Model Context Protocol (MCP)の概要と可能性

昨今、AI技術の進化は目覚ましく、特に大規模言語モデル（LLM）の発展により、ビジネスでのAI活用の可能性が大きく広がっています。しかし、AIシステムが真に価値を発揮するためには、現実世界のデータやツールと効率的に連携する必要があります。ここで注目を集めているのが「Model Context Protocol（MCP）」です。

Model Context Protocol（MCP）とは？

昨今、AI技術の進化は目覚ましく、特に大規模言語モデル（LLM）の発展により、ビジネスでのAI活用の可能性が大きく広がっています。しかし、AIシステムが真に価値を発揮するためには、現実世界のデータやツールと効率的に連携する必要があります。ここで注目を集めているのが「Model Context Protocol（MCP）」です。

Model Context Protocol（以下、MCP）は、2024年11月にAnthropicが発表したオープンスタンダードで、AIシステムと外部データソースやツールとの連携を標準化するプロトコルです。MCPは、AIアプリケーションに「USB-Cポート」のような標準接続インターフェースを提供すると考えると分かりやすいでしょう。USB-Cが様々な周辺機器との接続を標準化したように、MCPはAIモデルと様々なデータソースやツールとの接続を標準化します。

なぜMCPが重要なのか？

1. 統合の簡素化

MCPが登場する以前は、AI技術と既存のビジネスシステムを連携させるためには、それぞれのシステムやデータソースに対して個別のインテグレーションを構築する必要がありました。これは「M×N問題」と呼ばれ、M個のAIアプリケーションとN個のツール/システム（GitHub、Slack、データベースなど）があれば、M×N個の異なる統合が必要になります。

MCPはこの問題を「M+N問題」に変換します。つまり、ツール開発者はN個のMCPサーバー（各システムに1つ）を構築し、アプリケーション開発者はM個のMCPクライアント（各AIアプリケーションに1つ）を構築するだけで済むようになります。この標準化により、統合の手間を大幅に削減できます。

2. データ活用の強化

どんなに優れたAIモデルでも、適切なデータにアクセスできなければその能力を十分に発揮できません。MCPにより、AIアシスタントは企業内の様々なデータソース（ドキュメント、データベース、CRMなど）にリアルタイムでアクセスし、常に最新かつ関連性の高い情報に基づいて回答やアクションを提供できるようになります。

3. セキュリティとコンプライアンスの強化

MCPは、AIシステムとデータソース間の安全な双方向接続を構築するための標準を提供します。これにより、企業は機密データへのアクセスを適切に制御し、コンプライアンス要件に従った形でAIを活用できるようになります。

MCPの仕組み

MCPはクライアントとサーバーのアーキテクチャに基づいています。簡略化したフローは以下の通りです：

主要コンポーネント

• ホスト: ユーザーが直接操作するアプリケーション（Claude Desktop、IDE、カスタムエージェントなど）
• クライアント: ホストアプリケーション内に存在し、特定のMCPサーバーとの1対1の接続を管理
• サーバー: 標準化されたModel Context Protocolを通じてツール、リソース、プロンプトを公開する外部プログラム

MCPサーバーの3つの要素

MCPサーバーが提供する機能（プリミティブ）は以下の3つに分類されます：

• ツール（モデル制御）: LLMが特定のアクションを実行するために呼び出す関数。例えば、天気APIの呼び出しなど
• リソース（アプリケーション制御）: LLMがアクセスできるデータソース。REST APIのGETエンドポイントに似ています。データを提供しますが、大きな計算は行わず、副作用もありません。
• プロンプト（ユーザー制御）: ツールやリソースを最適な方法で使用するための事前定義されたテンプレート。推論実行前に選択されます。

