従来のAIツール連携の課題
従来のAIエージェントは、外部ツールとの連携に、モデル固有のアドホックな手法に依存していました。ReAct、Toolformer、LangChain、LlamaIndex、Auto-GPTなどのアプローチは革新的でしたが、コードベースが断片化し、メンテナンスが困難になるという問題がありました。新しいデータソースやAPIを追加するたびに、専用のラッパーが必要となり、エージェントはそれを使いこなせるように特別に訓練されなければなりませんでした。このようなアプローチは、孤立した非標準のワークフローを生み出し、統一されたソリューションの必要性を浮き彫りにしました。
- アドホックな連携: LLMは従来、外部ツールにアクセスするために、カスタムのモデル固有の連携を使用していました。
- 断片化されたコードベース: 新しいデータソースやAPIごとに専用のラッパーが必要となり、コードが複雑化し、メンテナンスが困難になりました。
- 非標準のワークフロー: 孤立したワークフローは、異なるモデルやツール間でのシームレスな連携を困難にしました。
Model Context Protocol (MCP)の紹介
Model Context Protocol (MCP)は、AIエージェントが外部ツールやデータソースを検出して呼び出す方法を標準化します。MCPは、LLMホストとサーバー間の共通のJSON-RPCベースのAPIレイヤーを定義するオープンプロトコルです。「AIアプリケーション用のUSB-Cポート」として機能するMCPは、あらゆるモデルがツールにアクセスするために使用できる普遍的なインターフェースを提供します。これにより、組織のデータソースとAI搭載ツール間の安全な双方向接続が可能になり、従来の場当たり的なコネクタに取って代わります。
MCPの主な利点
- モデルとツールの分離: エージェントは、モデル固有のプロンプトやハードコードされた関数呼び出しを必要とせずに、MCPサーバーに接続できます。
- 標準化されたインターフェース: MCPは、モデルがツールにアクセスするための共通インターフェースを提供し、統合プロセスを簡素化します。
- 安全な接続: データソースとAI搭載ツール間の安全な双方向接続を可能にします。
- 普遍的なアクセス性: あらゆるモデルがMCPを使用してツールにアクセスできるため、汎用性の高いソリューションとなります。
モデル固有のプロンプトを作成したり、関数呼び出しをハードコーディングする代わりに、エージェントは1つまたは複数のMCPサーバーに接続するだけで、各サーバーは標準化された方法でデータまたは機能を提供します。エージェント（またはホスト）は、サーバーから利用可能なツールの一覧（名前、説明、入力/出力スキーマなどを含む）を取得します。モデルはその後、名前で任意のツールを呼び出すことができます。この標準化と再利用が、従来のアプローチに対する主な利点です。
MCPで定義される主要な役割
MCPのオープンな仕様では、ホスト、クライアント、サーバーという3つの主要な役割が定義されています。
- ホスト: ユーザーが対話するLLMアプリケーションまたはユーザーインターフェース（チャットUI、IDE、エージェントオーケストレーションエンジンなど）。ホストはLLMを埋め込み、MCPクライアントとして機能します。
- クライアント: ホスト内のソフトウェアモジュールで、MCPプロトコルを実装します（通常はSDK経由）。クライアントは、メッセージング、認証、モデルのプロンプトと応答のマーシャリングを処理します。
- サーバー: コンテキストとツールを提供するサービス（ローカルまたはリモート）。各MCPサーバーは、データベース、API、コードベース、またはその他のシステムをラップし、その機能をクライアントに通知します。
MCPは、IDEで使用されるLanguage Server Protocol（LSP）に明確に触発されています。LSPがエディターが言語機能を照会する方法を標準化するのと同じように、MCPはLLMがコンテキストツールを照会する方法を標準化します。共通のJSON-RPC 2.0メッセージ形式を使用することで、MCPに準拠するクライアントとサーバーは、プログラミング言語や使用されるLLMに関係なく、相互運用できます。
技術設計とアーキテクチャ
