MCPとは？AI連携の標準プロトコルを完全解説

AIの急速な発展により、多くの新しい技術用語が生まれていますが、その中でも「MCP」は特に注目を集めています。しかし、MCPという略語は実は複数の意味を持っています。本記事では、AI開発者にとって重要な「Model Context Protocol」について、初心者でも理解できるよう詳しく解説していきます。

MCPとは何か？基本概念と背景

Model Context Protocol（モデルコンテキストプロトコル）とは

MCPとは「Model Context Protocol（モデルコンテキストプロトコル）」の略で、2024年11月にAnthropicが提唱したオープンソースの標準プロトコルです。簡単に言えば、AIモデルと外部のデータソースやツールをシームレスに接続するための共通言語です。

Anthropicの公式ドキュメントでは、MCPを「AI用のUSB-Cポート」と表現しています。この比喩は非常に的確です。かつてのガラケー時代を思い出してみてください。ドコモ、au、ソフトバンクなど、各キャリアが独自の充電端子を採用していたため、友人の家に泊まっても充電器を借りられないという問題がありました。しかし、スマートフォン時代になり、特にUSB-Cの普及により、現在ではほとんどのデバイスが同じケーブル一本で充電できるようになりました。

Model Context Protocolはまさに「AI界のUSB-C」なのです。

なぜMCPが必要なのか？

従来、AIがデータベースやクラウドサービス、ファイルなどにアクセスするには、それぞれのシステム専用のカスタム連携が必要でした。

例えば、あなたが開発しているAIアシスタントに、カレンダー、メール、天気予報、株価情報など10種類のサービスと連携させたいとします。従来の方法では、10種類のAPIそれぞれに対して個別の連携コードを書く必要があります。この状況は「M個のAI × N個のシステム = M×N個の接続」という複雑な問題を生み出していました。

MCPはこの問題を「M+N」の問題に変えます。これにより、開発者は個別のAPI統合を行う代わりに、MCPという単一のプロトコルを通じて多様なシステムと連携できるようになります。まるで、10種類の異なる充電器を持ち歩く代わりに、USB-C一本で全てのデバイスを充電できるようになったようなものです。

MCPのアーキテクチャと動作原理

MCPは「クライアント／サーバー型アーキテクチャ」を採用しています。「ホスト」「クライアント」「サーバー」の3つの役割を柱として構成されています。

主要コンポーネント

AIアプリ（ホスト）:
- ユーザーと対話するAIエージェントを内蔵するアプリケーション
- 例：Claude Desktop、Zed、Cursor などの開発環境
MCPクライアント:
- AIアプリ内で稼働し、外部MCPサーバーとの通信を司るモジュール
- ホスト内に組み込まれ、サーバーとの接続確立、リクエスト送信を担当
MCPサーバー:
- 特定のデータソースやツール機能を公開し、AIからのリクエストを処理するプログラム
- 例：ファイルシステム、データベース、API へのアクセスを提供するサーバー

通信プロトコル

MCPの通信は、JSON-RPC 2.0プロトコルに基づいています。クライアントとサーバー間の通信は、以下のいずれかの方式で行われます：

標準入出力（stdio）: プロセス間通信による軽量な方式
HTTP with Server-Sent Events（SSE）: ストリーミング通信をサポート

通信の流れは以下のようになります：

クライアントがサーバーに接続し、初期化メッセージを送信
サーバーが対応するプロトコルバージョンなどの情報を返信
クライアントがサーバーの機能（リソース、ツール、プロンプト）を問い合わせ
サーバーが利用可能な機能のリストを返信
クライアントが特定の機能を利用するためのリクエストを送信
サーバーがリクエストを処理し、結果を返信

