MCP: AIアプリケーションにおけるUSB-C
AIモデルと外部ツールとの統合は、長年、高いカスタマイズコストと不安定なシステムに悩まされてきました。従来、開発者は新しいツールやデータソースごとに特定のインターフェースを作成する必要があり、リソースの浪費と脆弱なシステムアーキテクチャにつながっていました。
そこで登場したのが、相互作用ルールを標準化することで、これらの問題点に対処するように設計されたMCPです。MCPを使用すると、AIモデルとツールは、プロトコルの標準に準拠するだけで、プラグアンドプレイの互換性を実現できます。これにより、統合の複雑さが簡素化され、AIモデルは、ツールごとに個別の適応レイヤーを必要とせずに、データベース、クラウドサービス、さらにはローカルアプリケーションに直接アクセスできます。
MCPのエコシステムを統合する能力はすでに明らかです。たとえば、AnthropicのClaudeデスクトップアプリケーションは、MCPサーバーを介してローカルファイルシステムに接続すると、AIアシスタントがドキュメントコンテンツを直接読み取り、コンテキストを認識した応答を生成できます。一方、Cursor開発ツールは、複数のMCPサーバー（SlackやPostgresなど）をインストールすることで、IDE内でシームレスなマルチタスクを可能にします。
MCPは、Justinが思い描いていたように、AIアプリケーション向けのUSB-C、つまりエコシステム全体を接続するユニバーサルインターフェースになりつつあります。
MCPのリリースから現在の人気に至るまでの道のりは興味深いものです。
MCPが2024年11月にリリースされたとき、開発者や企業からすぐに注目を集めました。ただし、すぐに爆発的な人気を得たわけではありません。当時、インテリジェントエージェントの価値は明確ではありませんでした。エージェントの「MxN」統合の複雑さが解決されたとしても、AIの生産性が向上するかどうかは誰にもわかりませんでした。
この不確実性は、急速に進化するLLMテクノロジーを実用的なアプリケーションに変換することの難しさから生じていました。インターネットは、インテリジェントエージェントに関する相反する意見で溢れており、AIが実際に影響を与える能力に対する信頼が低下していました。有望なアプリケーションが登場したとしても、AIが本当に生産性を向上させているのか、それとも表面をなぞっているだけなのかを見極めるのは困難でした。判明するまでには時間がかかります。
ターニングポイントは、Manusのフレームワークのリリースと、OpenAIによるMCPのサポート発表でした。
Manusは、複数のエージェントのコラボレーション機能を実証し、ユーザーがAIの生産性に期待するものを完璧に捉えました。MCPがチャットインターフェースを通じて「対話としての操作」エクスペリエンスを可能にし、ユーザーがコマンドを入力するだけでファイル管理やデータ取得などのシステムレベルのアクションをトリガーできるようになったとき、認識の変化が始まりました。AIは実際に実際の作業を支援できる、ということです。
この画期的なユーザーエクスペリエンスにより、MCPの人気が高まりました。Manusのリリースは、MCPの成功の重要な要因でした。
OpenAIのサポートにより、MCPは「ユニバーサルインターフェース」としての地位をさらに高めました。
2025年3月27日、OpenAIは、MCPサービスプロトコルを正式にサポートする、コア開発ツールであるAgentSDKのメジャーアップデートを発表しました。世界のモデル市場の40％を支配するこのテクノロジー大手によるこの動きにより、MCPはHTTPのような基盤となるインフラストラクチャに似始めました。MCPは正式に一般の目に触れ、その人気は急上昇しました。
これにより、「AI向けのHTTP」という夢が実現可能に思えました。Cursor、Winsurf、Clineなどのプラットフォームがそれに続き、MCPプロトコルを採用し、MCPを中心に構築されたエージェントエコシステムが成長しました。
MCP：エージェントエコシステムは目前か？
MCPは本当に将来のAIインタラクションのデファクトスタンダードになり得るのでしょうか？
3月11日、LangChainの共同創設者であるHarrison ChaseとLangGraphの責任者であるNuno Camposは、MCPがAIインタラクションの将来の標準になるかどうかについて議論しました。結論には至りませんでしたが、この議論はMCPを中心に多くの想像力を刺激しました。
LangChainはまた、議論中にオンライン投票を開始しました。驚くべきことに、参加者の40％がMCPが将来の標準になることを支持しました。
MCPに投票しなかった残りの60％は、AIインタラクションの将来の標準になる道は容易ではないことを示唆しています。
大きな懸念事項の1つは、技術標準と商業的利益の間の断絶であり、MCPのリリース後の国内外のプレーヤーの行動によって証明されています。
AnthropicがMCPをリリースした直後、GoogleはA2A（エージェント間）を作成しました。
MCPが個々のインテリジェントエージェントが「リソースポイント」に簡単にアクセスできるようにしたとしたら、A2Aはこれらのエージェントを接続する広大な通信ネットワークを構築し、互いに「話し」、協力できるようにすることを目指していました。
根本的な観点から見ると、MCPとA2Aはどちらもエージェントエコシステムの制御を競っています。
それでは、中国市場では何が起こっているのでしょうか？
より多くの活動がLLM企業に集中しています。4月以降、Alibaba、Tencent、Baiduはすべて、MCPプロトコルのサポートを発表しました。