MCPは、JSON-RPC 2.0を使用して、リクエスト、レスポンス、通知という3種類のメッセージを伝送し、エージェントが同期的なツール呼び出しを実行したり、非同期的な更新を受信したりできるようにします。ローカル環境では、クライアントは多くの場合、サブプロセスを生成し、stdin/stdout（stdioトランスポート）を介して通信します。対照的に、リモートサーバーは通常、Server-Sent Events（SSE）とHTTPを使用して、メッセージをリアルタイムでストリーミングします。この柔軟なメッセージングレイヤーにより、ツールの呼び出しと結果の配信を、ホストアプリケーションのメインワークフローをブロックすることなく確実に行うことができます。
すべてのサーバーは、リソース、ツール、プロンプトという3つの標準化されたエンティティを公開します。
- リソース: クライアントがIDで取得できる、テキストファイル、データベーステーブル、キャッシュされたドキュメントなどのフェッチ可能なコンテキスト。
- ツール: 検索API、計算機、カスタムデータ処理ルーチンなど、明確に定義された入力および出力スキーマを持つ名前付き関数。
- プロンプト: モデルを複数ステップの対話に導く、オプションのより高次のテンプレートまたはワークフロー。
MCPは、各エンティティにJSONスキーマを提供することで、有能な大規模言語モデル（LLM）が、専用の解析やハードコードされた統合を必要とせずに、これらの機能を解釈して呼び出すことを可能にします。
モジュール設計
MCPアーキテクチャは、3つの役割間で関心を明確に分離します。ホストはLLMを埋め込み、会話の流れを調整し、ユーザーのクエリをモデルに渡し、その出力を処理します。クライアントはMCPプロトコル自体を実装し、すべてのメッセージマーシャリング、認証、トランスポートの詳細を管理します。サーバーは、利用可能なリソースとツールを通知し、着信リクエストを実行し（たとえば、ツールのリストまたはクエリの実行）、構造化された結果を返します。このモジュール設計は、AIとUIをホストに、プロトコルロジックをクライアントに、実行をサーバーに包含し、システムが保守可能で、拡張可能で、進化しやすい状態を維持します。
対話モデルとエージェントワークフロー
エージェントでMCPを使用すると、検出と実行という単純なパターンに従います。エージェントがMCPサーバーに接続すると、最初にlist_tools()メソッドを呼び出して、利用可能なすべてのツールとリソースを取得します。次に、クライアントはこれらの説明をLLMのコンテキストに統合します（たとえば、プロンプトに書式設定するなど）。モデルは、これらのツールが存在すること、およびどのようなパラメータを受け入れるかを知るようになります。
簡素化されたワークフロー
- 検出: エージェントはMCPサーバーに接続し、
list_tools()メソッドを使用して、利用可能なツールとリソースの一覧を取得します。 - 統合: クライアントはこれらの説明をLLMのコンテキストに統合します。
- 実行: エージェントがツールを使用することを決定すると、LLMは構造化された呼び出しを発行します（たとえば、
call: tool_name, args: {...}を含むJSONオブジェクト）。 - 呼び出し: ホストはこれをツール呼び出しとして認識し、クライアントは対応する
call_tool()リクエストをサーバーに発行します。 - 応答: サーバーはツールを実行し、結果を返送します。次に、クライアントはこの結果をモデルの次のプロンプトにフィードし、追加のコンテキストとして表示します。
エージェントがツールを使用することを決定すると（多くの場合、ユーザーのクエリによって促されます）、LLMは構造化された呼び出しを発行します（たとえば、”call”: “tool_name”, “args”: {…}を含むJSONオブジェクト）。ホストはこれをツール呼び出しとして認識し、クライアントは対応するcall_tool()リクエストをサーバーに発行します。サーバーはツールを実行し、結果を返送します。次に、クライアントはこの結果をモデルの次のプロンプトにフィードし、追加のコンテキストとして表示します。このプロトコルは、検出→プロンプト→ツール→応答のループを透過的に処理します。
