MCP（Model Context Protocol）とは？初心者向け徹底解説

ChatGPTのDeep Research（AI）での出力結果をそのまま掲載しています。ChatGPTのDeep Researchはハルシネーション（誤った情報の生成）が少なくなるよう調整されていますが、あくまで参考程度に読んでください。当記事は検索エンジンに登録していないため、このブログ内限定の記事です。

はじめに

近年、大規模言語モデル（LLM）を活用したAIアシスタントが急速に普及しつつあります。しかし、その能力を最大限に引き出すには、単に学習済みの知識に頼るだけでなく、外部のデータやツールと連携して最新の情報やユーザ固有のデータを利用できることが重要です。ところが従来、LLMを外部システムに接続するには個別の実装が必要で、AIは社内データベースやクラウド上のファイルなど「モデルの外」にある情報へ直接アクセスできずにいました (Introducing the Model Context Protocol \ Anthropic)。このような情報の孤立（サイロ化）はAI活用の大きな障壁となっていたのです。

こうした課題を解決するため、Anthropic社は2024年11月にModel Context Protocol（MCP）という新たなオープン標準規格を公開しました (Introducing the Model Context Protocol \ Anthropic)。MCPはAIシステムと外部のデータソースを接続するための共通プロトコルであり、断片化していた個別統合を単一の仕組みに置き換えることで、AIアシスタントが必要とするデータへより簡潔かつ信頼性高くアクセスできることを目指しています (Introducing the Model Context Protocol \ Anthropic)。この記事では、このMCPの基本概念や仕組み、具体的な活用方法について、初心者にもわかりやすく解説します。

MCPとは何か

Model Context Protocol（MCP）とは、アプリケーションがLLM（AIモデル）にコンテキストとなるデータや機能を提供する方法を標準化するためのオープンな通信プロトコルです (Introduction - Model Context Protocol)。例えるなら、MCPはAIアプリケーション向けの「USB-Cポート」のようなものだと言われています (Introduction - Model Context Protocol)。USB-Cがデバイスと周辺機器を統一規格でつなぐように、MCPはAIモデルと様々な外部データ源・ツールを統一されたやり方で接続します (Introduction - Model Context Protocol)。

具体的には、MCPを使うことでAIアシスタント（LLMを使ったアプリケーション）と、ファイルストレージやデータベース、外部APIといった外部システムとの間に双方向の安全な接続を構築できます (Introducing the Model Context Protocol \ Anthropic)。MCP自体はオープンソースで公開されており、誰でもプロトコルの仕様や実装を利用・拡張することが可能です (Introducing the Model Context Protocol \ Anthropic)。標準化されたインターフェースを介することで、AI側・データ側の双方にとって統一されたやりとりのルールが確立され、異なるシステム同士でもスムーズに情報交換ができるようになります。

MCPの導入により期待できることは、AIが自分専用の知識や最新の外部情報を容易に取り込めるようになることです。これまでAI毎にバラバラだった外部連携の方法が一本化されるため、開発者は一度の実装で複数のAIプラットフォームに対応できるようになります。またプロトコルがオープンであるため、特定のベンダーに縛られず好きなAIモデルやサービスを組み合わせる柔軟性も得られます (Introduction - Model Context Protocol)。さらに、データは自社のインフラ内に留めたまま連携できるためセキュリティ面でも安心です (Introduction - Model Context Protocol)。要するにMCPは、AIアプリケーションに外部コンテキストを与えるための共通窓口として機能し、AIの能力を現実世界のデータと結びつける橋渡しとなるのです。

MCPが必要とされる背景

では、なぜMCPのようなプロトコルが求められるに至ったのでしょうか。その背景には、AIと外部システムの連携にまつわる複雑さがあります。

現在、AIアプリケーションごとに接続したいデータ源やサービスは千差万別です。例えば一つのプロジェクトでは「社内のデータベースやSlackの会話履歴を参照したい」、別のプロジェクトでは「クラウドストレージ上のファイルやサードパーティのAPIから情報を取りたい」など、プロジェクトごとに必要な連携対象が異なります (Is Anthropic’s Model Context Protocol Right for You?)。その結果、開発者は接続したい相手ごとにカスタム実装を行う必要があり、場合によっては膨大な開発工数とメンテナンス負荷が発生していました (Is Anthropic’s Model Context Protocol Right for You?)。実際、あるAIアプリにSiriやVS Code、Claude Desktop、データベースなど複数の外部システム連携を盛り込もうとすれば、その一つ一つに別個のコードを書いて統合しなければなりません (Is Anthropic’s Model Context Protocol Right for You?)。これは開発段階で手間がかかるだけでなく、後々それぞれの連携がアップデートされた際の追従も必要となり、保守の悪夢になりかねません (Is Anthropic’s Model Context Protocol Right for You?)。

