MCP（Model Context Protocol）とは？AI×業務効率化の未来を変える最新標準ガイド

• 「AIがもっと正確な回答をしてくれたらな…」
• 「外部のツールやデータベースと簡単に連携できたら便利なのに…」
• 「カスタマイズしようとしたら、APIやら設定やらで面倒くさい…」

MCP（Model Context Protocol）とは？

MCP（Model Context Protocol）とは？

なぜMCPが必要なのか？

• AIがスプレッドシートにデータを入力
• AIが外部のニュースサイトから情報を取得
• AIがスケジュールを管理して、会議の招待を送る

背景と目的

• 「あるAIツールでは特定データだけ参照できるが他は不可」
• 「各社が似た連携機能を非互換な方法で実装」
• 「一つの改良が他には波及しない」

従来のAIモデルとの違い

MCPの導入によるメリット

MCPを導入することで、次のようなメリットが生まれます。

 

 

ユニバーサルアクセスと柔軟性

 

 

単一のオープンプロトコルを介して、LLM（MCPクライアント）は任意の外部データソースに対してデータ取得やクエリを行えます。MCPは特定のベンダーに依存しない標準仕様のため、LLMのプロバイダを変更したり複数のAIを切り替える場合でも同じコネクタを再利用できます。

 

まさに「AI用の共通ポート」として機能し、環境やベンダーが異なってもシームレスに接続可能です。

 

 

安全で標準化された接続

 

 

MCPは認証やアクセス制御、データ形式の標準化をプロトコル内で扱うため、従来のようにデータソースごとにバラバラな認証方式やAPI形式に対応する必要がありません。

企業内データを自社インフラ内に留めたままAIに提供できる設計になっており（オンプレミス環境でMCPサーバーを立てられる）、ポリシーの適用や利用ログの一元管理も容易です。

 

この統一された接続はセキュリティとコンプライアンス面で大きな利点をもたらします。

 

 

再利用性と拡張

 

 

MCPではデータ連携部分を「コネクタ（サーバー）」というモジュールに切り出すため、開発者は一度コネクタを作れば複数のLLMやクライアントで再利用できます。

 

これにより「同じAPI連携を用途ごとに何度も作り直す」といった無駄を削減できます。

またオープンソースのコネクタが増えれば、必要な機能を組み合わせるだけで新しい統合を実現でき、エコシステム全体での効率向上につながります。

 

 

維持管理の容易さ

 

 

標準化されたアプローチにより、長期的なメンテナンス性が向上します。

従来のアドホックな統合は、新しいデータ源が増えるたびにコードの複雑化やバグ発生のリスクがありました。

 

MCPであれば共通仕様上で動くため連携部分の不具合が少なく、デバッグも統一的に行えます。

新たなプラットフォームを採用する際も既存のMCPコネクタを利用するか共有ライブラリに貢献すればよく、一から統合コードを書き直す必要が減ります。

 

 

 

 

MCPの技術的な仕組み

アーキテクチャ概要

 

 

MCPはクライアント-サーバー型のアーキテクチャに基づいています。

（アーキテクチャ＝システムやソフトウェア、ネットワークの全体的な構造、その設計方法）

MCPクライアント＝AIが動いているアプリ側に組み込まれる部分（例：AIチャットアプリやIDE拡張など）

MCPサーバー＝データソース（社内DBやWeb APIなど）に接続し、必要な情報を提供する小さなプログラム

 

この構造はプログラミング言語の開発環境で広く使われるLanguage Server Protocol (LSP)と類似しており、各LLMアプリケーション(MCPクライアント)がMCPサーバー群に接続する形で動作します。

 

具体的には、ホスト (Host) となるAIアシスタントアプリケーション（例: Claude DesktopやIDE拡張など）の内部にMCPクライアントが組み込まれ、必要に応じて外部のMCPサーバーに接続します。各MCPサーバーは企業のデータベースやクラウドAPIなど特定のデータソースや機能を公開する軽量なプログラムであり、ホストは複数のサーバーと同時に接続してデータをやり取りできます。

 

この構成により、AIアシスタント側は標準化された方法で様々な情報源へアクセス可能になるのです。

 

 

上述のMCPアーキテクチャ図では、ローカル環境上のAIアシスタント（ホスト）が複数のMCPサーバー（A,B,C）に接続し、それぞれが異なるデータソースに橋渡ししている様子が示されています。

例えばMCPサーバーA・Bはローカルのファイルやデータベースなどに接続し、MCPサーバーCはWebの外部サービス(API)にアクセスしています。ホスト側から見ると、これら複数のデータ源に対してすべてMCP経由の統一した方法で問い合わせや操作を行えるため、個別のAPI呼び出し方法の違いを意識する必要がありません。

 

 

通信プロトコル

 

（プロトコル＝コンピュータでデータをやりとりするために定められた手順や規約などを定めた規格）

 

MCPクライアントとサーバーの通信にはJSON-RPC 2.0規約に従ったメッセージが使われます。

 

出典：JSON-RPC

 

クライアントはサーバーに対しJSON形式のリクエストを送り、サーバーはそれに対応するJSONレスポンスを返すという形で双方向のやりとりが行われます。

 

通信路（トランスポート）としては、ローカル環境であれば、標準入出力(stdin/stdout)パイプを用いた接続が典型で、リモート環境ならば、HTTPによるサーバー送信イベント(SSE)やWebSocket、UNIXドメインソケットなど複数のトランスポート方式に対応しています。

 