実装とエコシステム
MCPは実装に依存しません。公式仕様はGitHubで管理されており、TypeScript、Python、Java、Kotlin、C#などの複数の言語SDKが利用可能です。開発者は、好みのスタックでMCPクライアントまたはサーバーを作成できます。たとえば、OpenAI Agents SDKには、Pythonから標準のMCPサーバーに簡単に接続できるクラスが含まれています。InfraCloudのチュートリアルでは、LLMがローカルファイルを参照できるように、Node.jsベースのファイルシステムMCPサーバーをセットアップする方法を示しています。
成長するエコシステム
- 言語SDK: TypeScript、Python、Java、Kotlin、C#で利用可能です。
- オープンソースサーバー: Anthropicは、Google Drive、Slack、GitHub、Postgres、MongoDB、PuppeteerによるWebブラウジングなど、多くの一般的なサービス用のコネクタをリリースしました。
- 統合プラットフォーム: Claude Desktop、GoogleのAgent Development Kit、CloudflareのAgents SDKは、MCPのサポートを統合しています。
- 自動エージェント: Auto-GPTはMCPに接続でき、動的なツール検出と利用が可能になります。
あるチームがJiraまたはSalesforce用のサーバーを構築すると、準拠しているエージェントは、再作業なしで使用できます。クライアント/ホスト側では、多くのエージェントプラットフォームがMCPのサポートを統合しています。Claude DesktopはMCPサーバーに接続できます。GoogleのAgent Development Kitは、MCPサーバーをGeminiモデルのツールプロバイダーとして扱います。CloudflareのAgents SDKは、McpAgentクラスを追加したため、FogLAMPは組み込みの認証サポートを備えたMCPクライアントになることができます。Auto-GPTのような自動エージェントでさえMCPに接続できます。APIごとに特定の関数をコーディングする代わりに、エージェントはMCPクライアントライブラリを使用してツールを呼び出します。この普遍的なコネクタへの傾向は、よりモジュール化された自律エージェントアーキテクチャを約束します。
実際には、このエコシステムにより、特定のAIアシスタントが複数のデータソースに同時に接続できるようになります。あるセッションで、企業ドキュメント用のMCPサーバー、CRMクエリ用の別のサーバー、デバイス上のファイル検索用の別のサーバーを使用するエージェントを想像できます。MCPは、名前の衝突も優雅に処理します。2つのサーバーにそれぞれ「分析」というツールがある場合、クライアントはそれらに名前空間を割り当てることができます（たとえば、「ImageServer.analyze」対「CodeServer.analyze」）。そのため、競合することなく両方を使用できます。
以前のパラダイムに対する利点
MCPは、以前の方法にはないいくつかの重要な利点をもたらします。
- 標準化された統合: MCPは、すべてのツールに単一のプロトコルを提供します。
- 動的なツール検出: エージェントは実行時にツールを検出できます。
- 相互運用性と再利用: 同じツールサーバーが複数のLLMクライアントにサービスを提供できます。
- スケーラビリティとメンテナンス: MCPは重複作業を大幅に削減します。
- 構成可能なエコシステム: MCPは、独立して開発されたサーバーのマーケットプレイスを可能にします。
- セキュリティと制御: プロトコルは明確な承認フローをサポートします。
主な利点のまとめ
- 統一されたプロトコル: MCPは、すべてのツールに単一の標準化されたプロトコルを提供し、開発を合理化し、カスタム解析ロジックの必要性を排除します。
- ランタイム検出: エージェントは利用可能な機能を動的に検出できるため、新しいツールが追加されたときに再起動や再プログラミングを行う必要がありません。
