モデルコンテキストプロトコルの解読
2024年11月にAnthropicによって導入されたMCPは、AIモデルと外部ツール、データリポジトリ、および様々なリソース間の相互作用を最適化するために細心の注意を払って作成されたオープンスタンダードです。
Anthropicは、MCPをLLMの普遍的なコネクタとして構想し、ハードウェア接続におけるUSB-Cによってもたらされた標準化との類似点を描いています。これにより、開発者は統一されたプロトコルを通じて、あらゆるツールまたはデータソースをAIアプリケーションとシームレスに統合できます。言語に依存しない哲学を採用し、Python、TypeScript、Java、Kotlin、C#などの言語用のソフトウェア開発キット（SDK）を提供することにより、MCPは、オーダーメイドの単発統合の必要性を排除します。
MCPは、ツール、リソース、およびプロンプトを公開するサーバーと、AIモデルとこれらのサーバー間の接続を容易にするクライアントという、2つの主要コンポーネントを介して動作します。通信は、JSON-RPC over HTTPを介して容易になり、同期ワークフローと非同期ワークフローの両方に対応します。セキュリティは最優先事項であり、明示的なアクセス許可とローカルファースト設計により、プライバシーが保証されます。MCPは、主要なAIプラットフォームからのサポートを獲得しており、急速なエコシステムの成長を促進し、堅牢でコンテキストを認識するAIエージェントを構築するための基盤テクノロジーとしての地位を確立しています。
LangChain、OpenAI Agent SDK、Google Agent Developer Kit、Microsoft Copilot Studioなどのフレームワークとプラットフォームは、MCPをネイティブにサポートしています。
MCPサーバーとクライアントの詳細
エージェントワークフローは、自律的な操作のために、現在のデータと既存のシステムへのアクセスという2つの重要な要素に依存しています。データは、事実情報を提供するためにLLMへのコンテキストとして提供され、それによりLLMが情報に基づいた意思決定を行うのを支援します。行動を起こす決定が下されると、システムへのプログラムによるアクセスが必要になり、通常はツールとして利用可能になるAPIとして公開されます。
MCPサーバーとクライアントは、LLMに依存せずに独立して機能できることに注意してください。クライアントがLLMと統合されると、エージェントワークフローの基礎として機能します。
MCPアーキテクチャでは、サーバーはデータとツールへのアクセスを抽象化します。たとえば、データベースはMCPサーバー内のリソースとして統合できます。クライアントは、データ取得のためにこのリソースへの読み取り専用アクセス権を持っています。リソースは、クライアントと共有されるデータをフィルタリングまたは制限するためのパラメータもサポートしています。たとえば、従業員の給与情報は、リソースの理想的な候補です。
リソースに加えて、MCPサーバーは、クライアントが単なるデータ取得を超えてアクションを実行できるようにするツールも公開しています。リソースが読み取り専用アクセスを提供する一方で、ツールはデータの操作またはアクションの実行を行うAPIの呼び出しを容易にします。Stripe APIを呼び出して支払いトランザクションを完了することが、ツールの最適な例です。
リソースとツールに加えて、MCPサーバーは定義済みのプロンプトのリポジトリとして機能できます。クライアントはこれらのプロンプトを取得してLLMに送信し、プロンプトの一貫性のある標準化されたリポジトリを保証できます。
MCPサーバーにクエリを実行して、公開するリソース、ツール、およびプロンプトのリストを取得し、基本的なディスカバリメカニズムを提供できます。要約すると、MCPサーバーはリソース、ツール、およびプロンプトをクライアントに公開できますが、クライアントのアクションは開発者の裁量に任されます。
MCPクライアントは、チャットボットやエージェントなどのホストアプリケーション内に存在します。ホストアプリケーションの例としては、Claude DesktopやCursor AIなどがあります。開発者は、複数のクライアントが1つ以上のMCPサーバーと対話するエージェントアプリケーションを構築できます。
MCPクライアントは、LLMと対話せずに作成できます。ただし、クライアントは、LLMがMCPサーバーにアクセスするための強力なパイプとして機能します。
一般的なワークフローでは、チャットボットやエージェントなどのホストアプリケーションがMCPサーバーに接続し、利用可能なリソースとツールを取得して、適切な形式でLLMに提示します。
