大規模言語モデル (LLM) の真価を発揮するためには、データリポジトリ、専門ツール、アプリケーションプログラミングインターフェース (API) などの外部リソースとの連携が不可欠です。しかし、これまでこの統合のための標準的な方法は明確には存在しませんでした。
Anthropic は、この課題に対する潜在的な解決策として、モデルコンテキストプロトコル (MCP) を提案しました。これは、AI 分野における ‘USB-C’ のような存在を目指すオープンプロトコルです。MCP の機能、応用例、課題、そして実装戦略について詳しく見ていきましょう。
Claude モデルの開発元である Anthropic が主導する MCP は、最近発表されたオープンソースプロジェクトです。これは、AI システムと様々なデータソースをシームレスに接続するための普遍的でオープンな標準を目指しています。
MCP は、単純なデータベースにとどまらず、多様なツールやリソースへのアクセスを可能にします。データベースのクエリ、Docker コンテナの起動、さらには Slack や Discord などの一般的なメッセージングプラットフォームとの連携も含まれます。
LLM と SQL データベースの統合、Kubernetes クラスタの管理、Jira タスクの自動化など、どのような目標であっても、適切な MCP サーバーが既に存在している可能性は高いでしょう。このプロジェクトは目覚ましい勢いで進んでおり、OpenAI や Google などの業界大手からも大きな関心と支持を集めています。
本稿では、MCP の潜在的な応用例、固有の課題、そして Claude Desktop や Open WebUI を使用したカスタムモデルとの MCP サーバーのデプロイおよび統合方法など、実践的な側面を掘り下げていきます。
MCP の理解: クライアント/サーバーアーキテクチャ
MCP は、従来のクライアント/サーバーアーキテクチャで動作し、ホスト、クライアント、サーバーという 3 つの基本的な要素で構成されています。
ホスト は通常、Claude Desktop や Cursor などの統合開発環境 (IDE) といったユーザーインターフェースです。これは、1 つまたは複数の MCP クライアントを管理する役割を担います。
各 クライアント は、MCP プロトコルを介してサーバーとの専用接続を確立します。クライアントとサーバー間の通信は JSON-RPC メッセージを通じて行われ、トランスポート層は特定の実装によって異なります。現在サポートされているトランスポート層には、Stdio、HTTP、およびサーバー送信イベント (SSE) が含まれます。
MCP サーバー は、特定の機能をクライアントに公開し、ホストから標準化された方法でアクセスできるようにします。この均一なアクセシビリティこそが、MCP がしばしば AI 分野における USB-C に例えられる主な理由です。
USB が周辺機器やストレージデバイスの多様なインターフェースの必要性をなくすことで接続性を革新したように、MCP はモデルがデータやツールとやり取りするための共通言語を構築しようとしています。
MCP サーバーの役割は、リソースの場所によって異なります。SQLite データベースなどのローカルリソースの場合、サーバーはリソースに直接アクセスします。S3 バケットなどのリモートリソースの場合、API コールを中継するブリッジとして機能します。このブリッジ機能は USB-C のアナロジーを強化します。MCP サーバーは、ベンダー固有のインターフェースを、言語モデルが容易に理解できる標準化された形式に変換するアダプターとして機能することが多いためです。
一貫した公開および応答メカニズムは MCP の重要な側面であり、異なるリソース間での均一性を保証します。
MCP の最も興味深い機能の 1 つは、双方向通信機能です。ホストアプリケーションがサーバーにデータを要求できるだけでなく、サーバーもクライアントへのサンプリング/createMessage 要求を通じて LLM と通信できます。この機能はまだ普遍的にサポートされていませんが、エージェント指向のワークフローへの道を開きます。
MCP の基本的な理解ができたところで、その実践的な応用について検討しましょう。
MCP の実践: Claude Desktop でのテスト
Anthropic が MCP を開発しているため、Claude Desktop は最初の実験を行うための簡単な環境を提供します。
サードパーティの LLM プロバイダーを使用することを避けたいユーザーのために、次のセクションでは、ローカルモデルおよび Open WebUI インターフェースへの MCP サーバーの接続について説明します。
Claude Desktop に加えて、MCP サーバーは様々な環境で動作できるため、いくつかの依存関係が必要です。このデモンストレーションでは、Node.js、Python 3、および Python 用の UVX パッケージマネージャーをインストールする必要があります。
必要な依存関係をインストールしたら、Claude Desktop を起動し、Anthropic アカウントを使用してログインします。アプリケーション設定に移動し、次に ‘Developer’ タブに移動します。
‘Edit Config’ ボタンをクリックすると、macOS の ~/Library/Application Support/Claude/ フォルダまたは Windows の %APPDATA%\\Claude\\ フォルダに、空の claude_desktop_config.json ファイルが自動的に生成されます。このファイルには、MCP クライアント構成が格納されます。システム時刻およびファイルシステム MCP サーバーは、テスト目的で使用されます。
テキストエディタまたは IDE (VSCodium など) で claude_desktop_config.json ファイルを開き、その内容を次の time-server 構成に置き換え、必要に応じてタイムゾーンを調整します。