデルを異なるデータソースに接続する役割を担います。データコネクタは、データベース、API、ファイルシステムなど、さまざまなデータソースをサポートできます。
- データ変換器： データ変換器は、異なるデータソースからのデータを、AIモデルが理解できる形式に変換する役割を担います。データ変換器は、データ型変換、データ形式変換、データクレンジングなど、さまざまなデータ変換操作を実行できます。
- メタデータ管理： メタデータ管理は、データソースに関連するメタデータ情報を管理する役割を担います。メタデータ情報には、データソースの名前、説明、場所、およびアクセス許可が含まれます。
これらのコンポーネントを通じて、MCPはAIモデルとさまざまなデータソース間のシームレスな接続を実現し、データアクセスプロセスを簡素化します。
MCPの応用シーン
MCPの応用シーンは非常に広く、さまざまなAIアプリケーションに適用できます。以下に、典型的な応用シーンをいくつか示します。
- 自然言語処理： 自然言語処理（NLP）の分野では、MCPを使用して大規模言語モデル（LLM）をさまざまなテキストデータソースに接続し、LLMのパフォーマンスを向上させることができます。たとえば、LLMをニュース記事データベース、ソーシャルメディアデータソース、および顧客レビューデータソースに接続して、LLMがテキストをより良く理解し生成できるようにすることができます。
- コンピュータビジョン： コンピュータビジョンの分野では、MCPを使用して画像認識モデルをさまざまな画像データソースに接続し、画像認識モデルの精度を向上させることができます。たとえば、画像認識モデルを画像データベース、カメラ、およびビデオストリームに接続して、画像認識モデルが画像をより良く認識できるようにすることができます。
- 推薦システム： 推薦システムの分野では、MCPを使用して推薦モデルをさまざまなユーザー行動データソースと製品データソースに接続し、推薦システムのパーソナライズの程度を向上させることができます。たとえば、推薦モデルをユーザーの閲覧履歴、購入履歴、および製品属性データに接続して、推薦システムがユーザーが関心を持つ製品をより正確に推薦できるようにすることができます。
- 金融分析： 金融分析の分野では、MCPを使用して金融分析モデルをさまざまな金融データソースに接続し、金融分析の精度を向上させることができます。たとえば、金融分析モデルを株式市場データ、経済指標データ、および会社財務諸表データに接続して、金融分析モデルが市場トレンドをより正確に予測できるようにすることができます。
MCPの課題と将来の発展
MCPは大きな可能性を秘めている一方で、いくつかの課題にも直面しています。以下に、主な課題をいくつか示します。
- 標準化： MCPはまだ新しいプロトコルであり、異なるベンダーの製品間の相互運用性を確保するために、さらに標準化する必要があります。
- セキュリティ： MCPは、データソースのセキュリティを保護し、不正アクセスを防止するために、強力なセキュリティメカニズムを提供する必要があります。
- パフォーマンス： MCPは、AIアプリケーションのニーズを満たすために、高性能なデータアクセスを提供する必要があります。
これらの課題に対応するために、MCPの将来の開発方向には以下が含まれます。
- さらなる標準化： MCPの標準化プロセスを推進し、異なるベンダーの製品間の相互運用性を確保します。
- セキュリティの強化： MCPのセキュリティを強化し、データソースのセキュリティを保護するための強力なセキュリティメカニズムを提供します。
- パフォーマンスの向上： MCPのパフォーマンスを向上させ、AIアプリケーションのニーズを満たすための高性能なデータアクセスを提供します。
- 応用シーンの拡大： MCPの応用シーンを拡大し、より多くのAIアプリケーションに適用します。
要するに、MCPはAI分野の新興勢力として、大きな可能性を秘めています。MCPの開発と改善が進むにつれて、それがAIの将来の発展においてますます重要な役割を果たすと信じる理由があります。