MCP入門: AIとデータ連携を革新する最新プロトコル解説

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。

本記事は、Anthropicによる2024年11月リリースのオープンソースプロトコル「MCP（モデルコンテキストプロトコル）」について、リライト元記事の内容を完全に網羅し、各種数値や技術的情報、画像の出典情報、表形式の情報を正確に反映させた詳細な解説を行います。

MCPの基本理解とその目的

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：定義と基本概念

MCP（モデルコンテキストプロトコル）は、AIシステム、特に大規模言語モデル（LLM）が外部の情報源やツールと連携するための標準化されたプロトコルです。従来、LLMは内部の学習済み知識や会話コンテキストに依存していましたが、外部システムとの連携には個別のAPIやカスタムドライバが必要で、いわゆる「M×N問題」が発生していました。

Anthropicはこの課題に対応するため、2024年11月にオープンソースプロトコルとしてMCPをリリースしました。MCPは、まるでUSB-Cポートがさまざまなデバイスの接続を可能にするように、AIモデルを多様なツールやデータベースに安全かつ効率的に接続できる共通規格を提供します。これにより、知識ベースの更新、リアルタイムのウェブ情報へのアクセス、さらにはAPI呼び出しなどが一本化され、AIの応答精度と信頼性が大幅に向上します。

本節では、MCPの基本的な定義やその背景にある技術的要素について詳細に解説します。MCPは、LLMが従来の内部知識のみではなく、動的に外部のデータやツールから最新情報を取得し、統合的な対応を可能にする技術として設計されています。これにより、単一のAPI呼び出しで複数のサービスと連携できるため、個別に設計された統合ソリューションの保守負担が軽減され、システム全体の拡張性や安全性が向上します。

MCPの目的と必要性

AIアプリケーション開発における最も大きな課題の一つは、AIモデルが外部データソース（ドキュメント、データベース、APIなど）から必要な情報を信頼性高く取得し、常に最新のコンテキストを反映できるようにすることです。従来は各統合ごとにカスタムソリューションが必要となり、実装の重複と保守負担の増大が問題となっていました。

Anthropicはこの課題に着目し、MCPを開発して2024年11月にオープンソースとして提供しました。MCPにより、各AIアプリケーションは標準化されたMCPクライアントを用いて、対応する各種MCPサーバーへ動的にアクセスし、最新情報の取得や各種ツールの呼び出しを一元的に行うことができます。

これにより、従来の「M×N問題」がよりシンプルな「M+N問題」に転換され、統合作業の重複が大幅に削減されます。また、プロトコルはセキュリティとプライバシーを考慮した設計となっており、企業は自社インフラ内で安全にMCPサーバーをホストできるため、機密情報の保護も確実です。なお、プロトコルは今後、OAuth認証を含む新たな認証機能の追加が検討されており、セキュリティ面での強化が進むことが期待されます。

MCPの歴史と発展の背景

MCPの起源と「M×N問題」への対応

MCPは、AIの急速な進化とともに顕在化した統合課題に対処するため、Anthropicによって開発されました。従来はM個の異なるAIモデルとN個の各種ツールやデータソース間の統合を行うために、個別の専用コードやカスタムドライバが必要であり、統合が非常に複雑な状況（「M×N問題」）にありました。Anthropicはこの状況を打破すべく、以下の点を実現するMCPを設計しました：

• 各AIアプリケーションに対して1つのMCPクライアントを提供
• 各ツールやデータソースに対して1つのMCPサーバーを提供
• これにより、従来のM×N統合をシンプルな「M+N問題」に転換

この設計により、重複する実装コストと運用負担が大幅に削減され、システムの保守性と拡張性が向上しました。初期導入企業としてBlock（旧Square）やApolloがMCPを採用し、その有用性が実証されています。また、オープンソースプロジェクトとして、多くの開発者や企業が協力する環境が整えられ、学術界や商用システムにおける採用が期待されています。

MCPの普及とAI業界への影響

MCPは導入初期から、AIシステム構築の方法に大きな革新をもたらす可能性を示しています。初期の導入企業では、AIアシスタントが直接関連データにアクセスすることで、より正確で高品質な応答が実現されています。

