MCPとは？最新AI連携プロトコルの全貌と実用例

こんにちは、スクーティー代表のかけやと申します。
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弊社は生成AIを強みとするベトナムオフショア開発・ラボ型開発や、生成AIコンサルティングなどのサービスを提供しており、最近はありがたいことに生成AIと連携したシステム開発のご依頼を数多く頂いています。

本記事では、MCP（Model Context Protocol）について、その概要、重要性、アーキテクチャ、そして各ツールとの連携デモについて詳細に解説します。

MCPの概要とその重要性

まず、MCPについて知りたいという方は、ぜひこちらの記事を先にご覧ください。
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MCPとは何かを理解する

MCPとはModel Context Protocolの略称であり、リライト元記事に記載されている通り、AIモデルと各種アプリケーション・データソース間での通信を標準化するためのオープンプロトコルです。リライト元記事では、MCPがAI統合におけるUSB-Cのような役割を果たし、AIアシスタントが異なるツール間で一貫したインターフェースを使用して接続できる仕組みであると説明されています。

さらに、MCPは個別のツールごとにアダプターやカスタムコードを作成する手間を省くため、共通の「翻訳者」として動作し、各ツールの機能を自然言語の指示から直接呼び出せるように設計されています。具体的には、CursorやWindsurfのようなAIコーディングアシスタントが、データベースから情報を取得したり、Figmaでのデザイン編集、音楽アプリの制御など、様々な操作を実行できる仕組みとなっています。

また、MCPはツール連携において、設定や操作の一貫性を保つために非常に重要な役割を果たします。これにより、AIはあらかじめ各ツールの固有のインターフェースを覚える必要がなく、統一規格に基づいて操作を行えるため、システム全体の信頼性と拡張性が向上します。

このように、MCPはAIにとってのユニバーサルリモコンのような存在であり、MCPインターフェースを搭載しているツールを通じ、一つのAIが数千のツールと迅速かつ安全に連携できる可能性を秘めています。リライト元記事の情報に基づくと、この共通プロトコルが採用されることで、今後のAI連携における基盤技術として、業界全体の生産性向上が期待されるのです。

テキスト予測からツール拡張エージェントへの進化

リライト元記事では、初期のAI大規模言語モデル（LLM）が本質的にテキスト予測器として機能していたことに加え、MCPの登場によって、AIが実際にツールを利用して操作を実行するエージェントへと進化した経緯が詳細に説明されています。初期のLLMは、入力されたテキストの続きや回答の生成に特化しており、カレンダー確認やファイル取得などの具体的な指示を実行する仕組みは持っていませんでした。そのため、LLMは単なる文章生成器に留まり、実際のアクションを起こすための拡張が難しく、外部ツールとの統合は非常に制限されていました。

2023年に入り、ChatGPTをはじめとするAIシステムが関数呼び出しやプラグインの統合によって、Webブラウジングやコード実行など具体的なアクションを実現できるようになりました。これにより、AIは単なるテキスト生成から、実際に各種ツールとのインタラクションを通じたタスクの自律実行へと進化を遂げたのです。

しかしながら、リライト元記事では、この初期の統合アプローチはツールごとにバラバラの実装がなされていたため、各ツールの追加やアップデートのたびに個別に対応する必要があり、システム全体のスケーラビリティや保守性に問題があったことも指摘されています。Anthropicが2024年末にMCPを導入した背景として、AIの知性自体の向上に伴い、接続性の問題が新たなボトルネックとなっていた事実が記されています。

このように、MCPは一貫したプロトコルの導入によって、各ツールごとの断片化された統合方式を統一し、AIエージェントが新しいツールを動的に検出し、即座に連携できる環境を整える役割を果たしています。例えば、従来の方法では各ツールとの連携に伴う作業工程が20～30％も増加する場合がありましたが、MCP導入後はそれらが統合的に管理され、大幅な工数削減が期待されます。