また、統一された仕組みがないことで以下のような弊害も生じていました (Model Context Protocol (MCP) - NSHipster)：

  • 部分的な互換性: あるAIアプリは特定のデータソースと深く統合されていても、他のデータには対応していない、といったケースが多々ある (Model Context Protocol (MCP) - NSHipster)。アプリ間で機能の偏りが生じ、ユーザは使うアプリごとにできること・できないことを意識しなければなりません。
  • 実装のばらつき: 類似した連携機能でもアプリごとに実装方法が異なり、互換性がありません (Model Context Protocol (MCP) - NSHipster)。例えば同じ「Google Driveにアクセスする」機能でも、アプリAとアプリBでまったく別の手順や形式を取っていることがあります。
  • 改善の局所化: ある連携方法を改良しても、その恩恵は他のアプリには波及しません (Model Context Protocol (MCP) - NSHipster)。各社・各プロジェクトが独自に作り込んだ連携は閉じたものになりがちで、せっかくの知見が共有されにくい状況でした。

要するに、AIとデータソースの統合は「M×N問題」と呼ばれる状態に陥っていたのです。M種類のAIアプリとN種類のデータソースがあれば、本来ならその組み合わせごとに統合を実装する必要があり（最悪の場合 M×N通り）、新たなAIやサービスが増えるほど開発・保守の負荷は指数的に膨れ上がります (Model Context Protocol (MCP) - NSHipster)。例えば、「AIアプリ5種 × データソース5種」で25通りの個別実装、といった具合です。

こうした複雑さを解消するために登場したのがMCPという共通プロトコルです (Is Anthropic’s Model Context Protocol Right for You?)。MCPを介せば、各AIアプリはMCPのやりとり方法さえ実装すればよく、各データソース側もMCPサーバーを1つ用意するだけで済みます。結果として必要な実装はM + N通り（AIアプリM＋データソースN）に削減され、一度の対応で多くの組み合わせを網羅できるようになります (Model Context Protocol (MCP) - NSHipster)。この考え方は、ソフトウェア開発の世界でLanguage Server Protocol（LSP）が成功を収めたのと似ています。LSPは「エディタM種 × プログラミング言語N種」の組み合わせ問題を、「エディタはLSP対応、言語サーバーもLSP対応」のM+N通りで済むように変えました (Model Context Protocol (MCP) - NSHipster)。同様に、MCPが普及すればAIとデータの連携も飛躍的にシンプルになると期待されているのです。

まとめると、MCPが必要とされた背景には以下のようなポイントがあります。

  • 統合コストの増大: 従来はAIごと・データ源ごとにカスタム統合が必要で、開発・保守の負担が大きかった (Is Anthropic’s Model Context Protocol Right for You?)。
  • エコシステムの断片化: アプリ間で連携機能に互換性がなく、せっかくの改善も他に活かせない非効率があった (Model Context Protocol (MCP) - NSHipster)。
  • AI活用範囲の制約: 外部データとの連携が難しいために、AIが持つ潜在能力を十分に発揮できない場面も多かった。
  • 新サービス対応の遅れ: 新しいツールやサービスが登場するたびに個別対応が必要で、イノベーションのスピードに追従しにくい状況だった。

MCPはこうした課題を“一挙に整理する”アプローチとして提案され、AIと外部データのやりとり方法に共通の標準を定めることで複雑さを封じ込めようとしているのです (Is Anthropic’s Model Context Protocol Right for You?)。

【図：標準がない場合、各AIアプリケーションは外部のAIサービス（またはデータソース）ごとに個別の統合が必要になる（左）。MCPのような共通プロトコルがあれば、アプリケーションとサービスの双方がMCPに対応するだけで相互に接続できる（右） (Is Anthropic’s Model Context Protocol Right for You?)】

MCPの仕組みとアーキテクチャ

MCPがどのようにAIとデータソースを繋いでいるのか、その基本的な仕組みを見てみましょう。MCPはクライアント-サーバー型のアーキテクチャを採用しています (大規模言語モデルにおけるモデルコンテキストプロトコル（MCP）)。ここで言う「クライアント」と「サーバー」は次のような役割を指します。

