MCPに対するインターネット大手の反応の鈍さ：分析
AIの相互運用性に関する議論が活発化しています。先週のBaiduの開発者会議での包括的なMCPサービス発表に続き、Alibaba、ByteDance、Tencentなどの中国大手テクノロジー企業もMCPの取り組みを開始しました。
MCP（Model Context Protocol）は、AIが多数のアプリケーションやサービスとシームレスに連携できるようにする統一規格として構想されています。これは、コンピューターやスマートフォンにあるユビキタスなUSBインターフェースに例えることができ、多様な外部デバイスのプラグアンドプレイ統合を可能にします。本質的に、MCPはAIにツールにアクセスしてタスクを実行するための普遍的な’USBポート’を提供することを目指しています。
2024年11月、アメリカのAI企業であるAnthropicがMCP標準を導入し、OpenAIやGoogleなどの競合他社がすぐに採用しました。これは、独自の生態系の従来の競争慣行からの脱却を示しています。4月から、Alibaba CloudのBailian、Tencent CloudのKnowledge Engine、ByteDanceのKouzi Space、Baidu AI Cloudなどの中国の主要テクノロジー企業が、独自の包括的なMCPサービスを開始しました。
統合の約束と課題
MCPの主な目的は統合を促進することですが、この取り組みは重大な課題に直面しています。複数の開発者や研究者によると、MCPはローカルの企業データへのアクセスには効果的ですが、フライトの予約、価格の確認、旅行ガイドの作成などのタスクのためにインターネットアプリケーションと統合しようとすると、障害が発生します。これらの課題は、AIの呼び出しプロセスの未成熟と、インターネットツールの利用可能性の制限に起因しています。多くのプラットフォームは周辺機能へのアクセスのみを提供しています。
すべてのインターネットプラットフォームが、この共通規格の採用とMCPサービスプロバイダーネットワークへの参加に同じように熱心であるとは限りません。中国のインターネットエコシステムの閉鎖的な性質と、データプライバシーに対する意識の高まりにより、多くのプラットフォームが慎重になっています。彼らは、完全にコミットする前に、MCPエコシステムの実行可能性と開発を評価することを好みます。
AIの分野は、急速に進化する用語と概念で知られています。Anthropicが昨年末にMCPプロトコルをオープンソース化したとき、業界は概ね様子見のアプローチを取りました。しかし、Manusの爆発的な人気は、中国国内でのMCPへの関心を煽りました。
AIエージェンシーの触媒としてのMCP
Huazhong University of Science and TechnologyのHou Xinyiによると、’チャットボット’の限界を超えるための重要なステップは、AIが外部データやツールと対話できるようにすることであり、これはまさにMCPが促進しようとしていることです。
MCP以前は、’AIエージェンシー’の認識された欠如に対処するために、代替アプローチが検討されていました。2023年後半、OpenAIはアプリストア（GPT Store）の概念を導入し、ChatGPTが定義された一連の標準に基づいてプラグインを介して外部ツールを活用できるようにしました。ByteDanceのKouzi、BaiduのQianfan、AlibabaのBailianなどの同様のAIアプリストアも後に続きました。
しかし、これらのアプローチは最終的に限界に達しました。プラグインとアプリストアは、サイロ化という共通の問題を抱えていました。各ツールは、独自の開発ドキュメント、パラメータ形式、およびインターフェース仕様を持っていました。これは、開発者が新しいツールをAIに統合するたびに車輪の再発明をしなければならないことを意味し、非効率をもたらしました。
時間の経過とともに、アプリストアに追加される新しいツールの数は減少し、プラグインの品質は大幅に異なり、複雑なタスクに取り組む能力が妨げられました。これは、既存のアプローチが限界に近づいていることを示していました。
統一ソリューションとしてのMCP
MCPは、統一を重視しているため、有望なソリューションと見なされています。公式ドキュメントでは、AnthropicはMCPをAIの世界の普遍的なUSB-Cインターフェースに例えています。Hou Xinyiは、それを’ドッキングステーション’と表現することを好みます。これは、AIが複数の外部ツールに同時に接続できる汎用性の高いアダプターであり、形式変換の必要性を排除します。
多くの人は、MCPが秦の始皇帝による度量衡の標準化に似た変革的な影響を与えると予想しています。これにより、以前は分断されていた春秋時代の国々の間の貿易とコミュニケーションが促進されました。