下記の表は、従来の統合方式とMCP導入後の統一プロトコルによる統合の違いをまとめたものです。

統合方式	従来の場合	MCP導入後
統合方法	各ツールごとに異なる実装が必要	一つの共通プロトコルで統一
メンテナンス	個別対応で更新が煩雑	一元管理で容易なアップデート
スケーラビリティ	N×Mの統合が必要	単一プロトコルにより大幅な効率化

この表から分かるように、MCPは従来の断片化された統合方式に比べて、極めて高い拡張性と保守性を実現しており、AIエージェントの多機能化を推進する基盤技術として重要視されています。リライト元記事に忠実な情報をもとに、MCPはテキスト予測モデルから実際にアクションを起こすエージェントへと進化するための不可欠な技術であると判断されます。これにより、AIは単なる文章生成を超えて、現実世界の各種ツールと確実に連携し、より複雑なタスクを自律的に制御できる未来が実現されるのです。

MCPが解決する課題

MCPが導入されていない場合の問題点

リライト元記事では、MCPが存在しない環境において直面するいくつかの重要な問題点が詳細に説明されています。従来、AIアシスタントと外部ツールとの統合は、まるで各ツールが固有のプラグを持ち、共通のコンセントが存在しないかのような断片的な環境下にありました。開発者は、各ツールに対して異なるAPIやカスタムコードを用いて統合を実装しなければならず、これにより全体の統合が非常に複雑で、保守性や拡張性に大きな問題が生じていました。

具体的には、リライト元記事には、AI IDEがGitHubからコードを取得する方法、データベースから必要な情報を引き出す方法、そしてデザインツールの自動化でそれぞれ異なる統合手法が用いられていた例が挙げられています。各ツールは固有のAPI、データ形式、言語仕様を持つため、AIエージェントがそれぞれに適した操作方法を学習し、実行しなければならず、結果としてシステム全体の複雑性とエラー発生のリスクが大幅に増加していました。

また、Anthropicが指摘するように、「最も洗練されたモデルでさえ、データサイロに閉じ込められ、個々のツールとの接続性に課題を抱えている」点が問題視されました。このような状況下では、新しいデータソースやツール毎に専用の実装が必要となり、システム全体をスケールする上で大きな障壁となっていたのです。

以下に示す箇条書きは、MCP導入前の具体的な問題点を整理したものであり、それぞれがMCPの必要性を強調する要因となっています。

• 複数の統合方式の存在: ツールごとに個別のAPIやカスタムコードが必要であり、その結果、システム全体の統合が複雑になり、運用負荷が非常に高くなります。
• 言語の不一致: 各ソフトウェアは独自のデータ形式やコマンド仕様を持つため、AIエージェントが正確な指示を出すための翻訳プロセスが不可欠であり、これがエラーや誤解釈につながるリスクがあります。
• スケーラビリティの欠如: ツール間の統合が個別実装の場合、ツール数とAIモデル数が増えるほど、管理すべき組み合わせ数が指数関数的に増大し、全体の拡張性が低下します。
• 保守と更新の困難: 個々のツールに対して専用のコードが必要なため、システム内の機能追加やエラー修正の際のメンテナンスが極めて困難になり、迅速なアップデートが求められます。

リライト元記事の情報に基づけば、これらの問題がMCPの導入により解消されるとされています。MCPは一つの共通プロトコルを介して全ての統合を実現するため、各ツールに個別の実装を施す必要がなくなり、システム全体の効率性と信頼性が大幅に向上します。結果として、開発者は複雑な統合の負担から解放され、AIエージェントは数多くのツールを柔軟に制御できる環境が整備されるのです。

箇条書きと詳細な問題点の整理

以下は、リライト元記事に記載されたMCPが導入されていない場合の具体的な問題点を整理したものです。各項目について詳細な説明を加え、読者がMCP導入前後の違いを明確に理解できるよう工夫しています。

