モデルコンテキストプロトコル（MCP）：AIとデータ接続の新興標準
モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、次世代のAI駆動型アプリケーションの基盤となる標準として急速に台頭しています。Anthropicが2024年末に開発し、オープンスタンダードとして公開されたMCPは、AIエコシステムにおける中心的な課題、すなわち、大規模言語モデル（LLM）やAIエージェントを、広大で絶え間なく変化する現実世界のデータ、ツール、サービスの領域に、いかにしてシームレスかつ安全に接続するか、という問題に対処することを目的としています。
Anthropicは、AIアシスタントとそれを支える大規模言語モデルが改善されるにつれて、「最も洗練されたモデルでさえ、データとの隔離という制限を受けている - 情報の孤島やレガシーシステムの背後に閉じ込められている。新しいデータソースごとにカスタム実装が必要となり、真に接続されたシステムの拡張が困難になる」と説明しています。
MCPはAnthropicが提示する答えです。同社は、MCPが「AIシステムをデータソースに接続するための普遍的でオープンな標準を提供し、断片化された統合を単一のプロトコルに置き換える」と主張しています。
MCP：AIデータのためのユニバーサルアダプター
私の見解では、MCPは一種のユニバーサルなAIデータアダプターです。AI中心の企業であるAiseraが言うように、MCPを「AIのためのUSB-Cポート」と考えることができます。USB-Cがデバイスの接続方法を標準化したように、MCPはAIモデルが外部システムと対話する方法を標準化します。言い換えれば、Linux FoundationのエグゼクティブディレクターであるJim Zemlinは、MCPを「ネットワークに対するHTTPのように、AIシステムの基本的な通信層になりつつある」と表現しています。
具体的には、MCPはJSON-RPC 2.0に基づく標準プロトコルを定義しており、これによりAIアプリケーションは、単一の安全なインターフェースを通じて、互換性のあるツール、データベース、またはサービスから関数を呼び出し、データを取得し、プロンプトを活用することができます。
MCPのアーキテクチャとコンポーネント
MCPは、いくつかの重要なコンポーネントを持つクライアント-サーバーアーキテクチャに従うことで、これを実現します。以下にそれらを示します。
- **ホスト（Host）：**外部データへのアクセスを必要とするAI駆動型アプリケーション（例：Claude Desktop、統合開発環境（IDE）、チャットボット）。
- **クライアント（Client）：**単一のMCPサーバーとの専用のステートフルな接続を管理し、通信と能力ネゴシエーションを処理します。
- **サーバー（Server）：**特定の機能（ツール（関数）、リソース（データ）、プロンプト）をMCPプロトコルを通じて公開し、ローカルまたはリモートのデータソースに接続します。
- **基本プロトコル（Base protocol）：**標準化されたメッセージング層（JSON-RPC 2.0）により、すべてのコンポーネントが確実に安全に通信します。
このアーキテクチャは、「M×Nの統合問題」（M個のAIアプリケーションがN個のツールに接続する必要があり、M×N個のカスタムコネクターが必要）を、より単純な「M+Nの問題」に変換します。したがって、各ツールとアプリケーションは、相互運用性を実現するためにMCPを一度だけサポートすればよいことになります。これは、開発者にとって確かに時間の節約になります。
MCPの動作原理
まず、AIアプリケーションが起動すると、MCPクライアントが起動し、各クライアントが異なるMCPサーバーに接続します。これらのクライアントは、プロトコルのバージョンと機能をネゴシエートします。クライアントとの接続が確立されると、利用可能なツール、リソース、プロンプトについてサーバーにクエリを実行します。
接続が確立されると、AIモデルはサーバーのリアルタイムデータと機能にアクセスできるようになり、コンテキストを動的に更新できます。つまり、MCPを使用すると、AIチャットボットは、事前にインデックスされたデータセット、埋め込み、またはLLM内のキャッシュされた情報に依存するのではなく、最新のリアルタイムデータにアクセスできます。
したがって、AIにタスクを実行するように要求した場合（例：「ニューヨークからロサンゼルスへの最新のフライト価格は？」）、AIはリクエストをMCPクライアントを介して関連するサーバーにルーティングします。次に、サーバーはその機能を実行し、結果を返し、AIはこの最新データを回答に組み込みます。
さらに、MCPを使用すると、AIモデルはランタイム時に新しいツールを発見して活用できます。つまり、AIエージェントは、大規模なコード変更や機械学習（ML）の再トレーニングを行わなくても、新しいタスクや環境に適応できます。
簡単に言うと、MCPは断片化されたカスタムビルドの統合を、単一のオープンなプロトコルに置き換えます。つまり、開発者はMCPを一度実装するだけで、AIモデルを互換性のあるデータソースまたはツールに接続できるため、統合の複雑さとメンテナンスのオーバーヘッドが大幅に削減されます。これにより、開発者の生活が楽になります。