この標準化された通信プロトコルにより、異なるシステム間でもシームレスな連携が可能になります。

MCPの主要機能

MCPサーバーは、クライアントに対して以下の3つの主要機能を提供します：

1. リソース

リソースは、AIモデルが参照できるデータやコンテンツを提供します。例えば：

ファイルシステム上のファイル
データベース内のデータ
Google Drive上のドキュメント
Gitリポジトリのコード

リソースは、AIモデルが現実世界のデータに基づいて回答を生成するための基盤となります。

2. ツール

ツールは、AIモデルが実行できる関数やアクションを提供します。単純なテキスト生成だけでは不十分な場合に、外部システムと対話するための機能を提供します。例えば：

計算の実行
外部APIの呼び出し
データベースクエリの実行
ファイル操作の実行

3. プロンプト

プロンプトは、AIモデルの応答を形作るテンプレートです。適切なプロンプトは、汎用的なテキストではなく、正確で有用な結果を得るための鍵となります。例えば：

システム指示：「あなたはプログラミング教師です。初心者にも分かりやすく説明してください」
コンテキスト付きの質問：「このコードの問題点を見つけて」（実際のコードファイルを添付）
マルチモーダル入力：「この画像に写っている料理のレシピを教えて」

MCPの具体的な活用例

MCPを使うことで、AIは以下のような具体的なタスクを実行できるようになります：

1. データ分析の効率化

ユーザー：「先月の売上データを分析して、重要なポイントを教えて」
AI：「データベースに直接アクセスして確認します...
10月の売上総額は8,500万円で、前月比15%増です。
特に注目すべきは新規顧客からの売上が30%を占めている点です...」

従来の方法では、データベースからのデータ抽出、Excelでの加工、AIへの説明など多くの手順が必要でしたが、MCPでは直接AIがデータベースにアクセスして分析できます。

2. 業務効率の向上

ユーザー：「先週のプロジェクトの進捗をまとめて」
AI：「Slackとの連携で会話履歴を確認しつつ、
GitHubの更新状況も見ながら総合的にまとめますね...」

Slack検索、GitHub確認、資料まとめといった作業をAIが一括して処理できます。

3. コード開発の支援

ユーザー：「このプロジェクトの構造を分析して改善点を提案して」
AI：「ファイルシステムにアクセスしてプロジェクト構造を確認します...
現在のファイル構成は...
以下のような改善が考えられます...」

AIがソースコードを直接読み取り、分析・提案できるようになります。

4. ウェブ検索・最新情報の取得

ユーザー：「最新の為替レートを教えて」
AI：「ウェブ検索を実行します...
現在のドル円レートは148.35円です（2025年4月14日 15:30現在）」

AIモデルの学習データが古い場合でも、MCPを通じて最新情報を取得できます。

公開されているMCPサーバー

GitHub上には、すでに様々なMCPサーバーが公開されています。これらを活用することで、ゼロから開発することなく、AIアプリケーションを簡単に拡張することが可能です。

1. Brave Search MCPサーバー

このサーバーはBrave検索のAPIを活用し、AIモデルにウェブ検索機能を提供します。生成AIモデルは学習データに時間的制約があるため、最新情報へのアクセスにはウェブ検索との連携が不可欠です。

提供されるツール：

brave_web_search：一般的なウェブ検索を実行
brave_local_search：飲食店やサービスなどの地域情報を検索

2. Fetch MCPサーバー

このサーバーを利用することで、AIモデルが直接ウェブページの内容を取得・参照することが可能になります。HTMLをMarkdownに変換する機能によって、生のHTMLではAIによる解析が難しい場合でも、Markdownへの変換により本文コンテンツを効率的に処理できます。

提供されるツール：

fetch：指定したURLのコンテンツを取得

3. Filesystem MCPサーバー

このサーバーは、AIがローカルのファイルを操作するための機能を提供します。アクセスできる範囲を設定可能なので、安全に利用することができます。

提供されるツール：

read_file：ファイル内容の読み取り
write_file：ファイルの作成
edit_file：ファイルの編集
list_directory：ディレクトリ内容の一覧表示
search_files：ファイルやディレクトリの検索
など