処理フロー

1. 初期化: ホストアプリケーションが起動すると、複数のMCPクライアントが作成され、ハンドシェイクを通じて機能とプロトコルバージョンに関する情報を交換します。
2. ディスカバリー: クライアントがサーバーの提供する機能（ツール、リソース、プロンプト）について問い合わせ、サーバーがリストと説明を返します。
3. コンテキスト提供: ホストアプリケーションがリソースとプロンプトをユーザーに提供したり、ツールをLLM互換形式（例：JSON関数呼び出し）に変換します。
4. 呼び出し: LLMがツールを使用する必要があると判断した場合（例：「”X”リポジトリのオープンな問題は何ですか？」というユーザーのリクエストに基づいて）、ホストが適切なサーバーに呼び出しリクエストを送信します。
5. 実行: サーバーがリクエスト（例：repo ‘X’のfetch_github_issues）を受け取り、基礎となるロジック（GitHub APIの呼び出し）を実行して結果を取得します。
6. 応答: サーバーが結果をクライアントに返します。
7. 完了: クライアントが結果をホストに中継し、ホストがそれをLLMのコンテキストに組み込みます。これにより、LLMは最新の外部情報に基づいてユーザーへの最終的な応答を生成できます。

ビジネスでのMCP活用事例

1. AIアシスタントによるカレンダー管理

例えば、Claude DesktopなどのAIアシスタントが会議をスケジュールする必要があるケースを考えてみましょう。裏側では、Claude DesktopがMCPホストとして機能し、MCPクライアントを使用してカレンダーサービスに接続します。カレンダーサービス自体はMCPサーバーとして動作します。

1. AIリクエスト: アシスタントが空き時間枠の取得をリクエストします。
2. サーバー応答: MCPサーバーがユーザーのカレンダーデータを取得し、それをアシスタントに返します。
3. AI出力: 利用可能な時間枠を把握したAIは、適切な応答を作成したり、会議を自動的にスケジュールしたりします。

2. 医療分野でのセキュアなAI活用

医療AIシステムが患者記録に安全にアクセスする必要がある場合：

1. 同意とプライバシー: サーバーがユーザーの権限を確認し、暗号化とログ記録を強制します。
2. データ共有: MCPクライアントは、医療データ規制への準拠を確認した後にのみ、患者記録を取得します。
3. AIインタラクション: AIがそのデータを解釈して、診察の要約を作成したり、フォローアップをスケジュールしたりします。

3. 営業支援ツールとしての活用

営業担当者がクライアントとの商談前に情報を整理したい場合：

1. データ統合: MCPを通じて、CRM（顧客関係管理）システム、メールプラットフォーム、社内文書システムに接続したAIアシスタントを構築します。
2. 情報収集: 営業担当者が「ABC社との明日の会議の準備をして」と指示すると、AIがMCP経由で関連データにアクセスします。
3. 分析と提案: AIは顧客の過去の購入履歴、未解決の問題、最近のコミュニケーション、市場動向などを分析し、会議の目的に沿った戦略的なアプローチを提案します。

4. プロジェクト管理の効率化

プロジェクトマネージャーがプロジェクトのステータスを確認したい場合：

1. システム連携: MCPを利用してJira、GitHub、Slack、社内文書などのプロジェクト管理ツールとAIを接続します。
2. ステータス分析: AIがこれらのシステムから最新情報を取得し、プロジェクトの進捗状況、課題、リスクを総合的に分析します。
3. レポート生成: 分析結果に基づき、AIがステークホルダー向けの簡潔なレポートを自動生成します。

MCPの実装

MCPは現在、さまざまな企業や開発者によって採用されています。例えば、Block（Square）、Apollo、Zed、Replit、Codeium、Sourcegraphなどが既にMCPを実装しています。また、2025年2月までに1,000以上のオープンソースコネクタが登場し、そのエコシステムは各追加により拡大しています。

MCPサーバーの開発例

PythonとFastMCPを使用したMCPサーバーの構築例：

from fastmcp import FastMCP

# MCPサーバーの作成
mcp = FastMCP("Demo")

# ツールの追加（関数呼び出し用のJSON仕様に変換されます）
@mcp.tool()
def add(a: int, b: int) -> int:
    """2つの数値を足す"""
    return a + b

# データリソースの追加（例：新しいチャットに表示）
@mcp.resource("greeting://{name}")
def get_greeting(name: str) -> str:
    """パーソナライズされた挨拶を取得"""
    return f"こんにちは、{name}さん！"