プロンプトに基づいて、LLMはホストに戻って、MCPクライアントを介してリソースにアクセスするか、ツールを呼び出す場合があります。OpenAI Agents SDKやGoogle ADKなどのほとんどのエージェントフレームワークは、LLMとホストアプリケーション間の往復をシームレスにすることで、この機能を抽象化します。
MCPサーバーとクライアント間の通信の詳細
通信プロトコルは、MCPアーキテクチャの基本的な側面です。MCPサーバーは、STDIOとServer-Sent Events（SSE）の2つのトランスポートプロトコルをサポートしています。
STDIOトランスポートプロトコル
STDIOをトランスポートプロトコルとして使用する場合、MCPクライアントはMCPサーバーを直接呼び出し、必要なパラメータを提供します。次に、サーバーからの出力をキャプチャし、コンソールに書き込まれたものをキャプチャして、ホストアプリケーションに送信します。
このシナリオでは、クライアントとサーバーは同じプロセスを共有します。サーバーはコマンドを実行してすぐに終了します。このプロセスは、クライアントがサーバーを呼び出すたびに繰り返されます。基本的に、クライアントとサーバーは、リモート呼び出しやリモートプロシージャコール（RPC）を含まずにインプロセスで動作します。このアプローチは、クライアントとサーバーが同じマシン上に存在する場合に最適で、長期間実行されるプロセスによって発生する遅延を排除します。したがって、MCPサーバーとクライアントは、STDIOトランスポートを使用する場合、1：1の接続を維持します。
Server-Sent Events（SSE）トランスポートプロトコル
MCPでサポートされている2番目のトランスポートプロトコルは、Server-Sent Events（SSE）です。これにより、サーバーは単一の永続的なHTTP接続を介してリアルタイムの更新をクライアントにプッシュできます。クライアントが接続を開始すると、サーバーはイベントが発生したときにデータをストリーミングし、繰り返しのポーリングの必要性を排除します。このアプローチは、ライブニュースフィードや通知など、更新が主にサーバーからクライアントに流れるアプリケーションに特に効果的です。
RESTと比較して、SSEはレイテンシーが低く、効率が高くなります。RESTでは、クライアントが新しいデータを取得するためにサーバーを繰り返しポーリングする必要があり、オーバーヘッドとレイテンシーが増加するためです。SSEは、自動再接続も提供し、ほとんどのファイアウォールとシームレスに統合されるため、リアルタイムシナリオではより堅牢です。
MCPがリモート通信にWebSocketの代わりにSSEを活用するのは、主に、SSEがサーバーからクライアントへのストリーミングのみが必要なシナリオに対して、よりシンプルで堅牢なソリューションを提供するからです。SSEは標準HTTP上で動作するため、ファイアウォールや制限されたネットワークとの統合が簡素化されます。また、フルデュプレックスWebSocket接続を管理する複雑さなしに、サーバーがリアルタイムの更新をクライアントにプッシュできます。
MCPでは、クライアントからサーバーへの通信はHTTP POSTリクエストで管理され、SSEはサーバーからクライアントへのストリーミング更新を処理し、AIツールとリソース通知の典型的な相互作用パターンに沿っています。このアプローチはオーバーヘッドを削減し、実装を簡素化し、特に双方向でより複雑になることが多いWebSocketプロトコルと比較して、既存のインフラストラクチャとの互換性を向上させます。
JSON-RPC：ワイヤプロトコル
SSEが通信技術として機能する一方で、JSON-RPCはMCPで使用されるワイヤプロトコルです。JSON-RPCは、リモートプロシージャコール用に調整された軽量でステートレスなプロトコルであり、AIワークフローに必要な高速で動的な交換に最適です。
MCP内では、ツールの呼び出し、データのフェッチ、または利用可能な機能のリストなど、すべての相互作用はJSON-RPCメッセージとしてエンコードされます。これには、メソッド名、パラメータ、および応答を追跡するための識別子が含まれます。このアプローチにより、MCPクライアントとサーバーは、基盤となる実装言語に関係なく、シームレスに通信でき、すべてのリクエスト、応答、および通知が予測可能で相互運用可能な形式に準拠していることを保証します。JSON-RPCに基づいて構築することにより、MCPは統合を簡素化し、エラー処理をサポートし、開発者がさまざまな外部ツールやリソースと対話できる柔軟で構成可能なエージェントワークフローを作成できるようにします。
STDIOトランスポートプロトコルとは異なり、SSEは単一のMCPサーバーによって同時にサービスされる複数のクライアントをサポートできます。これは、MCPサーバーがPlatform as a Service（PaaS）やサーバーレスランタイムなどの環境でリモートでホストされている場合に特に有益です。