Alibaba CloudのBailianプラットフォームは、4月9日に業界初のフルライフサイクルMCPサービスを開始し、AmapやWuying Cloud Desktopを含む50以上のツールを統合し、ユーザーが5分で独自のAgentを生成できるようにしました。AlipayはModelScopeコミュニティと提携して、中国で「Payment MCP Server」サービスを開始し、AIインテリジェントエージェントがワンクリックで支払い機能にアクセスできるようにしました。
4月14日、Tencent Cloudは、LLMナレッジエンジンをアップグレードしてMCPプラグインをサポートし、Tencent Location ServiceやWeChat Readingなどのエコシステムツールに接続しました。4月16日、Alipayは「Payment MCP Server」を立ち上げ、開発者が自然言語コマンドを介して支払い機能にすばやくアクセスできるようにし、AIサービス商業化のためのクローズドループを作成しました。4月25日、BaiduはMCPプロトコルとの完全な互換性を発表し、世界初のeコマーストランザクションMCPおよび検索MCPサービスを開始しました。Smart Cloud Qianfanプラットフォームは、サードパーティのMCPサーバーを統合し、ネットワーク全体のインデックスリソースを統合して、開発コストを削減しました。
中国のLLM企業のMCPアプローチは「クローズドループ」です。Alibaba CloudのBailianプラットフォームによるAmapの統合から、Tencent CloudによるMCPプラグインのサポートとWeChat Readingなどのエコシステムへの接続、Baiduによる検索MCPサービスの立ち上げまで、すべてMCPを使用して強みを活用し、エコシステムの障壁を強化しています。
この戦略的な選択の背後には、深いビジネスロジックがあります。
Alibaba CloudがBaidu Mapsを呼び出すことをユーザーに許可したり、Tencentのエコシステムがコアデータインターフェースを外部モデルに公開したりすると想像してみてください。各社のデータとエコシステムの堀によって生み出された差別化された利点は崩壊します。技術の標準化の下にあるMCPを、AI時代のインフラストラクチャ制御の静かな再分配にしているのは、この「接続性」に対する絶対的な制御の必要性です。
この緊張は明らかになりつつあります。表面上、MCPは統一されたインターフェース仕様を通じて技術プロトコルの標準化を推進しています。実際には、各プラットフォームはプライベートプロトコルを通じて独自の接続ルールを定義しています。
オープンプロトコルとエコシステム間のこの分割は、MCPが真に普遍的な標準になる上での大きな障害となることは避けられません。
AI産業化の波におけるMCPの真の価値
将来、絶対的な「統一プロトコル」が存在しなくても、MCPによって引き起こされた標準革命は、AIの生産性の水門を開きました。
現在、各LLM企業は、MCPプロトコルを通じて独自の「生態学的飛び地」を構築しています。この「クローズドループ」戦略は、エージェントエコシステムの断片化の深い矛盾を露呈します。ただし、エコシステムビルダーによって蓄積された機能も解放され、アプリケーションマトリックスを迅速に形成し、AIの実装を促進します。
たとえば、過去の大企業（Alipayの支払い技術、ユーザー規模、リスク管理機能など）の利点は、独自のビジネスに限定されていました。ただし、標準化されたインターフェース（MCP）を通じて公開することで、これらの機能をより多くの外部開発者が呼び出すことができます。たとえば、他の企業のAIエージェントは、独自の支払いシステムを構築する必要はなく、Alipayインターフェースを直接呼び出すことができます。これにより、より多くの参加者が大企業のインフラストラクチャを使用するようになり、依存関係とネットワーク効果が形成され、生態学的影響が拡大します。
この「囲い込みイノベーション」は、AIテクノロジーの産業への浸透を加速しています。
この観点から、将来のエージェントエコシステムを「制限されたオープン性」のパターンで提示する可能性があります。
具体的には、コアデータインターフェースは依然として大企業によってしっかりと管理されますが、非コア領域では、技術コミュニティの推進と規制機関の介入を通じて、クロスプラットフォームの「マイクロスタンダード」が徐々に形成される可能性があります。この「制限されたオープン性」は、メーカーのエコロジー的利益を保護し、完全に断片化された技術エコシステムを回避できます。
このプロセスでは、MCPの価値も「ユニバーサルインターフェース」から「エコロジカルコネクタ」に移行します。
もはや唯一の標準化されたプロトコルになることを追求するのではなく、異なるエコシステム間の対話の架け橋として機能します。開発者がMCPを通じてクロスエコロジーエージェントのコラボレーションを簡単に実現でき、ユーザーが異なるプラットフォーム間でインテリジェントエージェントサービスをシームレスに切り替えることができるようになると、エージェントエコシステムは真に黄金時代を迎えます。
これらすべての大前提は、業界が商業的利益と技術的理想の間の微妙なバランスを見つけることができるかどうかです。これは、ツール自体の価値を超えて、MCPによってもたらされた変化です。
エージェントエコシステムの構築は、特定の標準プロトコルの出現にあるのではありません。AIの実装は、特定のリンクの接続にあるのではなく、コンセンサスにあります。
AnthropicのエンジニアであるDavidが当初思い描いていたように、「’ユニバーサルソケット’だけでなく、ソケットが互換性を持つことを可能にする’送電網’も必要です。」この送電網には、技術的なコンセンサスと、AI時代のインフラストラクチャのルールに関するグローバルな対話が必要です。
MCPに牽引されて、AIテクノロジーの急速な反復の現在の時代において、メーカーはこの技術的なコンセンサスの統一を加速しています。