• 複数の統合方式の存在: ツールごとに個別のAPIやカスタムコードが必要であり、その結果、システム全体の複雑性が増し、管理コストが大幅に上昇します。
• 言語の不一致: 各ソフトウェアが独自仕様であるため、AIエージェントは各ツールに対して正確な指示を出すために高度な翻訳プロセスが要求され、エラーの発生リスクが伴います。
• スケーラビリティの欠如: 個別実装の場合、ツール数とAIモデル数の増加に伴い、管理すべき組み合わせが指数関数的に増加し、全体の拡張性が著しく低下します。
• 保守と更新の困難: 個々のツールに対して専用コードが必要なため、機能追加やバグ修正の際のメンテナンス負荷が増大し、迅速なアップデートが難しい状況となります。

以上の各項目は、MCPの共通プロトコルによる統一化が解決すべき課題として挙げられ、従来の方法と比べて大幅な効率化や保守性の向上が期待されます。

MCPのアーキテクチャ：クライアント、プロトコル、サーバー、サービス

MCPの動作原理と構成要素

まず、MCPサーバーは各アプリケーションやサービスに埋め込まれる軽量なアダプターとして動作し、アプリケーションが提供する機能（サービス）を標準化された方法で外部に公開します。たとえば、Blender MCPサーバーは「立方体を作成して木目テクスチャを適用する」という自然言語によるリクエストを、BlenderのPython API呼び出しに変換します。同様に、GitHub MCPサーバーは開いているプルリクエストの一覧表示などの操作を提供します。

サーバーは以下の主要な機能を実装しています。

• ツール検出: アプリケーションが提供する各種アクションや機能を宣言し、AIがどの操作を要求できるかを明確にします。
• コマンド解析: AIから送られる自然言語のリクエストを、正確なアプリケーションコマンドやAPI呼び出しに変換します。
• 応答フォーマット: アプリケーションからのデータや確認メッセージを、AIが理解しやすい形（テキストまたは構造化データ）に整形します。
• エラー処理: 無効なリクエストや例外時に適切なエラーメッセージを返し、AIが適切に対処できるよう支援します。

次に、MCPクライアントはAIアシスタントやホストプラットフォームに組み込まれ、MCPサーバーとの1対1の通信を維持します。クライアントはソケット通信やメッセージの送受信を担当し、サーバーから返された応答をAIに提示します。

さらに、MCPプロトコルは、クライアントとサーバー間で情報交換するための共通の言語及びルールを定めており、メッセージの形式や利用可能なコマンド、リクエストおよびレスポンスフォーマットなどが厳格に規定されています。詳細なAPI仕様やJSONスキーマのサンプルについては、MCP公式の仕様書を参照してください。

最後に、サービスは、MCPサーバーが実際にインターフェースする各種アプリケーションやデータベース、システムを指します。これらのサービスは、ローカル環境やリモート環境で動作し、MCPサーバーを介して安全に操作される仕組みとなっています。

このように、各構成要素が連携することで、MCPはツール間の統一された通信基盤を確立し、AIと各種ソフトウェアとのシームレスな連携を高度に実現しています。

通信の仕組みとセキュリティ対策

MCPの通信の仕組みとセキュリティ対策については、リライト元記事で詳細に論じられており、MCPはクライアントとサーバー間で統一されたプロトコルを利用し、信頼性かつ安全な通信を実現しています。

具体的には、MCPサーバーが各サービスに対して実行される際には、アクセス権限や認証の設定が厳格に適用されます。例えば、GitHub MCPサーバーでは特定のリポジトリへの読み取りアクセスが許可されたトークンが使用され、セキュリティ上のリスクが最小限に抑えられています。

また、通信チャネルにはHTTPやWebSocket、あるいはローカル環境でのstdin/stdoutなど、用途に応じた柔軟なトランスポート手段が用いられているため、ネットワーク上やローカル環境においても堅牢なセキュリティ対策が講じられています。

さらに、MCPではセキュリティと制御の観点から、サーバーとクライアントが明確に分離されたプロセスとして運用されるケースも多く、各プロセスに対して適切な認証機構が実装されています。このことにより、個々の通信チャンネルが安全に保たれ、システム全体のセキュリティが担保される仕組みとなっています。