# より良い使用のための特定のプロンプトテンプレート
@mcp.prompt()
def review_code(code: str) -> str:
    return f"このコードをレビューしてください：\n\n{code}"

既製および開発者コミュニティによって構築されたMCPサーバーのリスト：

• https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers
• https://github.com/modelcontextprotocol/servers
• https://mcp.composio.dev/

MCPの将来性

MCPは2024年末に発表されて以来、2025年初頭に大きな勢いを得ました。その背景にはいくつかの重要な要因があります：

1. 「AI-Native」設計

OpenAPI、GraphQL、SOAPなどの古い標準がAPI連携用に存在しますが、MCPは現代のAIエージェントのニーズに特化して設計されています。

2. 大手企業のバッキング

オープンスタンダードには仕様が必要ですが、MCPには非常に優れた仕様があります。この仕様だけでも、詳細な仕様を提供していない多くの競合を打ち負かします。

3. 実績のある基盤に構築

ゼロから全てを再発明するのではなく、AnthropicはLanguage Server Protocol（LSP）などから適応し、JSON-RPC 2.0を活用しています。

4. 強力な初期エコシステム

MCPは単なる仕様としてではなく、包括的な初期セットとして公開されました：

• クライアント: Claude Desktop
• サーバー: 多数のリファレンス実装（ファイルシステム、git、Slackなど）
• ツール: テスト用のMCP Inspectorや優れたドキュメント
• SDK: PythonとTypeScriptのライブラリ、現在はJava、Kotlin、C#も

5. ネットワーク効果

オープンな性質がコミュニティを育成しました。CursorやWindsurfなどのツールがMCPを統合し、Composioのような企業が数百の統合用の既製サーバーを提供しています。OpenAIもMCPのサポートを発表しました。開発者たちは何千ものコミュニティMCPサーバー（GitHub、Slack、データベース、Dockerなど）を構築しています。

MCPに注目すべき理由

1. データ活用の最大化

企業内の様々なデータソースをAIに接続することで、情報の孤立（サイロ化）を解消し、データドリブンな意思決定が可能になります。

2. 開発コストの削減

標準化されたプロトコルを使用することで、AIとの統合のための個別カスタム開発の必要性が減少し、時間とコストを削減できます。

3. スケーラビリティの向上

MCPを活用することで、小規模なAI実装から始めて、徐々に企業全体にAI機能を拡張していくことが容易になります。

4. ベンダーロックインの回避

標準プロトコルを採用することで、特定のAIプロバイダーに縛られることなく、必要に応じて異なるAIモデルやサービスに切り替えることができます。

5. セキュリティとコンプライアンスの強化

MCPは安全な接続を確立し、適切なアクセス制御を可能にするため、企業は安心してAIを重要な業務に導入できます。

まとめ

Model Context Protocol（MCP）は、AIシステムと外部データソース・ツールとの統合を標準化するオープンスタンダードです。USBがコンピュータ周辺機器の接続を標準化したように、MCPはAIアプリケーションのデータ連携を標準化し、ビジネスでのAI活用の可能性を大きく広げます。

MCPの登場により、企業は個別のカスタム連携開発を減らし、より効率的かつ安全にAIシステムをビジネスプロセスに統合できるようになります。このプロトコルは、AI技術の進化に伴い、今後さらに重要性を増していくでしょう。

AI活用の戦略を立てる上で、MCPの概念と可能性を理解しておくことは大きなアドバンテージとなります。特に、企業内に多様なデータソースやツールを持つ組織では、MCPを活用したAI統合により、業務効率の大幅な向上や新たなビジネス価値の創出が期待できます。

参考資料

• Model Context Protocolの公式サイト
• Anthropicによる発表
• Model Context Protocol (MCP)の概要 – Philschmid
• Model Context Protocol初心者ガイド – OpenCV