大手テクノロジー企業のインテリジェント相互接続ワーキンググループのテクニカルリードによると、MCPはAIの言語インタラクションも最適化します。以前は、AIはナビゲーションサービスのAPIを利用するために’ナビゲートしたい’と正確に述べる必要がありました。わずかな逸脱でもAIが失敗する可能性があります。現在、各ツールは標準化された名前、パラメータ、および機能の説明を提供する必要があります。その結果、AIはユーザーの意図を理解し、説明に基づいて最も適切なMCPサーバーと照合するだけで済みます。
このアプローチは、大規模言語モデルの本質的な機能とより密接に連携し、ユーザーが1つの文でサービスを呼び出すことを可能にし、以前のインターフェース間の直接通信の要件から離れます。
MCPの現在の採用状況と制限事項
その潜在的な可能性にもかかわらず、MCPはまだ広範な採用を達成しておらず、その実用的なアプリケーションは限られています。現在、MCPは企業技術担当者と独立した開発者の間で最も人気があります。
フロントエンドエンジニアとして、Gong DianはAIプログラミングアシスタントのCursorに大きく依存しています。しかし、Cursorは彼の会社の内部プロジェクトシステムとシームレスに統合するのに苦労しており、手動での介入が必要です。プラグインまたは関数呼び出しは以前に使用できましたが、外部AIは会社の内部システムにアクセスできず、リアルタイムの呼び出しはセキュリティ上の懸念を高めました。一方、MCPは会社の内部ネットワーク内で開始できるため、より信頼性が高く、コンプライアンスに準拠しています。
独立した開発者のZhu Mamaは最近、CursorにMCPドキュメントを学習させ、Google MapsとSearch APIをMCPサーバーにパッケージ化するように指示しました。次に、これはGoogleのGemini大規模言語モデルを呼び出すために使用されました。結果として得られたMCP搭載のGeminiは、旅行ガイドアシスタントに変換されました。シンガポール空港からさまざまな観光スポットへの公共交通機関のルートについて尋ねられたところ、アシスタントはDoubaoの応答と比較して、より詳細で正確な情報を提供しました。
さまざまな旅行アシスタントが開発者コミュニティ内で出現しています。ByteDanceのKouzi Spaceが4月19日に内部ベータ版を公開したとき、デモンストレーションケースも旅行AIアシスタントであり、業界の旅行への執着について冗談を言う人もいました。
Zhu Mamaは、旅行シナリオに焦点を当てているのは、主に日常の消費者のニーズとの関連性によるものであることを率直に認めています。もう1つの理由は、中国でのMCP互換インターネットソフトウェアの利用可能性が限られているため、市場の可能性が制限されていることです。
ナビゲーションプラットフォームMCP.soからの最新の統計によると、世界中で11,028を超えるMCPサービスプロバイダーが存在し、その数は急速に増加しています。ただし、中国国内では、AutoNavi、Baidu Maps、Tencent Mapsなどの主要な地理的位置アプリケーションのほんの一部が、現在大規模なMCPサーバーとして機能しています。
この制限により、Zhu Mamaの中国語版の旅行アシスタントを作成する計画はすぐに頓挫しました。中国の旅行ガイドを開発するには、国内の地図サービスを利用するのが理想的です。しかし、Zhu Mamaは、AutoNaviが提供する公式のMCPサーバーが非常に限られた情報しか提供していないことを発見しました。2つの場所間のルートクエリを提供できますが、ランドマーク、レビュー、ホテルのチケット価格、その他の重要な詳細に関する詳細情報はありませんでした。
対照的に、Google Maps APIは、詳細な予約方法、ホテルの価格、ホテルのレビュー、ホテルの設備、さらには複数のプラットフォームでの価格比較を提供します。これは、中国のエコシステム内では想像しにくいレベルの詳細です。
Tencent、Alibaba、ByteDance、Baidu製品はMCPを採用していますが、高頻度のアプリケーションはまだ正式にMCPサービスプロバイダーネットワークに参加していません。WeChat、Xiaohongshu、Douyinなどのプラットフォーム、およびEle.me、Meituan、Ctripなどのライフスタイルサービスプラットフォームは、著しく欠席しています。
ツールのアベイラビリティとAIスケジューリングの課題