4. 他にも多様なMCPサーバー

他にも以下のようなMCPサーバーが公開されています：

データベース連携: PostgresやSQLiteからのクエリ実行
Git/GitHub操作: リポジトリの検索、Issue管理
チャットシステム: Slack、Discord、Teams
クラウド操作: AWS、Cloudflare、Docker、Kubernetes管理

MCPサーバーの実装方法

公開されているMCPサーバーを使うことで多くのことが実現できますが、ビジネスやプロジェクト特有のニーズに合わせたカスタムMCPサーバーを開発することも可能です。

簡単なMCPサーバーの実装（Python）

以下は、Pythonを使った最もシンプルなMCPサーバーの例です：

from mcp.server.fastmcp import FastMCP, tool

# MCPサーバーのインスタンスを作成
server = FastMCP()

# ツールの定義
@tool
def greeting(name: str) -> str:
    """
    ユーザー名を受け取り、挨拶を返す簡単なツール

    Args:
        name: 挨拶する相手の名前

    Returns:
        挨拶文
    """
    return f"こんにちは、{name}さん！MCPの世界へようこそ。"

# ツールをサーバーに登録
server.add_tool(greeting)

# サーバーの起動（標準入出力を使用）
if __name__ == "__main__":
    server.start()

このコードでは、Python SDKのFastMCPクラスを使って、たった数行でMCPサーバーを実装しています。

MCP開発用SDK

MCPの実装を容易にするために、以下のSDKが公式に提供されています：

TypeScript SDK: JavaScript/TypeScriptアプリケーション向け
Python SDK: Pythonアプリケーション向け
Kotlin/Java SDK: Kotlin/Java/Android向け

これらのSDKを使えば、数十行のコードで基本的なMCPサーバーを実装できます。

MCPと従来のAPI連携の比較

MCPと従来のAPI連携の違いをより明確にするため、以下の表で比較してみましょう：

特徴	MCP	従来のAPI
統合の簡単さ	単一の標準化された統合	APIごとに個別の統合が必要
リアルタイム通信	✅ 対応	❌ 基本的に非対応
動的な検出	✅ 対応	❌ 非対応
スケーラビリティ	容易（プラグアンドプレイ）	追加の統合が必要
セキュリティと制御	ツール間で一貫	APIによって異なる
開発コスト	低い（再利用可能）	高い（カスタム開発）
相互運用性	高い	低い

MCPの主な利点まとめ

開発効率の大幅な向上
- 機能追加の容易化：AIアプリケーションに新機能を簡単に追加可能
- 個別API開発・管理の削減：統一プロトコルによる管理コスト削減
- 標準化による効率化：モデルやデータソースごとのカスタム実装が不要
連携能力の強化と柔軟性
- 多様なツール・データソースとの連携：統一的な方法でアクセス
- 相互運用性と普遍性：異なるプラットフォーム間でのスムーズなデータ共有
- オープン性と拡張性：オープンソースによるコミュニティ発展
性能と機能の向上
- 実質的なコンテキストウィンドウ拡張：より多くの情報を扱える
- リアルタイムな双方向通信：即時性の高い対話が可能
- 効率的なデータ処理：データ変換処理の最小化
コスト削減
- 開発・管理コストの削減：エンジニアリソースの効率化
- API利用コストの削減：必要な情報の選別によるトークン数最適化
- 運用コストの削減：システム連携の効率化

セキュリティの考慮点

MCPの設計では、利便性だけでなくセキュリティも重要な柱となっています。AIに外部システムへのアクセス権を与えることは諸刃の剣であり、適切な安全対策が不可欠です。

明示的な同意の原則

MCPは「明示的な同意」という原則を中心に据えています。例えば、Claudeで「私のGitHubリポジトリを分析して」と依頼した場合、AIがいきなりリポジトリにアクセスするのではなく、まず「GitHubリポジトリへのアクセスを許可しますか？」という確認が表示されます。