接続時にはまずクライアントからサーバーへinitializeメッセージを送り、自分の対応するプロトコルバージョンや能力を通知します。サーバー側もそれに応じて初期化応答を返し、以降どの機能をサポートしているかをクライアントとサーバー間で握手（ネゴシエーション）します。

 

 

提供される機能種別

 

 

MCPが扱う「コンテキスト（文脈情報）」は、大きく次の3種類に分類されます。

 

ツール (Tools)

 

 

LLMから呼び出せる関数や操作です。

例えばcreateNewTicket（チケット発行）やuapdateDatabaseEntry(DB更新）といったアクションがツールに該当します。ツールはAIに計算や外部システムとのやりとりといったテキスト生成だけでは困難な操作を実行する能力を与えます。

 

 

リソース (Resources)

 

 

ファイルやデータといった参照用の情報を指します。

例えば社内WikiのMarkdown文書「company_wiki.md」や財務データの表などがリソースとして提供されます。リソースはモデルに最新かつ詳細な知識を与える土台となり、汎用モデルをドメイン固有の有用なアシスタントへ変身させます。

 

 

プロンプト (Prompts)

 

 

あらかじめ用意されたテンプレート文章です。特定のタスクを行うようモデルを誘導する定型プロンプトや、フォーマット指定された指示文が該当します。プロンプトは一種のひな形としてモデルからの応答の品質や形式をコントロールする役割を果たします。

 

 

これらはいずれも最終的にはモデルのコンテキストウインドウ（入力テキスト空間）に埋め込まれる点で共通していますが、用途に応じて使い分けられます。

 

現在の実装では特にツール機能の利用が中心となっており、クライアント側もツール呼び出しを主体とした設計になっています。

 

 

データフローの例

 

 

 

MCPの具体的なユースケース

業務フローの自動化（マルチエージェント統合）

データ分析・レポーティング

AIアシスタントによるナレッジ検索・問い合わせ対応

開発業務の効率化（コードアシスタントの強化）

MCPの導入プロセス

1．環境の準備

 

 

開発に使用する言語環境を整えます。

 

例えばPythonで実装する場合、Python 3.10以上をインストールし、公式のMCPパッケージ（SDK）をpip経由で導入します。pip install mcp[cli]のようにインストールすることで、MCPサーバー構築に必要なライブラリ一式が利用可能になります。

 

Node.jsで実装する場合は、Node.js 20以上を用意し、npm経由でMCPフレームワークをインストールします（Anthropic提供のCLIツールも存在します）。

 

 

2．MCPサーバーの作成

 

 

対象とするデータソースや機能に合わせてMCPサーバーを実装します。

 

SDKを使うことで、サーバー名を指定してオブジェクトを生成し、関数デコレータなどで提供したいツールやリソースを定義できます。

 

以下はPython用SDK（FastMCP）を利用したシンプルなサーバー実装例です。天気情報を取得するツールを2つ公開するサーバーを定義しています（※簡潔さのためエラーハンドリング等は省略）。

 

 

上記の例では、FastMCPライブラリを用いてweatherという名前のサーバーを作成し、2つのツール関数（get_alertsとget_forecast）を登録しています。それぞれHTTP APIから天気データを取得し、文字列として結果を返すシンプルな処理です。

最後にmcp.run(transport="stdio")を呼ぶことでサーバーの待受を開始します。このようにSDKを使えば、数十行のコードで自前のMCPコネクタ（サーバー）を実装可能です。

 

 

3．サーバーの起動

 

 

実装したMCPサーバーを起動します。

 

先ほどのPythonコードであればターミナル上でpython weather_server.pyのように実行するだけで、標準入出力経由でクライアントからの接続を待ち受ける状態になります。

MCPサーバーは起動時に自分の提供するツールやリソースのリストを内部で保持しており、クライアントからtools/list等の要求があればそれに応答します。上記サーバーが正常に動いていれば、AI側からこのサーバー経由でget_alertsやget_forecastを呼び出せる準備が整ったことになります。

 

 

 

4．クライアント側での接続設定

 

 

次にAIアシスタント（ホストアプリケーション）側で、起動したMCPサーバーに接続する設定を行います。

 

例えばClaude Desktopを利用している場合、設定ファイルやUI上で「カスタムMCPサーバー」としてweatherサーバーを登録します。Claude DesktopではMCPサーバーを検出すると自動でそのツールを会話に利用できるようになり、ユーザーが何もしなくてもAIがサーバー上のツールを認識して呼び出せる状態になります。

 

ホストによって設定方法は異なりますが、基本的にはサーバーの所在（ローカル実行の場合は標準入出力かポート、リモートならURLなど）を指定して接続させるだけです。

 

MCP対応のホストにはClaudeの他にも、ZedエディタやCursorといった開発ツール、独自開発のチャットUIなどがあります。自作のクライアントを作る場合は、公式SDKのクライアントクラスを利用してサーバーとの接続処理を実装します。

 

 

5．動作確認

 

 

設定が完了したら、実際にAIアシスタントからMCPサーバー経由の機能が使えることを確認します。

 

Claude Desktopであればチャット画面で「今の気温は？ (現在地の緯度経度を指定)」などと尋ねてみると、裏でモデルがget_forecastツールを呼び出し、天気予報APIから取得した結果を含めて回答してくれるはずです。

 

必要に応じてMCP Inspector等のデバッグツールを使うと、サーバーへのリクエスト内容や返答を確認でき、開発中の不具合検証に役立ちます。

 

 

MCPの課題・今後の展望

課題

今後の展望

業界標準としての定着

より高度なエージェントの台頭

統合ガバナンスの確立

開発コストの大幅削減

まとめ