MCP（Model Context Protocol）とは？AIと外部ツールをつなぐ未来の標準

AIと外部ツールの連携を革新する「MCP（Model Context Protocol）」は、情報取得とアクション実行を統合し、エンタープライズ領域でのAI活用を飛躍的に高める注目技術です。Anthropic社によるオープン仕様のこのプロトコルは、AIを現実世界にしっかりと接続する“共通言語”となり、業務効率を向上させるだけでなく、標準化に向けたムーブメントも加速させています。未来のAIエージェントがどのように私たちの仕事や生活を変えるのか、その第一歩を詳しく解説します。

AI エージェント

2025-03-26

はじめに

近年、AI技術の進化は本当にめざましいですよね。文章を自動で作ったり、画像を認識したり、ビジネスの現場でも意思決定をサポートしたりと、私たちの生活や仕事のあらゆる場面で活躍するようになってきました。でも、AIが本当の力を発揮するためには、ただ知識が豊富なだけでは足りないんです。

大事なのは、現実に使っているツールやデータベースと、AIが柔軟に連携できること。例えば、カレンダーに自動で予定を登録したり、必要な情報をデータベースから引き出したり、チャットを通じてリアルタイムで質問に答えたり。こんなふうにAIが外部ツールとシームレスにつながれば、私たちの作業効率もぐっと上がりますよね。そのためには、AIと外部サービスがスムーズにやり取りできる“共通言語”が必要になります。

ここで注目されているのが、Anthropic社が提案する「MCP（Model Context Protocol）」という仕組みです。

MCPは、AIとさまざまな外部サービスを安全で柔軟につなぐための通信ルールのようなもの。イメージとしては、「USB-C」みたいな存在です。どんなサービスとも一本のケーブルでつなげる未来を目指しているんですね。しかもMCPはオープンで拡張性も高く、誰でも自由に参加して実装できるのが大きな魅力です。

この記事では、そんなMCPについて、基本的な仕組みから具体的な活用例、そしてこれからの可能性まで、わかりやすく紹介していきます。AIがもっと身近で頼れる存在になる未来に興味がある方は、ぜひ最後まで読んでみてくださいね。

AIとツールをつなぐ未来基盤「MCP」とは？

MCP（Model Context Protocol）は、Anthropic社が2024年11月に提案した、AIモデルと外部のツールやサービスをつなぐための標準プロトコルです。プロトコルという言葉はちょっと堅く聞こえるかもしれませんが、簡単に言えば「ルール」や「約束事のセット」のこと。コンピュータやネットワークの世界では、機器同士がうまくやり取りするために必ず必要なものなんです。たとえば、私たちがインターネットでメールを送ったり、ウェブページを見たりできるのも、こうしたプロトコルのおかげなんですよ。

これまでのAIは、どちらかというとテキストを作ったり、質問に答えたりするだけの存在でした。でもこれからは、もっと実際的な作業、例えば予定をカレンダーに登録したり、データベースから情報を取り出したりと、現実のタスクをこなすエージェントとして期待されています。そうなると、外部の情報やサービスと安全かつスムーズにやり取りできる仕組みが必要になってきますよね。そこでMCPが登場するわけです。MCPは、AIと外部サービスをつなぐ共通レイヤーの役割を果たしてくれます。

この仕組みは、「AIの世界におけるUSB-C」に例えられることもあります。つまり、どんなツールやサービスでも、この共通の“ポート”を使えば簡単につながる、そんな未来を目指しているんです。

さらにうれしいのは、MCPが特定の会社や製品に縛られないオープン仕様になっているところ。GitHub上で公開されていて、誰でも自由に参加したり実装したりできるんです。そのおかげで、異なるサービス同士でも互換性を持ちやすく、より柔軟で拡張性の高い連携ができるようになります。

MCPアーキテクチャの全体像：4つの主要コンポーネント

MCPは、クライアント・サーバー型の仕組みをベースにしていますが、普通のWebシステムとはちょっと役割分担が違っています。ここでは、MCPを構成する4つの主要な要素を紹介していきますね。