  • MCPホスト：MCPを介して外部リソースにアクセスするAIアプリケーション本体のことです。中でLLM（AIモデル）が動いており、ユーザーと対話するAIアシスタント側と考えてください。例えばClaude Desktop（Anthropic社のデスクトップAIアシスタントアプリ）がMCPホストの一例です (大規模言語モデルにおけるモデルコンテキストプロトコル（MCP）)。
  • MCPクライアント：ホストアプリ内で動作し、MCPサーバーとの通信を担当するコンポーネントです。各サーバーと1対1の接続を維持し、サーバーへのリクエスト送信やレスポンス受信を行います (大規模言語モデルにおけるモデルコンテキストプロトコル（MCP）)。ホストにとっての「窓口」モジュールと考えるとわかりやすいでしょう。
  • MCPサーバー：ファイルシステムやデータベース、外部APIなど特定のデータソースや機能にアクセスするためのプログラムです (大規模言語モデルにおけるモデルコンテキストプロトコル（MCP）)。MCPの規約に従って自らの機能を公開し、クライアントからのリクエストに応答します。サーバーはローカル環境で動くものもあれば、ネットワーク経由で接続されるリモートのもの（クラウド上のサービスなど）もあります。

簡単に言えば、MCPクライアント（AI側）がMCPサーバー（データ側）に問い合わせることで、AIが外部のリソースにアクセスできるようになります。MCPサーバーは提供する機能に応じて、3種類の要素（機能）をAIに渡すことができます (大規模言語モデルにおけるモデルコンテキストプロトコル（MCP）)：

  • ツール（Tools） – 外部システムと対話したり計算を行ったりするための関数や操作手段です。AIに「新しい能力」を与えるもので、計算、情報取得、他システムへの書き込みなどを実行します (Model Context Protocol (MCP) - NSHipster)。例：天気を取得するAPI、データベース検索、ファイル編集機能など。
  • リソース（Resources） – AIが参照できる外部データです。静的な文書データ（マニュアルやウィキテキスト）から、データベースや検索エンジン経由で取得する動的データまで含まれます (Model Context Protocol (MCP) - NSHipster)。モデルに事実情報やドメイン知識を与え、回答の正確性を高める役割があります。
  • プロンプト（Prompts） – あらかじめ定義された指示テンプレートです。特定のタスク向けに調整されたプロンプト（LLMへの指示文）を提供することで、AIの応答の形や口調、詳細度などをコントロールします (Model Context Protocol (MCP) - NSHipster)。いわば「こういう聞き方をすれば有用な答えが得られる」というノウハウを共有するものです。

MCPサーバーは上記のような要素を組み合わせて持つことができ、MCPクライアントは接続したサーバーからそれらの提供可能な機能一覧を取得してAI（LLM）に伝えます。AIモデルは自分が持つツールや情報源をその一覧で把握した上で、ユーザの質問に答える際に「どのツールやリソースを使うべきか」を判断します。必要に応じてツールを呼び出し、得られた結果を元に最終回答を生成する、という流れになります。