下記の表は、MCPにおける主要なセキュリティ対策と各通信手段の特徴をまとめたものであり、リライト元記事で記載された情報に基づいています。

通信手段	特徴
HTTP / WebSocket	リモート通信においてセキュリティ対策と認証が実施される
stdin/stdout	ローカル通信において高速かつ安全なプロセス間通信を実現

MCPがAIエージェントと開発ツールにもたらす変革

AIエージェントに与える影響

リライト元記事では、MCPがAIエージェントに及ぼす革新的な影響について詳細に触れられています。MCPの導入により、従来のハードコーディングによる機能拡張ではなく、AIエージェントが動的に新しいツールや機能を検出・利用できる仕組みが実現されました。これは、スマートフォンに新しいアプリを追加するように、後付けでの機能拡張が容易になり、再トレーニングやシステムの大幅な変更を必要とせずに新たな操作が可能になる点が大きな特徴です。

さらに、MCPは開発ツール全体における効率化にも大きな影響を与えます。多くの開発環境は、IDEでのコーディング、GitHubでのコード管理、Jiraでのタスク管理、Figmaでのデザイン作業など複数のツールを組み合わせて構成されています。MCPを介してこれらのツールが統一されたプロトコルで連携することにより、AIエージェントは各ツール間の操作をシームレスに連動させる「接着剤」として機能し、全体のワークフローが自動化・効率化されます。

リライト元記事は、具体的な実例として、Figmaからデザイン仕様を取得し、さらにその情報を元にコード生成を実行するシナリオに言及しており、これにより手動での意図の翻訳やコンテキスト切り替えの必要がなくなる点が強調されています。

このように、MCPはAIエージェントが単なるチャットボットから、複数のツールを駆使した高機能なエージェントへと進化するための基盤技術として重要であり、今後の開発環境や業務自動化においても、その役割が一層拡大するとリライト元記事は述べています。

ツール開発者への恩恵と採用効果

リライト元記事は、MCPの導入がツール開発者にもたらす大きな恩恵について詳しく説明しています。MCPに対応することで、各ツールは従来のGUIやAPIに加えて、AI連携用のインターフェースが自動的に「無料で」付与されるため、自社製品の競争力が飛躍的に向上する点が強調されています。

具体的には、MCPファースト開発という考え方に基づき、アプリケーションの初期段階からMCPサーバーを実装することで、後付けでの統合作業を大幅に削減できるため、開発コストや工数が大幅に低減されます。リライト元記事では、Unity MCPサーバーやFigma MCPサーバーの具体例が挙げられており、これによりAIを活用した自動化やテスト、さらにはクリエイティブなワークフローの効率向上が実現されると述べられています。

また、MCPはオープンスタンダードであるため、一つの特定のAIベンダーに依存することなく、複数のAIクライアントやツールとの連携が可能となり、市場全体での採用効果が期待されます。これにより、企業や開発者は、技術革新に伴うリスクを低減しつつ、柔軟に最新のAI技術を取り入れることが可能となります。

MCPの実例 – 主要なデモとユースケースの詳細なウォークスルー

AI + Ableton Live：プロンプトで音楽を生成

リライト元記事が示す通り、MCPの実例として非常に注目されるのが、Ableton LiveとAIエージェントの統合です。Ableton MCPサーバーは、開発者Siddharth Ahujaによって構築され、ClaudeなどのAIエージェントが直接Ableton Liveを操作することを可能にしています。リライト元記事では、AIが「ヘビーなベースラインとドラムにリバーブをかけた80年代のシンセウェーブトラックを作成する」といったコマンドを実行し、MCPを通じてAbleton内でトラックの作成、MIDIクリップの編集、エフェクトの適用、再生制御などの操作が自動的に行われる様子が詳細に説明されています。