MCPホスト（Host）: ユーザーと直接やり取りするアプリケーションです。チャットボットやエージェント用のUI、コードエディタなどがこれに当たります。このホストにはLLM（大規模言語モデル）が組み込まれていて、ユーザーからの自然言語での入力を処理します。そして、必要に応じて外部ツールにアクセスするよう指示を出します。つまり、MCPホストはモデルが動いている場所であり、外の世界とつなぐ“橋”のような役割を担っています。
MCPクライアント（Client）: ホストの中にある通信レイヤーです。MCPサーバーと1対1で接続し、JSON-RPCという通信方式に沿ってリクエストを送ったり、レスポンスを受け取ったりします。セッションの管理やエラー処理、セキュリティ対策も担っていて、信頼できる通信を実現するために欠かせない存在です。
MCPサーバー（Server）: 特定の外部サービスとつないで、機能をMCPクライアントに提供するためのプログラムです。たとえばカレンダーAPIやファイルストレージ、社内データベース、チームチャットなどがここに接続されます。MCPサーバーは基本的に軽量で、特定の機能だけを担当するシンプルな作りになっているので、単体のツールプロバイダとしてスムーズに動きます。
データソース/サービス: MCPサーバーが実際にやり取りする相手です。ローカルのファイルだったり、SaaSのAPIだったり、社内システムだったりと、バリエーションはさまざま。MCPを通じてこうした外部データが抽象化されるので、AIモデルは直接データに触れることなく、安全に操作ができるようになっています。

非同期・双方向通信の強み：MCPのセッション管理

MCPの大きな特徴のひとつが、通信が非同期かつ双方向で行われることです。つまり、クライアントからリクエストを送るだけじゃなくて、サーバー側からも必要に応じてメッセージを送れる仕組みになっているんですね。

通信のベースに使われているのは「JSON-RPC 2.0」というプロトコルです。軽くてシンプルな構文が魅力で、扱いやすいのが特徴です。やり取りされるメッセージは「リクエスト」「レスポンス」「通知」の3種類。それぞれきちんとメソッド名とパラメータが設定されているので、どんな処理を求めているのか、どんな結果が返ってきたのかがすごくわかりやすいです。

実際に通信をするための「物理的なチャネル」も柔軟に選べるようになっています。Unixソケット、WebSocket、HTTPストリームなど、使う環境やシステムに合わせて最適なものを選べるんです。接続の最初には「ハンドシェイク」と呼ばれるステップを踏んで、お互いにプロトコルのバージョンや対応している機能を確認し合うようになっています。

もうひとつ重要なのが、MCPは「ステートフル（状態保持型）」の通信を前提にしていること。つまり、一度きりのやり取りで終わるのではなく、セッションの中で状況や状態をちゃんと覚えておいて、連続したタスクを進めることができるんです。

例えば、一連のタスクを途中で中断しても、前の続きからそのまま再開できたり、モデルがツールの状態やリソースの変化をずっと把握し続けられるわけです。さらに、MCPサーバーからクライアントへ、ツールの状態更新やリソースの変更、エラー発生などのイベントをリアルタイムで通知できる仕組みもあります。こうした工夫によって、モデルと外部サービスの間でよりインタラクティブで柔軟な連携ができるようになっているんですね。

AIが外部リソースと連携するための3つのプリミティブ

MCPでは、AIモデルが外部のリソースやツールとやり取りするための機能が、3つの「プリミティブ（インターフェースとほぼ同義）」として整理されています。この考え方により、さまざまな機能をシンプルかつ統一的に扱うことができ、再利用性や拡張性がぐっと高まります。

Tools（ツール）: モデルが外部のアクションを実行するために呼び出す関数のようなものです。たとえば、会議をスケジュールしたり、データベースに新しいレコードを追加したり、外部APIから情報を取得したりするのがこれにあたります。こういった処理は「副作用がある」―つまり、何かしらの状態変化を伴うものなので、モデルが何かを指示したときにトリガーとして実行されます。Anthropicではこれを「action primitives」と呼び、AIが能動的に動くための中核となる機能と位置付けています。
Resources（リソース）: 読み取り専用のデータをモデルに提供するもので、たとえばファイルの内容、ナレッジベースの記事、データベースのクエリ結果などが含まれます。副作用がなく、あくまで情報を参照するためのものなので、モデルが正確で詳しい応答を出すための“知識の材料”になります。コンテキストを補強する目的で使われるイメージです。
Prompts（プロンプト）: あらかじめ定型化された指示文やテンプレートのことです。要約用の書き出し、FAQ形式の質問のパターン、あるいは特定の口調やスタイルで話すための設定などをあらかじめ登録しておき、モデルの出力に適用します。これにより、出力の品質や一貫性を保ちやすくなり、ユーザー体験の安定性が向上します。