MCPの主な利点
標準化された統合： MCPは、さまざまなツールやデータソースをAIアプリケーションに統合するための統一されたプロトコルを提供し、カスタム統合の必要性を排除します。
言語に依存しない： MCPの言語に依存しないアプローチは、複数の言語用のSDKと組み合わせて、さまざまなプラットフォームでの開発を簡素化します。
強化されたセキュリティ： MCPは、明示的なアクセス許可とローカルファースト設計でセキュリティを優先し、データのプライバシーと保護を保証します。
リアルタイムの更新： SSEサポートにより、サーバーからクライアントへのリアルタイムの更新が可能になり、効率的なデータフローとレイテンシーの削減が容易になります。
スケーラビリティ： MCPのSSE実装により、単一のサーバーが複数のクライアントに同時にサービスを提供できるようになり、スケーラビリティとリソースの使用率が向上します。
簡素化された開発： JSON-RPCをワイヤプロトコルとして使用すると、統合が簡素化され、エラー処理がサポートされ、柔軟なワークフロー構成が可能になります。
エコシステムの成長： 主要なAIプラットフォームによるMCPの採用は、急速なエコシステムの成長を促進し、AI開発の基盤テクノロジーとなっています。
MCPの実用的なアプリケーション
チャットボット： MCPにより、チャットボットは外部の知識ベース、データベース、およびAPIにアクセスして、より多くの情報に基づいた適切な応答を提供できます。
AIエージェント： MCPは、AIエージェントが外部システムと対話し、タスクを自動化し、データドリブンな意思決定を行うことを可能にします。
データ統合： MCPは、多様なデータソースをAIアプリケーションに統合することを簡素化し、包括的な分析とインサイトを可能にします。
ツールオーケストレーション： MCPは、AIワークフロー内のさまざまなツールとサービスのオーケストレーションを容易にし、パフォーマンスと効率を最適化します。
リアルタイムアプリケーション： MCPのSSEサポートにより、金融分析、不正検出、予測保守などのアプリケーションでリアルタイムのデータストリーミングが可能になります。
MCPの実装：ステップバイステップガイド
MCP SDKのインストール： 優先するプログラミング言語（例：Python、TypeScript）用のMCP SDKをインストールすることから始めます。
リソースとツールの定義： MCPサーバーがクライアントに公開するリソースとツールを特定します。
サーバーロジックの実装： リソースとツールに対するクライアントリクエストを処理するためのサーバーサイドロジックを開発します。
セキュリティの構成： データとサービスを保護するために、認証や認可などの適切なセキュリティ対策を実装します。
MCPクライアントの作成： サーバーに接続し、公開されているリソースとツールにアクセスするためのMCPクライアントを開発します。
LLMとの統合： MCPクライアントをLLMと統合して、外部の知識と機能へのアクセスを可能にします。
テストとデプロイ： MCPの実装を徹底的にテストし、本番環境にデプロイします。
MCPの将来のトレンド
強化されたセキュリティ： 現在の開発は、新たな脅威に対処し、データのプライバシーを保証するために、MCPのセキュリティ機能を強化することに焦点を当てています。
改善されたスケーラビリティ： ますます複雑になるAIアプリケーションをサポートするために、MCPのスケーラビリティとパフォーマンスをさらに向上させるための取り組みが行われています。
拡大されたエコシステム： MCPエコシステムは成長を続け、新しいツール、リソース、およびプラットフォームがプロトコルを採用することが予想されます。
新興テクノロジーとの統合： MCPは、連合学習や分散型AIなどの新興テクノロジーと統合するように適応されています。
標準化の取り組み： 現在進行中の標準化の取り組みは、AI統合の業界標準としてMCPを固めることを目指しています。
開発者は、MCPの原則、アーキテクチャ、および実装を理解することにより、AIの可能性を最大限に引き出し、外部の知識、ツール、およびサービスを活用する革新的なアプリケーションを構築できます。AIの状況が進化し続けるにつれて、MCPはインテリジェントシステムの未来を形作る上でますます重要な役割を果たすでしょう。開発者がこのプロトコルを採用し、その機能を活用して、より強力で、コンテキストを認識し、多用途なAIソリューションを作成することが不可欠です。コミュニティが成長し、新しいユースケースが出現するにつれて、MCPは人工知能の分野を前進させるための極めて重要なテクノロジーとなることを約束します。