では、もう少し具体的にMCPでの通信の流れを追ってみましょう。典型的な手順を、天気情報を取得して回答するシナリオで説明します。

  1. 接続の確立: まずAIアプリ側（MCPクライアント）が対象のMCPサーバーに接続します。接続時にお互いが対応しているMCPのバージョンや機能を知らせ合い、利用可能な機能セットのネゴシエーション（握手）を行います (Model Context Protocol (MCP) - NSHipster)。これによりクライアントとサーバーが共通の前提で通信を開始できる状態になります。
  2. 利用可能な機能の取得: 次にクライアントはサーバーに対し、「どんなツールやリソースを提供できますか？」と問い合わせます。これはMCPで定義されたtools/listリクエストなどによって行われ、サーバーは自分が提供可能なツール一覧や各機能の説明・入力パラメータの形式を応答します (Model Context Protocol (MCP) - NSHipster) (Model Context Protocol (MCP) - NSHipster)。例えば天気サービスサーバーであれば、「get_weatherという名前のツールがあり、緯度と経度を入力すると現在の天気を返す」といった情報が返されます。
  3. AIモデルによるツール選択: クライアントは取得したツール一覧をAIモデル（LLM）に渡し、「これらの機能が使えます」と教えます。ユーザーからの質問（例：「今ポートランドの天気は？」）に回答する際、AIモデルは手元のツール一覧を参考に、「get_weatherツールを使えば回答に必要な情報（現在の天気）を得られそうだ」と推論します。そして回答文を作る過程で「ではそのツールを使おう」という意図を含んだ出力を生成します。クライアントはモデルの出力を解釈し、AIが特定のツール実行を望んでいると判断したら、実際にサーバーへtools/callリクエストを送信してツールの呼び出しを行います (Model Context Protocol (MCP) - NSHipster)（※この際、安全のためユーザーに実行許可を求める実装を挟むことも可能です）。
  4. ツールの実行と結果受け取り: サーバー側でリクエストを受けたら、指定されたツール（機能）を実行します。天気サーバーであれば外部の天気APIに問い合わせを行い、指定された緯度・経度の現在の天気データ（気温や天候など）を取得します。サーバーはその結果をMCPレスポンスとしてクライアントに返送します (Model Context Protocol (MCP) - NSHipster)。結果データはJSONなど機械可読な形式で返され、例えば「気温12℃、曇り、湿度85%」といった内容になります。
  5. AIによる回答生成: クライアントはサーバーから受け取った結果データをAIモデルに渡します。モデルはそれを追加のコンテキスト情報として取り込み、改めてユーザーへの回答を生成します (Model Context Protocol (MCP) - NSHipster)。先ほどの例では、「現在ポートランドの気温は12℃で曇り、湿度は85%です」といった回答が得られるでしょう。最後にクライアントはこの回答をユーザーに返答します。

以上がMCPを用いた基本的なやりとりの流れです。少々技術的な手順を書きましたが、要点は「AIが自分に足りない情報や機能をサーバーに尋ね、必要に応じてそれを使わせてもらう」ということです。MCPにより、AIは自分の“引き出し”を大きく増やすことができるわけです。

実際のMCP通信は内部的にはJSON-RPC 2.0というプロトコルでメッセージがやり取りされます (Model Context Protocol (MCP) - NSHipster)。これはリクエストとレスポンスをJSON形式で表現する軽量なRPC（Remote Procedure Call）規約です。また通信経路としては、標準入出力（STDIO）とHTTP（Server-Sent Eventsによるストリーム通信）の2種類がサポートされています (大規模言語モデルにおけるモデルコンテキストプロトコル（MCP）)。ローカルで動くサーバーにはSTDIOで、ネットワーク越しのサーバーにはHTTP(SSE)で接続するといった使い分けが可能です。こうした技術的な部分はユーザーが意識する必要はありませんが、ローカル環境でもクラウドでも動作できる柔軟性が確保されている点はMCPの重要な特徴です。

なお、MCPの設計により一つのAIホスト（アプリケーション）が複数のサーバーに同時に接続することも可能です (大規模言語モデルにおけるモデルコンテキストプロトコル（MCP）)。例えばClaude Desktopのようなホストアプリは、ローカルファイル用サーバー・Slack用サーバー・データベース用サーバー…といった具合に複数のMCPサーバーを並行して扱えます。これによってAIアシスタントは状況に応じて様々な情報源からコンテキストを得ることができます。将来的には、AIが複数のツールやデータセット間を行き来しながら常に必要な文脈を保持して動作するような、より高度な連携も視野に入っています (Introducing the Model Context Protocol \ Anthropic)。