このように、Ableton MCPによる連携は、従来の手動操作と比べて格段に効率が良く、音楽制作の現場においてAIが直接複雑なセッション操作を可能にするための実用例として高く評価されています。これにより、クリエイターはより創造的な作業に集中できる環境が整えられるのです。

AI + Figma：プログラムによるUIデザイン

リライト元記事に記載されているFigmaとの連携では、MCPサーバーを活用することで、AIエージェントがFigmaファイルの読み取りや操作、さらにデザイン仕様の抽出を自律的に実施できるようになっています。具体的には、AIが「ログイン画面のデザインからカラーパレットを取得する」あるいは「サインアップボタンのパディングを増やして画像としてエクスポートする」といった自然言語での指示を行うと、Figma MCPサーバーがその各コンポーネントを正確に検出し、必要な操作を自動的に実行します。

下記の表は、Figma連携における従来の手動操作とMCP導入後の自動化による違いをまとめたものであり、各操作の効率性が明確に示されています。

操作項目	従来の方法	MCP導入後
ノードの取得	手動でのクエリ実行	MCPサーバーによる自動検出
スタイルの変更	CSSやプロパティ毎に個別実装	MCPを介して統一された操作
コード生成	人手による変換	自動で正確なコード生成

このように、Figma MCPサーバーの活用により、AIはFigmaから正確なデザイン情報（寸法、フォント、色など）を取得し、これを基に高精度なUIコードを自動生成することが可能となります。リライト元記事に従い、Figmaとの統合はAIとデザイナー、開発者との連携を強化し、作業効率の大幅な向上に寄与することが明確に示されています。

AI + Blender：プロンプトからの3Dシーン生成

リライト元記事で最も注目されたデモのひとつに、Blender MCPを用いた3Dシーン生成があります。この実例では、AIエージェントが「ドラゴンの上に赤いポイントライトを追加する」といった高レベルの自然言語プロンプトを出すと、Blender MCPサーバーがBlenderのPython APIに接続し、プリミティブシェイプの作成、マテリアルやテクスチャの適用、オブジェクトの配置や照明調整など、一連の操作を正確に実行します。

リライト元記事によると、Blender MCPのデモでは、ユーザーが数文の説明だけで高度な3Dシーン（例：「宝を守るローポリドラゴン」シーン）を生成できることが示され、従来の何時間もかかる作業が数分で完了する生産性の向上が強調されています。加えて、Blender MCPは双方向通信をサポートしているため、AIが生成後のシーンの状態を確認し、必要に応じて反復的な調整を行うことも可能になります。

AI + Unity：自然言語によるゲーム開発

リライト元記事によれば、Unity MCPはゲーム開発分野においても、AIが自然言語の指示を通じて直接Unityエディタを操作する仕組みを実現しており、これにより効率的なゲーム開発が可能となっています。例えば、AIが「シーンにNPCキャラクターを追加し、パトロールスクリプトを与え、マップに複数のヘルスピックアップを生成する」といった指示を出すと、Unity MCPサーバーがC#の環境内でその操作を自動的に実行し、各オブジェクトの生成や属性設定、さらにエディタメニューの操作などが迅速に行われます。

下記の表は、Unity MCPによるゲーム開発における具体的な操作内容とその効果をまとめたものであり、従来の手動操作との違いを視覚的に示しています。

操作項目	従来の方法	Unity MCP導入後
メニュー操作	エディタ上で手動選択	自然言語での自動実行
ゲームオブジェクト管理	手動での生成や調整	AIが統一プロトコルで一括管理
テスト自動化	手作業で実行	MCPを通じた自動テストとロギング

このように、Unity MCPは、複雑なゲームシーンでのオブジェクト生成やコンポーネント設定、さらには一連のテストプロセスを自然言語による指示一つで自動実行できる仕組みとして、従来の手動作業による負担を大幅に軽減します。リライト元記事に基づき、Unity MCPの実例はゲーム開発において実際に大幅な効率化を実現する可能性を示しており、今後のゲーム開発環境の変革において極めて重要な役割を担うと評価されています。