MCP（モデル通信プロトコル）は、Anthropicチームによって考案され、AIアプリケーションと外部拡張機能間の通信を標準化するために、Language Server Protocol（LSP）からインスピレーションを得ています。その基本的な設計は、モデル駆動型のツール呼び出し、完全なユーザー制御、およびツール、リソース、プロンプトの3種類のインタラクションのサポートを重視しています。このプロトコルは、双方向通信にJSON-RPCを活用し、OpenAPIを補完し、将来的にはステートフルなインタラクションと安全な認証に注力する予定です。開発者は、AI支援を使用してサーバーの構築を迅速化でき、生態系の開発は、企業間のコラボレーションと多様なアプリケーションシナリオを促進します。
起源とインスピレーション：AIアプリケーション統合の課題への対処
MCPプロトコルは、AIアプリケーションとその拡張機能で発生する複雑なMxN統合の課題に対処する必要性から生まれました。コードエディターの統合に革命をもたらしたLanguage Server Protocol（LSP）に触発されたAnthropicは、AIモデルと外部ツールまたはサービス間のシームレスな通信と相互運用性を促進する標準化されたプロトコルを作成しようとしました。
LSPプロトコルは、コードエディターと言語サーバー間のスムーズな通信を可能にする基盤となる要素として機能します。この機能は、自動補完、エラー検出、ナビゲーションなどの重要な機能を提供します。この実績のある戦略をAIドメインに適応させることで、Anthropicチームは、標準化された通信プロトコルが、AIモデルと幅広い外部ツールおよびサービスの統合を簡素化する可能性を認識しました。
その目的は、以前は複雑で、多くの場合アドホックであったAIアプリケーションと外部リソースの統合プロセスを合理化することでした。標準化されたプロトコルがない場合、開発者は、組み込みたいツールまたはサービスごとにカスタム統合を作成するという困難なタスクに直面しました。このアプローチは時間がかかるだけでなく、エラーや互換性の問題が発生しやすくなります。MCPプロトコルは、AIアプリケーションと外部拡張機能が通信してデータを交換するための共通のフレームワークを提供することにより、これらの課題を軽減しようとしました。
MCPは、標準化されたプロトコルを確立することにより、AIアプリケーションと外部リソースの統合に関連する複雑さとオーバーヘッドを削減し、開発者が革新的で影響力のあるAIソリューションの構築に集中できるようにすることを目指していました。
中核となる設計原則：ユーザーとモデルのエンパワーメント
MCPプロトコルのコア設計は、モデル駆動型のツール呼び出し、リソースとユーザー操作のバインディング、および揺るぎないユーザー制御という3つの主要な原則を中心に展開しています。
- モデル駆動型のツール呼び出し： この原則は、ツールは（プロンプト目的の場合を除き）ユーザーによって直接ではなく、AIモデルによってのみ呼び出されるべきであると規定しています。これにより、モデルが実行フローの制御を維持し、さまざまなツールを使用して目的を達成できるようになります。モデルにツール呼び出しの責任を委ねることにより、MCPプロトコルは、より洗練された自動化されたワークフローを可能にします。
- リソースとユーザー操作のバインディング： この原則は、リソースを特定のユーザー操作に関連付けることの重要性を強調しています。これにより、ユーザーはAIモデルによってアクセスおよび操作されているリソースを明確に把握し、制御できるようになります。リソースをユーザー操作にバインドすることにより、MCPプロトコルは、AIインタラクションの透明性と説明責任を促進します。
- 揺るぎないユーザー制御： この原則は、ユーザーにMCP操作を完全に制御できるようにすることの重要性を強調しています。ユーザーは、AIモデルによって実行されたアクションを監視、管理、さらにはオーバーライドできる必要があります。これにより、AIシステムがユーザーの好みや意図に沿った状態を維持できます。
これらのコア設計原則は、集合的に、よりユーザー中心で透明性の高いAIエコシステムに貢献します。MCPプロトコルは、ユーザーに制御権を与え、AIモデルが責任ある説明責任のある方法で動作することを保証することにより、AIテクノロジーへの信頼と自信を育みます。
OpenAPIとの補完的な関係：タスクに適したツールの選択
OpenAPIとMCPは、競合するテクノロジーではなく、異なる目的を果たす補完的なツールです。重要なのは、目の前の特定のタスクに最も適切なツールを選択することです。