MCPのメリット・特徴

MCPを導入することによって得られる主なメリットや特徴を整理してみましょう。

  • 開発と保守の効率化: 統合先ごとに都度カスタム実装を行う必要がなくなるため、初期開発の工数が削減されるのはもちろん、後々のメンテナンス負担も大幅に軽減できます (Is Anthropic’s Model Context Protocol Right for You?)。共通プロトコルに沿っていれば各AIサービスとの接続コードを使い回せるので、重複作業が減ります。
  • 再利用性と相互運用性の向上: 一度MCP対応のサーバー（コネクタ）を作れば、あらゆるMCP対応クライアントからその機能を利用できます。例えば天気データ取得サーバーを一つ実装すれば、Claudeでも他社のAIアシスタントでも共通に接続できるため、機能の再利用性が飛躍的に高まります (Is Anthropic’s Model Context Protocol Right for You?)。これにより、異なるAIアプリ同士が標準化された方法で連携できるようになり、AIエコシステム全体のインターオペラビリティ（相互運用性）が強化されます (Is Anthropic’s Model Context Protocol Right for You?)。
  • 標準化された設計パターン: MCPという共通基盤を採用することで、開発者は共通のベストプラクティスに沿って設計・実装できます。チーム内外で知識が共有しやすくなり、新しくプロジェクトに参加したメンバーもMCPの枠組みに沿って学習できるため開発生産性が向上します (Is Anthropic’s Model Context Protocol Right for You?)。エージェントAIなど複雑になりがちな実装も、標準に従うことでパターンが明確化され扱いやすくなります。
  • スケーラビリティ（拡張性）: アプリが扱うAIサービスや外部ツールの数が増えても、MCP対応であれば複雑さを最小限に抑えつつ統合可能です (Is Anthropic’s Model Context Protocol Right for You?)。例えば新しいデータソースを追加する場合でも、MCPサーバーを1つ追加するだけで既存のAIアプリ群に一斉に統合でき、横展開が容易です。標準化により大規模なAIエージェントネットワークも管理しやすくなります。
  • 将来への適応力: AI分野は目まぐるしく新サービスが登場しますが、MCPのような標準に対応しておけば、新しいサービスにも大幅な改修なしで順応しやすくなります (Is Anthropic’s Model Context Protocol Right for You?)。仮に別のAIモデルやツールに乗り換える場合でも、双方がMCP互換なら接続部分はそのまま使えるため将来の変化に強い設計となります。これはシステムの将来的なアップデートや拡張を容易にし、技術トレンドの変化にも柔軟に追従できるという利点です。
  • セキュリティとデータ管理: MCPは自社インフラ内でデータソースを公開してAIと連携することを基本想定しています。つまり、社内のDBやファイルサーバーを自前のMCPサーバーとして立て、それにAI（クラウド上でもオンプレでも）を接続するといった構成が可能です。そのため、機密情報を第三者の外部サービスに直接渡すことなくAIに利用させることができます (Introduction - Model Context Protocol)。標準的な認証・認可の仕組みも備えられており（後述のロードマップ参照）、データアクセスの制御や監査も行いやすく設計されています。
  • AIの文脈理解向上: MCPによってAIが必要な情報を必要なときに取りに行けるようになることで、モデルのコンテキスト理解が深まり回答の質が向上します。従来は持ち合わせていなかったドメイン固有知識やリアルタイムデータを参照できるため、回答の正確性・関連性が飛躍的に高まります (Integrating Model Context Protocol Tools with Semantic Kernel: A Step-by-Step Guide | Semantic Kernel)。例えば最新の社内資料を参照して回答したり、ユーザの現在地に基づいた情報提供を行ったりと、より賢く気の利いたAIアシスタントが実現します。
  • 豊富な既存コネクタ: MCPは始まったばかりのプロトコルですが、既にAnthropic社から主要なデータソース向けのオープンソース実装がいくつも公開されています。たとえばGoogle DriveやSlack、GitHub、Git、Postgres（データベース）、Puppeteer（ウェブブラウザ操作）等のシステム向けに、すぐ利用できるMCPサーバー実装が提供されています (Introducing the Model Context Protocol \ Anthropic)。これらを活用すれば、自分で一から実装しなくてもすぐにAIと各種サービスとの連携を試せるという利点があります。

以上のように、MCPには開発面・運用面・AIの性能面それぞれで多くのメリットがあります。Block社のCTOであるDhanji R. Prasanna氏も「MCPのようなオープン技術はAIを現実のアプリケーションへ繋ぐ橋となり、イノベーションを誰もが利用できる形で促進する」 (Introducing the Model Context Protocol \ Anthropic)とコメントしており、業界でもその意義が認められ始めています。