ツールの利用可能性の制限に加えて、AIのスケジューリング機能も制約となっています。Zhu Mamaは、Google Hotels、Maps、Searchを含む6〜8個のAPIインターフェースを1つのMCPサーバーにパッケージ化しました。これは、最大制限をはるかに下回っています（Cursorはエージェントあたり最大40個のツールを許可します）。しかし、AIはすでにどのツールを呼び出すかを判断するのに苦労していました。複雑な要求に直面した場合、AIはプロセスを分解してMCPを段階的に呼び出すことができず、代わりにすべてを一度に処理しようとしました。
Gong Dianによると、MCPの価値はクライアント側とサーバー側の両方の品質にかかっています。USBポートには固有の機能がなく、その背後にあるサービスに依存しているのと同じように、MCPはその可能性を実現するために堅牢なサービスを必要とします。
MCPはAIエージェントの基盤を築きますが、すべての問題を解決するわけではありません。未使用の標準は単なる紙切れです。
前述のテクニカルリードは、AnthropicのMCP標準が広く採用されているのは、そのオープンソースで非営利的な性質と、その作成者の信頼性によるものであると示唆しています。他の組織は、評判の良いエンティティによって設定された標準に従うことをいとわないでしょう。
現在、MCP標準の主な採用者は、中小企業と収益源の多様化を目指す大手インターネット企業です。
AIコンパニオン企業のMiniMaxは最近MCPサーバーを立ち上げました。コミュニティマネージャーのCai Jiarenは、開発者はMCPを使用して、ビデオ生成、音声生成、音声クローン作成のためのMiniMaxのマルチモーダル機能を呼び出すことができると述べています。MCPには、企業が内部データにアクセスする際のコンプライアンスを確保するための厳格なアクセス制御メカニズムが含まれています。全体的な呼び出しプロセスも簡素化され、追加のトークンコストは発生しません。
MiniMaxがMCPサーバーを立ち上げることを決定したのは、グローバルな開発者がMiniMaxのモデル機能を簡単に活用し、より柔軟で効率的な作成を可能にしたいという願望に駆り立てられたためです。
他のスタートアップも同様の願望を共有しています。Biu Technologyはインタビューで、開発者はAutoNavi MCPを使用して交通データを取得し、Biuの製品を使用してPPTを生成できると述べました。MCPは、AutoNaviのインターフェースへのアクセスを提供することで、参入障壁を下げます。これは、他の方法では利用できません。
前述のテクニカルリードは、MCPは本質的にサービスプロバイダーに関する物語であると考えています。MCP標準に従ってAPIをカプセル化することにより、アプリケーションサービスプロバイダーは、すべてのAIがサービスにアクセスできるようにすることができます。
サービスプロバイダー間の意見の相違と懸念
ただし、サービスプロバイダーの間で意見の相違が生じます。多くの企業は、そのアイデアに完全にコミットしていません。AutoNaviやBaidu Mapsなどの主要なプラットフォームはMCPサーバーを立ち上げていますが、主に既存のAPIインターフェースをリパッケージ化し、従来の機能を提供しながら、コアユーザーの権限とトランザクションデータを厳格に管理しています。
地図の位置情報サービスに加えて、コンテンツの検索と投稿を自動化するサードパーティの開発者のXiaohongshu自動パブリッシャーは、現在ModengコミュニティのMCPプラザで最も人気のあるアイテムです。Hou Xinyiは、これはXiaohongshuのようなソーシャルコンテンツプラットフォームにはほとんど影響を与えない可能性があると示唆していますが、食品配達プラットフォームのようなトランザクション集約型のシナリオでは、データと権限が特に機密になります。
サービスプロバイダーにとっての主な懸念事項の1つは、ユーザーエクスペリエンスの制御です。
たとえば、完全な食品配達サービスを開放するには、価格、店舗情報、ユーザーの住所や連絡先などの機密個人データへのアクセスをAIエージェントに許可する必要があります。Anthropicは、許可管理や呼び出し監査など、MCPのセキュリティシステムがまだ開発中であることを認めています。その結果、一部のプラットフォームはMCPに接続する際の不正な呼び出しのリスクを懸念しています。
一部のプラットフォームは、比較的安全なトランザクションシナリオをテストしています。たとえば、Alipayは最近MCPサーバーを立ち上げ、AIエージェントに’ワンクリックで支払い機能にアクセスできる’と主張しています。ただし、詳細を見ると、支払いサービスではなく、主に収集サービスを提供しています。