さらに詳しい実装例や仕組みについて知りたい方は、MCP公式ドキュメントをチェックしてみてください。

MCPがもたらす未来：AIが実務を担う世界への第一歩

MCPは、AIエージェントが現実世界としっかり結びつくために欠かせない、標準化された通信と制御のためのプロトコルです。これまでのLLM（大規模言語モデル）が自然言語を理解するだけの存在だったのに対して、MCPはそこから一歩進んで、さまざまな外部ツールと連携できる“エージェント型AI”を実現するための土台となる技術なんです。

しかもこのプロトコルは、Anthropicによってオープン仕様として公開されています。だから、個人の開発者はもちろん、企業や団体でも自由にMCPに準拠したサーバーやホストを構築・運用できるんですね。このオープン性があるおかげで、AIを取り巻くエコシステムはどんどん広がり、進化のスピードも加速していきます。私たちの仕事や日常生活にAIが自然に溶け込む未来も、ぐっと現実的なものになりそうです。

これからMCPに対応したツールが増えていけば、AIモデルはさらにスムーズに外部リソースとつながれるようになります。その結果、これまでブラックボックスのように見えていたAIの動きも、もっと「見える化」され、しっかり制御できるようになっていくはずです。AIがより自律的に動きながらも、現実の世界と協調して活躍できる─そんな未来に向かって、MCPは大きな一歩を踏み出しているんです。

なぜ今、MCPが注目されているのか？

LLM（大規模言語モデル）の分野で、最近「MCP（Model Context Protocol）」が大きな注目を集めています。その理由は、多くの人が長年悩んできた2つの大きな問題に、MCPがしっかりと答えを出しているからです。

まず、AIがあらかじめ学習したデータだけをもとに動いているため、限られた知識しか持っていないという問題です。たとえば、最新の社内資料やリアルタイムで変わる業務データなど、AIが外部リソースにアクセスできなければ、どうしても情報に限界が出てきてしまいます。

次に、AIが一度に読み取れる情報量に限りがあるという問題です。たとえば、大量の文書やデータを扱う場合、すべての情報を一度にAIに渡すのは難しいんです。もし必要な情報がAIの視野に入っていなければ、当然ながら適切な回答も期待できません。

こうした課題を解決するために登場したのがMCPです。MCPを使えば、AIは必要なタイミングで、必要なデータにアクセスしながら作業を進めることができます。つまり、すべての情報をあらかじめ詰め込んでおく必要がなくなるというわけです。これが、実用的なAI活用を目指す現場で、MCPに大きな期待が寄せられている理由なんです。

モデルが知らない情報をAIに届けるために

LLM（大規模言語モデル）を業務などで使おうとすると、ひとつ大きな課題があります。それはトレーニングされたことしか知らないという点です。たとえば、GPT-4やClaudeは、一般的な知識にはめちゃくちゃ強いですが、企業独自の情報や、最新の社内データまではカバーできていません。

たとえば、「社内Wikiに載っている最新の手順を教えて」と聞いても、その情報がモデルの学習データに含まれていなければ、当然答えることはできません。これは、モデルが外部の情報源と直接つながっていないから起きる問題です。

こんなふうに、必要な情報がモデルの外にあるのに取り込めない状態は「情報のサイロ化」と呼ばれています。実際に現場で使うことを考えると、この“孤立した知識”はかなり大きな壁になってきました。せっかくモデルに何でも聞けるのに、肝心の自社情報にはアクセスできない――そんなギャップを埋める方法として、いまMCPが注目されているんです。

コンテキスト長の壁を越えるには？

たとえGPT-4やClaudeのような最新のLLM（大規模言語モデル）であっても、一度に処理できるテキスト量には限界があります。たとえば、標準的なGPT-4だと数千トークン、つまり数ページ分くらい。拡張版でも、多くて数万から10万トークン程度が上限なんです。