MCPの活用事例

では、MCPを使うと具体的にどのようなことが可能になるのでしょうか。初心者の方にもイメージしやすいよう、いくつか活用シナリオの例を紹介します。

  • ローカルファイルの読み書き: 自分のPC内のファイルにAIがアクセスできるようになります。例えばClaude DesktopのAIアシスタントは、MCP経由のファイルシステムサーバーを通じてローカルファイルを開いたり編集したりできます (MCP (Model Context Protocol) の仕組みを知りたい！ #Python - Qiita)。これにより「このフォルダ内のPDFを要約して」といった指示にAIが直接応えたり、テキストファイルへの追記をAIに任せたりすることも可能です。
  • クラウドドキュメントの活用: Google Driveなどクラウド上のドキュメントストレージとも連携できます。例えばMCP対応のGoogle Driveサーバーを使えば、AIがDrive内の文書を検索・取得して要約する、といったことができます。社内Wikiや共有ドキュメントをAIに読ませて質問に答えさせる、といった用途で威力を発揮します (Introducing the Model Context Protocol \ Anthropic)。
  • チャットツールとの連携: Slackなどのチャットプラットフォームとも接続可能です (Introducing the Model Context Protocol \ Anthropic)。これにより、AIがSlackのチャンネル履歴を読み込んで会話の文脈を理解したり、逆にAIからSlack上にメッセージを投稿して通知するといった自動化も考えられます。社内のコミュニケーション内容を踏まえてAIがレポートを作成する、といった高度な支援も期待できます。
  • ウェブ検索・情報収集: インターネット上の情報源にもアクセスできます。例えばBrave Searchサーバーを使えば、AIはリアルタイムのウェブ検索結果を取得して回答に反映できます (大規模言語モデルにおけるモデルコンテキストプロトコル（MCP）)。またPuppeteerサーバーを利用すればウェブページを実際に開いてスクレイピングすることも可能です (Introducing the Model Context Protocol \ Anthropic)。これらを通じて、AIに最新のニュースやウェブ上の知識を参照させることができます。
  • コードアシスタントへの応用: 開発者向けのAIコーディング支援にもMCPは活躍します。例えばGitHubサーバーを組み合わせれば、AIがリポジトリ内のコードやコミット履歴を直接閲覧できます (大規模言語モデルにおけるモデルコンテキストプロトコル（MCP）)。エラーが発生した際にAIがコードとデータベースの中身を突き合わせて原因を調べる、という使い方も可能です (MCP (Model Context Protocol) の仕組みを知りたい！ #Python - Qiita)。実際、開発ツールのCursor（AI搭載IDE）やReplit、Codeium、SourcegraphといったサービスでもMCPを活用した機能拡張の取り組みが進んでおり、コード周辺の文脈をAIがより深く理解することで的確なコード提案やバグ修正を行えるようになると報告されています (Introducing the Model Context Protocol \ Anthropic)。
  • データベース操作・分析: Postgres（SQLデータベース）向けのMCPサーバーを用いれば、AIがデータベースに問い合わせを送って結果を取得したり、場合によっては更新を行うこともできます (Introducing the Model Context Protocol \ Anthropic)。例えば「最新の売上データを集計してグラフ用の数値を出して」とAIに頼めば、AIがデータベースから直接クエリして結果をまとめる、といった自動化も実現し得ます。社内BI的な使い方やデータ分析アシスタントとして、専門知識のないユーザーから自然言語での質問にAIが答えてくれる世界が広がります。

これらはほんの一例ですが、MCPに対応するデータソースやツールが増えるほど活用範囲は無限に広がります。要は、「この作業をAIに任せられたら便利なのに」と思うような場面において、MCPはそれを実現するための接続インフラになり得るのです。今後MCP対応のツールが増えていけば、私たちの日常業務や生活の様々なシーンでAIアシスタントが力を発揮してくれるようになるでしょう。

MCPの始め方

MCPの概念を理解して「ぜひ試してみたい！」と思ったら、どのように始めればよいでしょうか。ここではMCPを利用・導入する方法について、ユーザー目線と開発者目線の両方から簡単に紹介します。

1. 既存のMCPサーバーを利用する（一般ユーザー向け）
最も手軽にMCPを体験するには、既成のMCPサーバー（コネクタ）を導入してみることです。Anthropic社のClaude for Desktopアプリでは、設定画面から主要なMCPサーバーを追加インストールする機能が用意されています (Introducing the Model Context Protocol \ Anthropic)。例えば「Google Driveコネクタ」を追加すれば、ClaudeのAIアシスタントが自分のGoogle Driveファイルにアクセスできるようになります。同様にSlackやGitHub等のコネクタもワンクリックで有効化できます。特別なプログラミングなしに自分のAIアシスタントの能力を拡張できるので、まずは対応するアプリ上で試してみると良いでしょう。

2. カスタムMCPサーバーを構築する（開発者向け）
自社システムや特殊なデータにAIを繋げたい場合は、自分専用のMCPサーバーを開発することになります。幸い、公式サイトには初心者向けに手順を解説したクイックスタートガイドが用意されており、それに沿って進めれば比較的容易に初めてのMCPサーバーを作成できます (Introducing the Model Context Protocol \ Anthropic)。AnthropicはPythonやTypeScript、Java、Kotlin向けに公式SDK（ソフトウェア開発キット）を公開しており (What's New - Model Context Protocol) (What's New - Model Context Protocol)、それらを使うことで複雑な通信部分を意識せずに必要な機能実装に集中できます。実際にGitHub上では天気情報取得サーバーなど簡単なサンプル実装も公開されているので、まずはそれらを動かしてみて動作原理を掴むのがおすすめです。自前データベース用のコネクタなども、既存の例を参考にしながら比較的少ないコード量で開発可能です。

