AI（人工知能）の世界は常に進化しており、新しい用語や技術が急速に登場しています。最近、大きな注目を集めている用語の1つに、「MCP」（Model Context Protocol）があります。この概念は、AIコミュニティ内で大きな興奮を呼び起こし、モバイルアプリ開発の初期の頃に例えられています。
Baiduの会長である李彦宏氏が4月25日のBaidu Createカンファレンスで述べたように、「MCPに基づいたインテリジェントエージェントの開発は、2010年のモバイルアプリの開発に似ています。」この類似性は、MCPがAIアプリケーションの将来に与える潜在的な影響を強調しています。
MCPの理解
MCPについてまだ詳しくない場合は、「Agent」（またはインテリジェントエージェント）という用語に出会ったことがあるでしょう。2025年初頭の中国のスタートアップ企業Manusの人気急上昇により、この概念が脚光を浴びました。
Agentの魅力の鍵は、タスクを効果的に実行できることです。主に会話型インターフェースとして機能していた以前の 大規模言語モデル（LLM）とは異なり、Agentは外部ツールやデータソースを活用して、タスクを積極的に実行するように設計されています。従来のLLMは、トレーニングデータによって制限され、外部リソースにアクセスするには複雑なプロセスが必要です。
MCPは、Agentのビジョンを実現するために不可欠であり、LLMがMCPプロトコルをサポートする外部ツールとシームレスにやり取りできるようにします。これにより、より具体的で複雑なタスクを実行できます。
現在、AmapやWeChat Readなどのいくつかのアプリケーションが公式のMCPサーバーを立ち上げています。これにより、開発者は好みのLLMを選択し、AmapやWeChat ReadなどのMCPサーバーと統合してAIアプリケーションを作成できます。これにより、LLMは地図クエリや書籍からの情報検索などのタスクを実行できます。
MCPの波は2024年2月に始まり、世界中で急速に勢いを増しています。
OpenAI、Google、Meta、Alibaba、Tencent、ByteDance、Baiduなどの主要企業はすべて、MCPプロトコルのサポートを発表し、独自のMCPプラットフォームを立ち上げ、開発者およびアプリケーションサービスプロバイダーに参加を呼びかけています。
MCP：AIエコシステムの統合
「スーパーアプリ」の概念は、AI分野で2024年のホットなトピックであり、AIアプリケーションの急速な普及が期待されていました。しかし、AIイノベーションエコシステムは依然として断片化されたままでした。
MCPの出現は、書記体系、交通機関、測定システムを標準化した秦の始皇帝による中国の統一に例えることができます。この標準化は、経済活動と貿易を大いに促進しました。
多くの市場アナリストは、MCPや同様のプロトコルの採用が、2025年のAIアプリケーションの大幅な急増への道を開くと考えています。
基本的に、MCPはAIの「スーパープラグイン」として機能し、さまざまな外部ツールやデータソースとのシームレスな統合を可能にします。
MCPの技術的基盤
MCP（Model Context Protocol）は、2024年11月にAnthropicによって最初に導入されました。
オープンスタンダードとして、MCPを使用すると、AIアプリケーションは外部データソースおよびツールと通信できます。
MCPをLLM用のユニバーサルアダプターと考えてください。標準の「USBインターフェース」を定義します。
このインターフェースにより、開発者はより標準化され組織化された方法でアプリケーションを作成し、さまざまなデータソースやワークフローに接続できます。
AIアプリケーション開発の障壁の克服
MCPが登場する前は、AIアプリケーションの開発は困難で複雑なプロセスでした。
たとえば、AI旅行アシスタントの開発では、LLMが地図へのアクセス、旅行ガイドの検索、ユーザーの好みに基づいたパーソナライズされた旅程の作成などのタスクを実行する必要がありました。
LLMが地図を照会し、ガイドを検索できるようにするために、開発者は次の課題に直面しました。
- 各AIプロバイダー（OpenAI、Anthropicなど）は、Function Callingを異なる方法で実装しました。LLMを切り替えるには、開発者が適合コードを書き換える必要があり、基本的にはLLMが外部ツールを使用するための「ユーザーマニュアル」を作成する必要がありました。そうしないと、モデルの出力の精度が大幅に低下します。
- LLMと外部の世界とのやり取りに関する統一された標準がないため、コードの再利用性が低く、AIアプリケーションエコシステムの開発が妨げられました。
Alibaba Cloud ModelScopeのアルゴリズム技術専門家であるChen Ziqian氏によると、「MCP以前は、開発者はLLMを理解し、二次開発を実行して外部ツールをアプリケーションに組み込む必要がありました。ツールのパフォーマンスが悪い場合、開発者は問題がアプリケーション自体にあるのか、ツールにあるのかを調査する必要がありました。」