たとえば、AIコーディングアシスタントがプロジェクト固有のコンテキストを迅速に取り込むことにより、従来の試行錯誤を大幅に削減し、精度の高いコード生成が可能になっています。さらに、MCPは特定のAIベンダーに依存しないオープンスタンダードとして提供されるため、さまざまなツールやデータソースとの互換性が確保され、複数のAIプラットフォーム間の統一的な連携が実現します。このことは、異なるシステムを再構築する必要なく新たなAIモデルやツールが追加できる統合環境を実現し、業界全体での技術的連携の強化と将来的なアップグレードへの柔軟な対応を可能にします。

結果として、MCPはAI業界の標準技術としての地位を確立し、今後のエコシステムの発展に大きく寄与することが期待されています。

MCPの仕組みと構成要素

MCPサーバーの詳細と役割

MCPサーバーは、特定のデータソースやサービス（例：ファイルシステム、データベース、Slack、Notionなど）と接続し、MCPの標準プロトコルを用いてその機能を公開する軽量プログラムです。各MCPサーバーは、対象サービス固有の接続方法とデータ取得方法を熟知しており、JSON-RPC形式のシンプルなメッセージを用いてMCPクライアントと安全に通信を行います。これにより、ホストアプリケーション内で稼働するMCPクライアントは、各サーバーに対して統一されたリクエストを発信し、必要なデータや機能を確実に取得することができます。

また、MCPサーバーはローカル環境またはクラウド上の自社専用インフラ内に安全に配置可能であり、企業は機密情報を外部に公開することなく効率的なデータ連携を実現できます。既存のオープンソース実装（Googleドライブ、Git、GitHub、Slack、SQLデータベースなど）を活用することで、開発者は自身のニーズに合わせたカスタマイズが容易となり、システム全体の保守性と拡張性に大きく寄与しています。MCPサーバーは、外部システムとの連携を担当する中心的なコンポーネントとして、柔軟性と高いセキュリティを両立する重要な役割を果たします。

MCPクライアントの機能と役割

MCPクライアントは、AIアプリケーション内に組み込まれ、MCPサーバーとの安全かつ確実な接続を維持・管理するコンポーネントです。たとえば、Claude Desktopのようなホストアプリケーションでは、接続可能な各MCPサーバーに対して1：1のMCPクライアントが用意され、JSON-RPCを介してリクエストとレスポンスの交換が行われます。

これにより、AIモデルは外部のデータやツールに動的にアクセスし、必要な際に最新の情報を取り込むことが可能となります。さらに、オープンソースSDKがPython、TypeScript、Java/Kotlinなど複数の言語に対応して提供されるため、Webアプリ、モバイルアプリ、IDEプラグインなど、さまざまな環境で柔軟に実装できます。

この仕組みにより、MCPクライアントは初期のハンドシェイクからディスカバリー、各種リクエストの中継まで、標準化されたプロトコルに基づいて一貫したデータ交換を実現し、開発者が各種ツールとの統合にかかる時間と労力を大幅に削減できるメリットがあります。

標準化されたアクションとプリミティブの詳細

MCPは、AIモデルが外部のコンテキストと安全かつ効率的に対話するための標準化されたアクション（プリミティブ）を提供しています。具体的には、MCPサーバーは以下の3種類のプリミティブを定義しています：

• プロンプト：AIが事前に定義されたテンプレートや指示をリクエストする際に利用され、シチュエーションに合わせたガイドラインを提供します。
• リソース：構造化データやナレッジベースの記事など、クライアントが読み取ることができる情報を提供します。
• ツール：実際の機能の実行やAPI呼び出しなど、動的な操作を可能にするインターフェースを提供します。

これらのプリミティブは、MCPクライアントによるルートやサンプリングといった高度なプロトコル処理と組み合わせることで、外部システムとの連携をシンプルかつ安全に実現します。開発者は、各外部APIの固有仕様に煩わされることなく、迅速かつ確実な統合処理を構築できるため、全体の開発効率が大幅に向上します。また、標準化された情報交換により、セキュリティやデータの整合性が維持され、システムの拡張性も向上します。

MCPの統合ワークフローと開発者エクスペリエンス

MCP統合の基本フローとデータの流れ

MCPの統合プロセスは、ホストアプリケーションが起動する際に、各MCPクライアントが自動的に生成され、接続可能な各MCPサーバーとの間でハンドシェイクを通じた初期通信が行われるところから始まります。具体的な流れは以下の通りです：