- モデルに依存しない: MCPを使用すると、同じツールサーバーが複数のLLMクライアントにサービスを提供できるため、ベンダーロックインを回避し、重複するエンジニアリング作業を削減できます。
- 重複の削減: 開発者は、ファイル検索などのタスクに対して単一のMCPサーバーを作成でき、すべてのモデルのすべてのエージェントにメリットをもたらします。
- オープンなエコシステム: MCPは、Web APIと同様に、コネクタのオープンなマーケットプレイスを奨励します。
- 承認フロー: MCPは明確な承認フローをサポートし、自由形式のプロンプトと比較して、監査性とセキュリティを強化します。
業界への影響と現実世界のアプリケーション
MCPの採用は急速に拡大しています。主要なベンダーとフレームワークは、MCPまたは関連するエージェント標準に公に投資しています。組織は、CRM、ナレッジベース、分析プラットフォームなどの内部システムをAIアシスタントに統合するためにMCPを検討しています。
具体的なユースケース
- 開発ツール: コードエディターと検索プラットフォームはMCPを利用して、アシスタントがコードリポジトリ、ドキュメント、コミット履歴を照会できるようにします。
- エンタープライズナレッジ＆チャットボット: ヘルプデスクボットは、MCPサーバーを介してZendeskまたはSAPデータにアクセスし、未解決のチケットに関する質問に答えたり、リアルタイムのエンタープライズデータに基づいてレポートを生成したりできます。
- 拡張された検索拡張生成: RAGエージェントは、埋め込みベースの検索と、データベースクエリまたはグラフ検索用の専用のMCPツールを組み合わせることができます。
- プロアクティブなアシスタント: イベントドリブンエージェントは、メールまたはタスクストリームを監視し、MCPを介してカレンダーおよびメモ取りツールを呼び出すことによって、自律的に会議をスケジュールしたり、アクションアイテムを要約したりします。
それぞれのシナリオで、MCPを使用すると、エージェントは統合コードを書き換えることなく、多様なシステムに拡張でき、保守可能で安全で相互運用可能なAIソリューションを提供できます。
以前のパラダイムとの比較
MCPは、以前のアプローチを統合および拡張し、動的な検出、標準化されたスキーマ、およびモデル間の相互運用性を単一のプロトコルで提供します。
- ReActとの比較: MCPは、JSONスキーマを使用してモデルに正式なインターフェースを提供し、クライアントが実行をシームレスに管理できるようにします。
- Toolformerとの比較: MCPはツールインターフェースをモデルから完全に外部化し、再トレーニングなしで登録されたツールをゼロショットでサポートできるようにします。
- フレームワークライブラリとの比較: MCPは統合ロジックを再利用可能なプロトコルに移行し、エージェントをより柔軟にし、コードの重複を減らします。
- 自律エージェントとの比較: MCPクライアントを使用することにより、このようなエージェントは新しいサービス用の専用コードを必要とせず、代わりに動的な検出とJSON-RPC呼び出しに依存します。
- 関数呼び出しAPIとの比較: MCPは、ストリーミング、検出、多重化されたサービスのサポートにより、任意のクライアントとサーバー間で関数呼び出しを一般化します。
制限と課題
その有望さにもかかわらず、MCPはまだ成熟していません。
- 認証と承認: 現在のソリューションでは、OAuthまたはAPIキーを外部にレイヤー化する必要があります。これにより、統一された認証標準がない場合、展開が複雑になる可能性があります。
- 複数ステップのワークフロー: 長時間実行されるステートフルワークフローをオーケストレーションするには、プロトコルに組み込みのセッションの概念がないため、多くの場合、外部スケジューラまたはプロンプトチェーンに依存します。
- 大規模な検出: 大規模な環境では、多くのMCPサーバーエンドポイントを管理するのが面倒になる可能性があります。
- エコシステムの成熟度: MCPは新しいため、すべてのツールまたはデータソースに既存のコネクタがあるわけではありません。
- 開発オーバーヘッド: 単一の単純なツール呼び出しの場合、MCPのセットアップは、すばやく直接的なAPI呼び出しと比較して、重く感じられることがあります。