3. オープンソースコミュニティに参加する
MCPは現在進行形で発展しているオープンコミュニティ主導のプロジェクトです。Anthropic社が公開しているオープンソースのコネクタ集に自作のMCPサーバー実装を寄稿したり、他の開発者が作成したサーバーを活用したりすることも大いに歓迎されています (Introducing the Model Context Protocol \ Anthropic)。実際、MCPのSDK開発にはVMware社やJetBrains社といった第三者も参画しており、Java版SDKやKotlin版SDKがコミュニティベースで整備・提供されています (What's New - Model Context Protocol) (What's New - Model Context Protocol)。興味がある方は公式のGitHubリポジトリをチェックしてみたり、ディスカッションに参加してフィードバックを提供してみるのも良いでしょう。

なお、Anthropic社のClaude以外にもMCPクライアント機能を持つアプリケーションが登場しています。例えば先述したAI搭載エディタのCursorは、設定画面から「MCPサーバーを追加」することでカスタムツールを利用できるようになっています (Cursor – Model Context Protocol)。このように、今後さまざまな製品がMCPに対応していく可能性があります。もし身近なAIツールでMCPサポートが発表されたら、ぜひ試してみてください。

MCP導入時の注意点

メリットの多いMCPですが、導入にあたっていくつか注意すべき点もあります。現在は新しい試みであるため、その特性を踏まえて計画を立てることが重要です。

  • 普及途上の新規標準である: MCPは2024年末に公開されたばかりの新しいプロトコルで、現時点では業界で広く採用されているとは言えません (Is Anthropic’s Model Context Protocol Right for You?)。そのため、実際に導入する場合は自社である程度ノウハウを蓄積したり、仕様変更への追従を見越した対応が必要になる可能性があります。言い換えれば「アーリーアダプター」的な取り組みになる点を認識しておきましょう。
  • 用途によってはオーバースペック: 全てのプロジェクトにMCPが適しているわけではありません。例えば単一の外部APIを叩くだけなど、連携内容がシンプルな場合には従来通り直接API連携した方が手軽かもしれません。またスタンドアロンで完結するアプリ（外部との連携を想定しない単機能ツール）には、わざわざMCPを組み込む必要はないでしょう (Is Anthropic’s Model Context Protocol Right for You?) (Is Anthropic’s Model Context Protocol Right for You?)。MCPは主に「将来的に多様なAI・データ統合が求められるケース」で威力を発揮するので、プロジェクトの性質に照らして採用を判断することが大切です。
  • 対応モデル・サービスの限定: 2025年現在、MCPに公式対応しているAIモデルやサービスは限られています。Anthropic社のClaudeシリーズや一部の開発者向けツール（Cursorなど）が先行して対応していますが、例えばOpenAIのChatGPTや他社のプロプライエタリなAIサービスは標準ではMCPをサポートしていません。MCP自体はオープンですので工夫次第でそうしたモデルをラップするクライアントを作ることも可能ですが、現状すぐに使える組み合わせは限られている点に注意が必要です (Cursor – Model Context Protocol)。「MCPツールは全てのモデルで動作するとは限らない」ことを念頭に、対応プラットフォームの情報を確認しましょう。
  • 標準の行方と競合: MCPが今後業界標準として定着するかは現時点では未知数です。似たようなコンセプトとしては、OpenAIの関数呼び出しやChatGPTプラグイン、あるいはマイクロソフトのSemantic Kernel上のコネクタ等、各社各様のアプローチが存在します。将来的にそれらが収束して標準化される可能性もあれば、別のプロトコルが台頭する可能性もあります。現状ではMCPが有力な提案の一つではありますが、技術動向をウォッチしつつ柔軟に対応方針を見極めることも重要です。新規性ゆえのリスクを許容できない場合、標準が成熟するまで様子を見るという判断も選択肢としてはあり得ます (Is Anthropic’s Model Context Protocol Right for You?)。