• 初期化：ホストアプリケーション起動時に、各MCPクライアントが生成され、サーバーと接続。
• ディスカバリー：各サーバーから提供されるツール、リソース、プロンプトの機能が一覧化され、ホスト内で利用可能に。
• コンテキストプロビジョニング：取得した情報を元に、AIモデルが必要なコンテキストを準備。
• 呼び出し：ユーザーのリクエストに応じ、ホストが適切なMCPサーバーにリクエストを中継。
• 実行とレスポンス：サーバーがリクエストに沿った処理を実施し、その結果を返送。
• 完了：MCPクライアントが結果をホストに中継し、AIモデルが最新の情報を用いて応答を生成。

この統合フローはすべて標準化されたJSONベースのプロトコルに沿って実施され、各環境やプログラミング言語に依存しない柔軟かつ安全なデータ交換を実現します。モジュール式アーキテクチャにより、各コンポーネントは独立してスケーリング・アップグレードが可能となり、迅速な市場投入と安定した長期運用が可能です。

開発者エクスペリエンスと実装メリット

MCPの導入により、開発者は新たな統合ごとにゼロからコードを実装する必要がなく、豊富なオープンソースSDKを活用して迅速にMCPサーバーやクライアントの実装が可能となります。Python、TypeScript、さらにはJava/Kotlinなど複数の言語に対応しているため、各プロジェクトに合わせたカスタマイズや、既存のMCPコネクタ（Googleドライブ、Slack、GitHub、SQLデータベースなど）の利用により、開発工数を大幅に削減できます。

さらに、セキュリティを重視した設計により、データは自社専用のインフラ内に安全に保持され、認証と暗号化を通じて保護されるため、プライバシーへの懸念を解消しながら高品質なAIソリューションを構築することが可能です。

MCPの技術的利点と実装メリット

統合の簡素化と開発効率の向上

MCPを採用することで、AIモデルと外部データソースやツールとの統合が一本化され、各種カスタム統合の実装が不要になります。従来、各サービスごとに独自のAPI仕様に対応するためのカスタムコードが必要でしたが、MCPはそれらを統一されたプロトコルで置き換え、開発効率を大幅に向上させます。

具体例として、Googleドライブ、Slack、GitHub、SQLデータベースなどの各種サービス向けに事前構築されたMCPコネクタの利用により、実装および保守にかかる工数が大幅に削減されるとともに、システムのアップグレード時にリンク切れやセキュリティリスクが低減されます。これにより、開発者は自社のコアアプリケーションロジックに専念でき、迅速な市場投入と長期的な運用コスト削減が実現可能です。

セキュリティとデータプライバシーの強化

MCPは、セキュリティおよびデータプライバシーの面でも大きな利点を提供します。MCPサーバーは自社のローカルまたはクラウド上のプライベートインフラ内にホストすることが可能で、機密情報を外部へ公開することなく安全に管理できます。

さらに、標準化された認証プロセスと暗号化技術を利用することで、外部とのデータ交換においても厳格なセキュリティが確保されます。これにより、企業はデータ規制に準拠しながら、利用者のプライバシーを堅実に保護することができ、情報の出所も明確に示されるため、AIの応答の信頼性と透明性が向上します。

知識の限界克服と応答精度の向上

MCPの導入は、AIモデルが抱えるトレーニングデータの更新タイミングや知識の断絶といった問題を効果的に克服します。従来、LLMはトレーニングのカットオフ日以降の最新情報に対応できず、「幻覚」と呼ばれる不正確な回答を生成するリスクがありました。

しかし、MCPを通じてAIモデルは外部の最新データソースや信頼性の高い情報へ容易にアクセスでき、リアルタイムで最新の情報を反映した応答が可能となります。例えば、ニュース速報データや最新のウェブ検索結果、各種APIから取得する統計情報などを動的に取り込むことで、専門分野における意思決定支援や高精度な情報提供が実現できるようになります。

まとめ

以上の内容から、MCPは大規模言語モデルの外部データ・ツール連携に革新的な統一プロトコルを提供し、従来の複雑な統合作業を大幅に簡素化します。MCPは、セキュリティ、保守性、拡張性の面で優れた利点を持ち、多様なサービスとの柔軟な連携を可能にすることで、AIモデルの応答精度や最新性を向上させます。

また、開発者にとっても豊富なSDKと統一されたプロトコルにより、実装工数の削減と市場投入の迅速化が実現され、今後のAIエコシステムの発展に大きく寄与する技術基盤と位置付けられています。