でも、企業が持っているナレッジやドキュメントは、その比じゃないほど膨大ですよね。それを全部まとめてプロンプトに詰め込むなんて、現実的には無理があります。その結果、情報量が多い質問では、モデルが本当に必要な情報を見落としてしまうリスクも出てきます。

さらに、コンテキストが長くなればなるほど、処理にかかる時間は増えるし、APIを使うコストも一気に跳ね上がってしまいます。だから、「全部覚えさせる」とか「全部突っ込む」みたいな力技では、もうやっていけないのが今の現実なんです。

RAGとは？そしてRAGの限界

こうした課題に対応するために登場したのが、RAG（Retrieval-Augmented Generation）というアプローチです。RAGは、ユーザーの質問に対して関連する情報を検索し、その検索結果をAIのプロンプトに自動で追加する仕組みになっています。これによって、モデルがもともと知らない情報でも、検索を通じて活用できるようになり、社内データや最新の情報に基づいた回答ができるようになったんです。

この方法は、たとえば社内FAQボットなどによく使われています。「ナレッジの最新性」を保つ手段としては、とても効果的なんですよね。ちなみに、RAGについてさらに詳しく知りたい人は、AIエージェントによるRAGの未来：情報収集からアクションまでの記事もチェックしてみてください。

ただ、RAGにも限界はあります。RAGが得意なのは「情報を探して読んで伝える」ところまでで、「実際に何かを操作する」といったアクションまでは対応できないんです。たとえば、社内Wikiから手順を探して教えることはできても、その手順を使ってチケットシステムに新しいタスクを登録する、みたいな作業はできないわけです。

こうした動的なタスクをこなすには、OpenAIのFunction CallingやChatGPT Pluginsのように、外部ツールと連携してアクションまで実行できる仕組みが必要になります。つまり、「情報提供」だけじゃなく、「AIによる業務代行」を目指すなら、RAGだけでは力不足なんですね。

MCPが実現する“検索＋アクション”の統合アプローチ

業務でLLM（大規模言語モデル）を本格的に活用していくためには、絶対に欠かせない2つの力があります。

ひとつは、必要な外部データにアクセスできること。もうひとつは、外部のシステムやツールを操作できることです。

これまでは、この2つの要件をそれぞれ別の技術でカバーしてきました。たとえば、情報の取得にはRAG、ツールの操作にはFunction Callingやプラグインを使う、といった具合です。でも、ここにきて登場したMCP（Model Context Protocol）は、この2つをひとつの仕組みでまとめて実現できるという点が、大きな意味を持っています。

Anthropicも、「どれだけモデルの性能が高くても、他とつながっていなければ実用性は限定的だ」と考えています。だからこそ、MCPを通じてAIを社内データや業務システムとしっかりつなぐことを重視しているんです。

その結果、AIはより深い文脈を理解しながら、実際の業務に役立つリアルな応答ができるようになります。つまり、ただの“賢いチャットボット”ではなく、本当に実務に根ざしたパートナーとしてAIが機能する時代が来る、というわけですね。

MCPは業界標準になり得るか？

MCP（Model Context Protocol）は、今まさに大規模言語モデル（LLM）が実用化のステージへと進む中で、大きな注目を集めている技術です。

これまで紹介してきた通り、MCPは情報の取得とツールの操作を一つにまとめることで、より現実的なビジネス活用を可能にする仕組みになっています。OpenAIのFunction Callingのような既存技術と一部重なるところはありますが、MCPの強みは、それらを包括し、さらに柔軟で汎用性が高い点にあります。

企業にとっては、社内のナレッジベースと連携させたり、業務ツールを自動化したりといったニーズに、MCPはぴったりフィットします。特に、セキュリティ管理や運用環境を自社でコントロールできる点から、エンタープライズ向けにも非常に魅力的な選択肢となっています。

また業界全体としても、AIと外部データをつなぐための共通プロトコルへのニーズは今後ますます高まっていくと考えられています。MCPがその「標準」として定着する可能性もあり、開発者コミュニティや企業の間でも徐々に支持が広がってきています。こうした流れの中で、標準化に向けた動きもさらに加速していくでしょう。