データプライバシーの保護

ホストアプリケーションは、ユーザーの明示的な許可なしにデータをサーバに送信することはできません。これは特に企業の機密情報や個人データを扱う場合に重要な保護層となります。

ツール実行の制御

AIが「このコードを実行して」と提案した場合、そのコードが何をするのかをユーザーが確認し、承認するステップが組み込まれています。これにより、悪意のあるコード実行のリスクを大幅に軽減できます。

MCPのその他の意味

MCPという略語は、AI開発以外の分野でも様々な意味を持っています。混同を避けるため、主な意味を押さえておくと良いでしょう：

Microsoft Certified Professional (MCP): かつてマイクロソフトが提供していた認定プログラム。現在はより専門的な役割ベースの認定資格へと移行しています。
Macintosh Coprocessor Platform (MCP): かつてのMacintoshコンピューター用拡張カード。
Multi-Channel Prospecting (MCP): ビジネス分野で、複数のチャネルを使用して見込み客にアプローチするマーケティング戦略。
Metacarpophalangeal Joint (MCP): 医学分野で、手の指の付け根にある関節（ナックル）。
Male Chauvinist Pig (MCP): 「男性至上主義の豚」という意味のスラング表現。

AIの文脈では、特に指定がなければ「Model Context Protocol」を指すことが多いですが、状況によって異なる意味で使われることに注意が必要です。

MCPの今後の展望

MCPは比較的新しい技術標準ですが、今後のAI開発において非常に重要な役割を果たすと考えられています。

開発ツールとの統合拡大

現在、ZedやCursorなどの一部のIDEがMCPをサポートし始めていますが、今後はより多くの開発ツールがこの標準を採用すると予想されます。

例えば、「この新しい機能の実装方法を考えて」と指示するだけで、AIがリポジトリの内容を分析し、コード例を提供する。あるいは「このバグの原因を特定して」と言えば、エラーログとコードベースを参照して問題箇所を指摘する。こうした機能が標準化されることで、開発者の日常業務が大きく変わる可能性があります。

企業内システムとの連携

多くの企業では、社内文書、ナレッジベース、チケット管理システム、CRMなど、様々な独自システムが存在します。これらのシステムとMCPを連携させることで、企業特有のコンテキストを理解したAIアシスタントの構築が容易になるでしょう。

特に注目すべきは、セキュリティの観点です。MCPの標準化されたアクセス制御メカニズムにより、機密情報へのアクセスを適切に管理しながらAIを活用できる点は、企業にとって大きなメリットとなります。

相互運用性の向上

現在のAIエコシステムでは、各プラットフォームやツールが独自のインターフェースを持っており、連携が難しい状況です。MCPが広く採用されれば、異なるAIモデルやツール間の相互運用性が向上し、開発者はより柔軟にシステムを構築できるようになります。

現実的な課題

もちろん、MCPの普及には課題もあります：

新しい技術標準の採用には時間がかかる
既存システムとの統合にはコストがかかる
大手AI企業がそれぞれ独自の標準を推進する可能性
開発者のMCP学習コスト

まとめ：MCPの可能性

MCPは、AIと外部システムの連携を劇的に簡素化する技術です。かつてのUSB規格がデバイス接続を標準化したように、MCPはAIとデータソース・ツールの接続を標準化します。

これにより、開発者は個別のAPI連携に時間を費やす代わりに、AIアプリケーションの本質的な価値向上に集中できるようになります。また、ユーザーもAIの能力を最大限に活用できるようになり、より自然な形でAIを仕事や日常生活に組み込むことが可能になります。

技術の発展とともに、MCPのようなオープンスタンダードがAIエコシステムの発展を加速させ、より使いやすく、より能力の高いAIソリューションの創出につながることでしょう。AIに興味がある方は、ぜひMCPの動向にも注目してみてください。