- 複雑なインタラクションのためのMCP： MCPは、AIアプリケーション間の豊富なインタラクションを伴うシナリオで優れています。複雑なワークフローを処理し、複数のツールの使用を調整する機能により、自動化された意思決定、パーソナライズされた推奨事項、インテリジェントなプロセス自動化などのタスクに適しています。
- API仕様の解析のためのOpenAPI： OpenAPIは、モデルがAPI仕様を簡単に読み取って解釈できるようにすることを目的とする場合に優れています。その標準化された形式と包括的なドキュメントにより、データ取得、サービス統合、アプリケーション開発などのタスクに最適です。
各プロトコルの強みを理解することにより、開発者は、特定のタスクにどのツールを使用するかについて、十分な情報に基づいた決定を下すことができます。場合によっては、ハイブリッドアプローチが最も効果的であり、MCPとOpenAPIの両方の強みを活用して最適な結果を達成できます。
AI支援による迅速な構築：サーバー開発の合理化
AI支援コーディングは、MCPサーバーの構築を迅速化するための非常に貴重な資産です。大規模言語モデル（LLM）の力を活用することにより、開発者は、MCP準拠のサーバーを構築および展開するために必要な時間と労力を大幅に削減できます。
- コードスニペットの生成： 初期開発段階では、開発者はMCP SDKからのコードスニペットをLLMのコンテキストウィンドウにフィードできます。LLMは、これらのスニペットを分析し、サーバーを構築するためのコードを生成できます。このアプローチにより、開発者は基本的なサーバーフレームワークをすばやく確立し、後続の段階で反復処理できます。
- **詳細の最適化：**LLMはサーバー開発の強固な基盤を提供できますが、生成されたコードを改良および最適化することが不可欠です。開発者は、コードがアプリケーションの特定の要件を満たし、パフォーマンスとセキュリティのベストプラクティスに準拠していることを確認するために、コードを注意深く確認する必要があります。
AI支援コーディングの速度と効率、および人間の開発者の専門知識を組み合わせることで、組織はMCPベースのAIソリューションの開発と展開を加速できます。
今後の方向性：ステートフルネスの採用と複雑さのバランス
AIアプリケーション、エコシステム、エージェントの将来は、ステートフルネスに向かってますます収束しています。このパラダイムシフトは、機会と課題の両方をもたらし、Anthropic MCPコアチーム内で現在も議論されているトピックです。
- ステートフルネスの利点： ステートフルネスにより、AIシステムは複数のインタラクションにわたってコンテキスト情報を維持および利用できます。これにより、よりパーソナライズされた、適応性のある、効率的なインタラクションが可能になります。たとえば、ステートフルAIアシスタントは、過去の会話や好みを覚えており、より関連性の高い役立つ応答を提供できます。
- 複雑さのトレードオフ： ステートフルネスは多くの利点を提供する一方で、複雑さも増します。特に分散環境や動的環境では、状態の管理と維持が困難になる可能性があります。ステートフルネスの利点とそれに関連する複雑さのバランスをとることが重要です。
Anthropicチームは、ステートフルネスに関連する課題を調査し、対処することに取り組んでおり、MCPプロトコルが使いやすさとスケーラビリティを維持しながら、ステートフルAIアプリケーションを効果的にサポートできるようにしています。
エコシステムの開発：コラボレーションとオープンスタンダードの育成
MCPプロトコルは、複数の企業からの貢献と多様なアプリケーションを備えた、コミュニティ主導のオープンスタンダードになる準備ができています。この共同アプローチにより、プロトコルはAIコミュニティの進化するニーズに関連性があり、適応可能であることが保証されます。
- 複数企業の貢献： MCPプロトコルの開発に複数の企業が関与することで、イノベーションが促進され、プロトコルが幅広い視点とユースケースを反映することが保証されます。
- 多言語SDKサポート： 複数のプログラミング言語でSDKを利用できるため、開発者はMCPプロトコルを既存のプロジェクトに簡単に採用して統合できます。
- コミュニティ主導の開発： MCPプロトコルのコミュニティ主導の開発への取り組みにより、AIコミュニティのニーズに迅速に対応し、すべての利害関係者にメリットをもたらす方法で進化することが保証されます。
MCPプロトコルは、コラボレーションを促進し、オープンスタンダードを推進し、コミュニティ主導の開発を採用することにより、よりオープンで、相互運用可能で、革新的なAIエコシステムへの道を切り開いています。