前述のAIスタートアップであるManusは、その好例です。以前の評価では、Manusが簡単なニュース記事を作成するために、ブラウザを開いたり、Webページを閲覧およびスクレイピングしたり、書いたり、検証したり、最終結果を配信したりするなど、10個以上のツールを呼び出す必要がありました。
Manusが各ステップで外部ツールを呼び出すことを選択した場合、外部ツールがどのように実行されるかを配置する「関数」を作成する必要がありました。その結果、Manusは過負荷のためにタスクを終了し、過剰なトークンを消費することがよくありました。
MCPの利点
MCPを使用すると、開発者は外部ツールのパフォーマンスに責任を負う必要がなくなります。代わりに、アプリケーション自体の保守とデバッグに集中できるため、開発のワークロードが大幅に削減されます。
AlipayやAmapなどのエコシステム内の個々のサーバーは、MCPサービスを維持し、最新バージョンに更新し、開発者が接続するのを待つことができます。
MCPの制限と課題
その可能性にもかかわらず、MCPエコシステムはまだ初期段階にあり、いくつかの課題に直面しています。
一部の開発者は、APIがより簡単なソリューションであるため、MCPは不必要な複雑さのレイヤーであると主張しています。LLMは、さまざまなプロトコルを通じてAPIをすでに呼び出すことができるため、MCPは冗長に見えます。
現在、大企業がリリースするほとんどのMCPサービスは、企業自体によって定義されており、LLMが呼び出すことができる機能とそのスケジュール方法を決定しています。ただし、これにより、企業が最も重要でリアルタイムな情報へのアクセスを提供しない可能性があるという懸念が生じます。
さらに、MCPサーバーが公式に起動または適切に保守されていない場合、MCP接続のセキュリティと安定性が疑わしい場合があります。
独立した開発者であるTang Shuang氏は、20個未満のツールを備えたマップMCPサーバーの例を共有しました。これらのツールのうち5つは緯度と経度を必要とし、気象ツールはこれらのIDの取得方法に関する指示を提供せずに管理区画IDを必要としました。唯一の解決策は、ユーザーがサービスプロバイダーのエコシステムに戻り、情報と権限を取得する手順に従うことでした。
MCPの人気は明らかですが、その根本的な力学は複雑です。LLMベンダーはMCPサービスを提供する意思がありますが、コントロールを維持し、他のエコシステムに利益をもたらすことをためらっています。サービスが適切に保守されていない場合、開発者はワークロードが増加し、エコシステムの目的が損なわれる可能性があります。
オープンソースの勝利
なぜMCPは今勢いを増しているのでしょうか？
当初、MCPはAnthropicによるローンチ後、ほとんど注目を集めませんでした。AnthropicのClaude Desktopなどの限られた数のアプリケーションのみがMCPプロトコルをサポートしていました。開発者には統一されたAI開発エコシステムがなく、主に隔離された状態で作業していました。
開発者によるMCPの採用により、MCPが徐々に脚光を浴びるようになりました。2025年2月から、Cursor、VSCode、Clineなどのいくつかの一般的なAIプログラミングアプリケーションがMCPプロトコルのサポートを発表し、そのプロファイルを大幅に向上させました。
開発者コミュニティの採用後、LLMベンダーによるMCPの統合が、その広範な採用の鍵となる要因でした。
OpenAIによる3月27日のMCPサポートの発表に続き、Googleによる発表は重要なステップでした。
GoogleのCEOであるSundar Pichaiは、XでMCPに対する両価的な気持ちを表明し、「MCPにするかしないか、それが問題だ」と述べました。しかし、このツイートを投稿してからわずか4日後、GoogleもMCPのサポートを発表しました。
AI業界の主要企業によるMCPの迅速な採用は、AIアプリケーションの開発および展開方法を変革する可能性を浮き彫りにしています。
MCPの今後の展望
MCPエコシステムが進化し続けるにつれて、既存の制限と課題に対処することが重要になります。これには、次のものが含まれます。
- **標準化：**個々のベンダーに依存しない、より標準化されたMCPプロトコルを開発します。
- **セキュリティ：**MCP接続の安全性と信頼性を確保するための堅牢なセキュリティ対策を実装します。
- **保守性：**高品質のMCPサーバーの開発と保守を奨励します。
- **アクセシビリティ：**すべてのスキルレベルの開発者がMCPにアクセスしやすくします。
これらの課題に対処することで、MCPはAIイノベーションの新時代を切り開き、より強力で用途が広く、ユーザーフレンドリーなAIアプリケーションの作成を可能にする可能性があります。
結論として、MCPはまだ初期段階にありますが、AIの状況を変革する可能性は否定できません。よりオープンで標準化され、協調的なエコシステムを育成することにより、MCPは、AIがすべての人にとってよりアクセスしやすく、有益な未来への道を開くことができます。