MCPは、単なる便利な技術にとどまらず、AIの実用性をもう一段引き上げる鍵になる存在です。これからのAI活用において、ますます重要な役割を担っていきそうです。

OpenAIのFunction Calling・プラグインとの徹底比較

OpenAIは、Function CallingやChatGPTプラグインを通じて、外部の機能と連携できる仕組みを提供しています。ただし、これらは基本的にOpenAIの特定のモデルやプラットフォームに依存しているため、他の大規模言語モデル（LLM）との互換性には限界があります。また、プラグインごとにOpenAPIの定義が必要になるなど、接続方法についても標準的とは言いづらく、汎用性にも課題が残るのが現状です。

これに対してMCPは、オープンでベンダーフリーな設計を採用しています。つまり、どんなモデルとも、どんなツールとも柔軟に連携できるのが大きな魅力です。さらに、セッションの状態を維持しながら、複数のツールを組み合わせたり、実行順序を細かくコントロールしたりといった、より高度な連携も可能です。OpenAIの関数呼び出しが「一回の処理で完結する」スタイルなのに対して、MCPは「継続的かつ構造的な対話」を前提に設計されているのが特徴です。

専門家の間でも、MCPはより包括的で、標準化を目指したアプローチとして高く評価されています。将来的には、さまざまなツールやモデルを統合するための基盤として、非常に有力な選択肢になっていくと期待されています。

エンタープライズ導入が進む理由と今後の展望

エンタープライズ分野では、AIをよりセキュアかつスケーラブルに活用したいというニーズがどんどん高まっています。そんな中で、MCPは企業がLLMを現場に取り入れるための基盤技術として、大きな注目を集めています。

Anthropic社は、MCPをオープンソース化しただけでなく、Google Drive、Slack、GitHub、Postgresといった、企業でよく使われるシステムに対応したコネクタ付きのMCPサーバーも提供しています。これによって、企業は自社のクラウドストレージやチャットツール、コードリポジトリといったシステムとAIアシスタントを簡単に連携できるようになり、導入コストや開発の手間を大幅に減らすことができます。

さらにMCPは、オンプレミス環境でも運用できるので、社内データを外部に出さずにAIと連携できるというセキュリティ面での大きなメリットもあります。Anthropicが提供する企業向けサービス「Claude for Work」でも、ローカルのMCPサーバーへの接続をサポートしていて、社内データを活かしたAI活用のハードルは着実に下がってきています。

こうした流れを受けて、エンタープライズ領域でのAI活用の幅はどんどん広がってきており、MCPがその中心的な役割を担う可能性も高まっています。

業界標準化に向けたMCPの未来シナリオ

MCPは今、Anthropicが主導するオープンプロジェクトとして開発が進められています。その大きな狙いは、「誰もが使える中立的な標準」を作ることにあります。この理念は多くの開発者コミュニティからも支持されていて、「相互運用性を推進するための前向きなステップ」として高く評価されています。

MCPが広く普及すれば、LLMとツールの連携部分を再利用できるようになり、異なる製品やサービス間でもスムーズな接続が可能になります。これによって、AIエコシステム全体の発展も加速することが期待されています。

Block社のCTOも「MCPのようなオープン技術は、AIと実際のアプリケーションをつなぐ架け橋になる」と語っており、今後はOSSコミュニティによる改良や、SDKの整備なども進んでいくと見られています。

とはいえ、MCPが業界標準として根付くためには、主要ベンダーの採用がカギになります。現時点では、OpenAIやGoogleなどの大手企業はそれぞれ独自の技術スタックを展開しており、MCPとの互換性はありません。ただ、開発者たちの間では「ツール連携を標準化してほしい」という声が強まっており、MCPがこのニーズに応える存在として期待を集めているのは間違いありません。

その柔軟性と中立性から、MCPは「AIの脳（モデル）を世界中の情報源へとつなぐ神経網」のような役割を果たしていく可能性もあります。

今後は特にエンタープライズ分野を中心にMCPの導入が進み、LLM活用の基盤インフラとしてますます存在感を高めていくでしょう。企業や開発者も、今のうちからMCPとの連携を意識しておくことで、次世代のAI活用に向けた大きな一歩を踏み出せるかもしれません。