Hou Xinyiによると、Alipayのアプローチは、消費者に代わってAIが支払いを行うことを許可するのではなく、マーチャントの支払い回収を促進することに重点を置いています。AIがウォレットを制御し、自由に注文することを許可することは、まだ誰もが安心して利用できるほど安全ではないため、これは実行可能なオプションです。これは、トランザクションサービスを広く宣伝できない主な理由でもあります。
より深い問題は、AIがトランザクションプロセスに自由に参画し、ユーザーが価格を比較したり、最も費用対効果の高いレストランを推奨したりするのに役立つ場合、ユーザーに大きな利便性を提供することは間違いありません。ただし、サービスプラットフォームはユーザーの選択プロセスを制御できなくなり、コアアルゴリズムの利点が疎外され、通常のサプライヤーに成り下がることを意味します。
セキュリティへの対処と普遍性の促進
複数のインタビュイーは、MCPがセキュリティと普遍性という2つの重要な問題に対処する必要があると信じています。
まず、セキュリティです。Hou Xinyiは、MCPが2つのセキュリティ上の課題に直面していることを指摘しています。それは、集中的なセキュリティ監視の欠如と、不完全なID検証およびデータ認証メカニズムです。現在、MCPの公式な’ディスカバリープラザ’はありません。多くのサードパーティのナビゲーションプラットフォームは、GitHubからコードプロジェクトを直接プルすることによってMCPサービスを収集します。これは高速で簡単ですが、正式なレビュープロセスがありません。Anthropicは、今年MCPホスティングメカニズムとディスカバリーの問題に正式に対処すると述べています。Anthropicの最近更新されたプロトコルドラフトは、この欠点に対処するために取り組んでいます。さらに、IIFAA（Internet Trusted Authentication Alliance）などの国内組織は、セキュリティギャップを埋めようとしています。
プロンプトハイジャックやツール組み合わせ攻撃など、AIエージェントの分野には長年の問題もあります。ただし、前述のテクニカルリードは、これらはMCPの脆弱性ではなく、AIエージェントに存在するリスクであると考えています。現在、MCPプロトコル自体に明らかなセキュリティの脆弱性は見つかっておらず、データ伝送とインタラクションのメカニズムは概ね信頼できます。
セキュリティは最初のハードルにすぎません。本当の課題は、メーカーの利害関係の防御を克服し、より多くのメーカーにMCPサーバーになるよう説得することです。
Hou Xinyiによると、これはインターネットプラットフォームの’囲い込み’の性質の理解に関連しています。データはさまざまなプラットフォームにとって重要な競争障壁であるため、多くのメーカーはテストのために周辺機能の一部のみをMCPサーバーとして公開する可能性があります。メーカーは、MCPエコシステムがどれだけの影響を与えるかを様子見する必要があるかもしれません。
前述の担当者は、MCPサーバーとしてAIに接続すると、より多くのユーザーデータと習慣を取得し、独自のベースモデルにフィードバックすることができ、メーカーが積極的に参加する最大の動機になる可能性があると述べました。
MCPサーバー市場が真に豊富になったら、より遠い問題を考慮する必要があります。
たとえば、スマートボディは携帯電話で異なるアプリをどのように呼び出すのでしょうか？担当者は、携帯電話のローカルAIスマートボディを介して別のアプリを起動するには、追加のアプリケーション認証とID検証が必要になり、MCPがクラウドサービスを呼び出すほど簡単ではなく、現在特に適切なソリューションはないと述べました。
たとえば、サービスの供給が過剰な場合、スマートボディはJDテイクアウトまたはMeituanテイクアウトのどちらを呼び出すかを選択しますか？GaodeマップまたはBaiduマップを使用しますか？複数のインタビュイーは、今日のMCP呼び出しロジックは依然として非常に基本的なものであり、主にサービスプロバイダーの’機能説明’によって決定され、並べ替えと最適化のメカニズムはないと述べました。サービスプロバイダーが意図的に’最も効率的’や’必須の選択’などの誘導的な言語を説明に追加した場合、AIは誤解され、行くべきではない場所にリダイレクトされる可能性があります。
前述の技術担当者が説明したように、’検索エンジンで必要なサービスが見つからず、乱雑な情報が大量に表示されるようなものです。ユーザーが最も必要とするサービスを正確に照合する方法は、将来のMCPエコシステムも同じ問題に直面します。’
最終的に、あらゆる標準の実装プロセスは課題に満ちています。Hou Xinyiは、MCPの普及を促進するには、業界全体にMCPの力を真に認識させるために、Manusのような重要な機会が必要になる可能性があると述べました。