要約すると、MCPは非常に有望な技術ですが万能薬ではないということです。自分のケースで本当に有用か、導入コストに見合うかを検討した上で採用しましょう。ただし逆に言えば、まだ成熟途中だからこそ今から触れて経験を積んでおくメリットもあります。将来この種の標準が普及した際に一歩リードできるよう、小さく試して知見を得ておくのも良い戦略です。

MCPの今後と展望

最後に、MCPを取り巻く今後の展望について触れておきます。MCPは公開以来オープンソースコミュニティの力も借りながら急速に改良が重ねられています。2025年前半のロードマップでは、主に以下のような強化が計画されています (Roadmap - Model Context Protocol)。

  • リモートMCP接続の強化: インターネット経由でクライアントが遠隔地のMCPサーバーに安全に接続できるようにすることが最優先事項とされています (Roadmap - Model Context Protocol)。具体的には認証・認可（特にOAuth 2.0対応）の標準機能追加 (Roadmap - Model Context Protocol)や、サーバー発見（サービスディスカバリ）手法の確立、サーバーレス環境での利用に向けたステートレス動作の検討などが挙げられています (Roadmap - Model Context Protocol)。これにより、社外に公開されたMCPサーバーともセキュアにやりとりできるようになり、クラウドサービスとしての活用範囲が広がるでしょう。
  • リファレンス実装と文書の充実: 開発者がMCPを利用しやすくするために、包括的なリファレンスクライアント実装や新機能提案のプロセス整備などが予定されています (Roadmap - Model Context Protocol)。公式ドキュメントやサンプルも更に充実していく見込みで、MCPの学習コストが一層下がっていくでしょう。
  • 配布と発見性の向上: 将来的な構想として、MCPサーバー（コネクタ）をより発見・共有しやすくする仕組みも検討されています (Roadmap - Model Context Protocol)。例えばMCP対応サーバーのカタログやマーケットプレイスのようなものが整備され、必要な機能を探してすぐ導入できるようになるかもしれません。そうなれば「○○のコネクタが欲しい」という際にコミュニティから入手してすぐ利用、といったことが可能になります。

このように、MCPは今後ますます機能拡充と利便性向上が図られていく予定です。コミュニティも活発で、前述のように外部企業（VMwareやJetBrainsなど）が公式SDK開発に参加するなど、オープンな協力体制で進化しています (What's New - Model Context Protocol) (What's New - Model Context Protocol)。標準そのものも必要に応じて改善が提案・議論されており、まさに「みんなで育てていくプロトコル」と言えるでしょう (Roadmap - Model Context Protocol)。

現時点ではMCPと類似の試みとの競争段階かもしれませんが、もしMCPもしくは同種のオープン標準が広く受け入れられれば、将来的にはAIアプリケーション開発の前提インフラになっていく可能性があります。例えばWeb開発におけるHTTPやJSONのように、AI開発におけるMCPが当たり前の存在となれば、AI同士・AIとツールのシームレスな連携が当たり前の世界が訪れるでしょう。その暁には、私たちは意識せずとも裏側でAIたちが連携し合い、必要な情報を融通しながら最適な結果を提示してくれる、といった未来図も描けます。

まとめ

MCP（Model Context Protocol）は、AIに「外部の知恵」を授けるための統一規格です (Introduction - Model Context Protocol)。AIアシスタントと外部データソースをつなぐUSB-Cポートのような存在であり (Introduction - Model Context Protocol)、これまでバラバラだったAI統合の方法を一つの流れにまとめ上げようとしています。MCPを使えば、AIがクラウド上の文書や社内DB、ウェブ情報などに安全にアクセスして、より的確で有用な回答を返せるようになります (Introducing the Model Context Protocol \ Anthropic)。開発者にとっても、一度MCP対応すれば様々なAI・ツール間連携を再利用できるため効率的でスケーラブルです (Model Context Protocol (MCP) - NSHipster)。

とはいえMCP自体は芽生えたばかりの技術であり、今後の発展や採用状況を見守る必要があります (Is Anthropic’s Model Context Protocol Right for You?)。現時点でプロジェクトに導入するには先進的な試みとなりますが、その分大きな可能性を秘めています。初心者の方も、本記事で興味を持たれたなら是非一度MCP対応ツールを試してみてください。小規模な実験から学べることも多いはずです。

MCPはAIの世界を広げる鍵となり得る技術です。今後のアップデートにも注目しつつ、私たちもこの新しいプロトコルを上手に活用していきましょう。次世代のAIアプリケーションは、MCPのような仕組みを通じてきっとこれまで以上に私たちの頼れるパートナーとなってくれるに違いありません。