より直接的には、AIを使用してMCPコードを生成し、実装の課題を解決できます。
MCPのコアな利点
以下は、MCPが提供するものです。
統一された標準化された統合： MCPは汎用プロトコルとして機能し、開発者は単一の標準化されたインターフェースを介して、サービス、API、およびデータソースを任意のAIクライアント（チャットボット、IDE、カスタムエージェントなど）に接続できます。
双方向通信と豊富なインタラクション： MCPは、AIモデルと外部システム間の安全でリアルタイムな双方向通信をサポートし、データ検索だけでなく、ツールの呼び出しや操作の実行も可能にします。
**拡張性とエコシステムの再利用：**サービスに対してMCPを実装すると、MCPに準拠するすべてのAIクライアントがそのサービスにアクセスできるようになり、再利用可能なコネクターのエコシステムが促進され、採用が加速されます。
一貫性と相互運用性： MCPは、一貫したJSONリクエスト/レスポンス形式を強制します。これにより、基盤となるサービスやAIモデルに関係なく、統合のデバッグ、メンテナンス、および拡張が容易になります。また、モデルを切り替えたり、新しいツールを追加したりしても、統合が確実に信頼性を維持できます。
強化されたセキュリティとアクセス制御： MCPはセキュリティを考慮して設計されており、暗号化、きめ細かいアクセス制御、および機密性の高い操作に対するユーザーの承認をサポートしています。また、MCPサーバーを自己ホストできるため、データを内部に保持できます。
**開発時間の短縮とメンテナンス：**断片化された、一度限りの統合を回避することで、開発者はセットアップと継続的なメンテナンスにかかる時間を節約でき、より高レベルのアプリケーションロジックとイノベーションに集中できます。さらに、MCPによるエージェントロジックとバックエンド機能の明確な分離により、コードベースがよりモジュール化され、メンテナンスが容易になります。
MCPの採用状況と今後の展望
あらゆる標準にとって最も重要なことは、「人々はそれを採用するのか？」ということです。わずか数か月後、その答えは明確で、力強く「はい」です。OpenAIは2025年3月に追加でサポートを発表しました。4月9日には、Google DeepMindのリーダーであるDemis Hassabisが支持を表明しました。GoogleのCEOであるSundar Pichaiもすぐに賛同しました。Microsoft、Replit、Zapierなどの他の企業もこれに倣いました。
これは単なる言葉だけではありません。事前構築されたMCPコネクターのライブラリが急速に増えています。たとえば、Dockerは最近、MCPディレクトリを介してMCPをサポートすることを発表しました。MCPのリリースから6か月も経たないうちに、このディレクトリには、Grafana Labs、Kong、Neo4j、Pulumi、Heroku、Elasticsearchなどの企業から100を超えるMCPサーバーが含まれています。
Dockerがアクセスできるものに加えて、すでに数百のMCPサーバーが存在しています。これらのサーバーは、次のタスクに使用できます。
- カスタマーサポートチャットボット： AIアシスタントは、CRMデータ、製品情報、サポートチケットにリアルタイムでアクセスできるため、正確で状況に応じた支援を提供できます。
- 企業AI検索： AIは、ドキュメントストレージ、データベース、およびクラウドストレージを検索し、応答を対応するソースドキュメントにリンクできます。
- 開発者ツール： コーディングアシスタントは、CVSやその他のバージョン管理システム、問題追跡システム、およびドキュメントと対話できます。
- AIエージェント： もちろん、自律エージェントは、MCP接続されたツールとデータを活用することで、複数のステップのタスクを計画し、ユーザーに代わってアクションを実行し、変化するニーズに適応できます。
本当の問題は、MCPを何に使用できないかということです。
MCPは、パラダイムシフトを表しています。孤立した静的なAIから、深く統合され、状況を認識し、行動力のあるシステムへの移行です。プロトコルが成熟するにつれて、安全で効率的かつ大規模に、あらゆるデジタルツールとデータを横断して推論、行動、およびコラボレーションできる、次世代のAIエージェントとアシスタントを支えることになるでしょう。
2022年に生成AIが初めて爆発的に登場して以来、これほど急速に発展しているテクノロジーを見たことがありません。しかし、私に思い出させるのは、10年以上前のKubernetesの登場です。当時、多くの人はコンテナオーケストレーターで競争が起こるだろうと考えていました。SwarmやMesosphereのような、ほとんど忘れ去られたプログラムがありました。私は最初からKubernetesが勝者になると確信していました。
ですから、今ここで予測します。MCPはAIの接続となり、企業、クラウド、そしてより広い範囲でAIの可能性を最大限に引き出すでしょう。