MCP（Model Context Protocol）とは何か

MCP（Model Context Protocol）は、AIモデルと外部ツールやデータソースを標準化された方法で接続するためのオープンプロトコルです。Anthropic社が2024年末に提唱し、2025年から急速に普及が進んでいます。

従来、AIアシスタントが外部のツール（ファイル操作、データベース検索、Web APIなど）を利用するには、サービスごとに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。MCPはこの問題を解決するために、「AIモデル」と「ツール」の間に共通のインターフェースを提供します。

イメージとしては、USBポートに近い考え方です。USBが登場する前は、プリンターもキーボードもそれぞれ異なるコネクタが必要でした。USBという共通規格ができたことで、どのデバイスも同じポートで接続できるようになりましたよね。MCPはAIの世界で同じことを実現しようとしています。

MCPが解決する3つの課題

1. ツール連携の断片化

ChatGPTのプラグイン、ClaudeのTool Use、GeminiのFunction Calling——各社が独自の仕組みを持っており、ツール開発者は同じ機能をプラットフォームごとに実装し直す必要がありました。MCPは一度実装すれば、対応するすべてのAIモデルで利用可能になる標準を目指しています。

2. コンテキストの受け渡し

AIモデルが複数のツールを連携して使う場合、あるツールの出力を別のツールに渡す仕組みが必要です。MCPはこのコンテキストの受け渡しを標準化しており、複雑なワークフローでもスムーズにデータが流れるようになっています。

3. セキュリティとアクセス制御

AIモデルに外部ツールへのアクセスを許可する際、どこまでの権限を与えるかは重要な問題です。MCPには権限管理の仕組みが組み込まれており、ユーザーが明示的に許可した操作だけをAIが実行できるようになっています。

MCPのアーキテクチャ

MCPのアーキテクチャは、大きく3つのコンポーネントで構成されます。

MCPホスト（AIアプリケーション側）

Claude Desktop、VS Code、IDEなどのAIアプリケーションがホストとなります。ホストはMCPクライアントを内包し、MCPサーバーとの通信を管理します。

MCPサーバー（ツール提供側）

各ツールやサービスの開発者が提供するサーバーです。たとえば、GitHub MCPサーバー、Slack MCPサーバー、ファイルシステムMCPサーバーなどがあります。サーバーは以下の3種類のリソースを公開できます。

  • Tools（ツール）：AIが実行できるアクション（ファイル作成、検索、API呼び出しなど）
  • Resources（リソース）：AIが読み取れるデータソース（ドキュメント、データベースの内容など）
  • Prompts（プロンプト）：事前定義されたプロンプトテンプレート

トランスポート層

MCPはJSON-RPCベースのプロトコルで、ローカル通信（stdio）とリモート通信（HTTP + SSE）の両方をサポートしています。ローカルでの開発時はstdioで高速に、本番環境ではHTTPで安全に通信できる柔軟な設計になっています。

MCPの実践的な活用例

開発者向け：Claude Desktopでの活用

もっとも身近な活用例は、Claude Code CLIやClaude DesktopでMCPサーバーを追加する方法です。設定ファイルにサーバー情報を追記するだけで、Claudeがローカルファイルの読み書きや、GitHubのリポジトリ操作などを行えるようになります。

企業向け：社内ナレッジベースとの接続

社内のConfluenceやNotionをMCPサーバー化することで、AIアシスタントが社内ドキュメントを直接検索・参照できるようになります。RAG（検索拡張生成）と組み合わせることで、より正確な回答が期待できます。

Google Developer Knowledge APIとの連携

Googleも最近、Developer Knowledge API & MCP Serverを公開しました。これにより、AIモデルがGoogleの公式ドキュメントをMCPを通じて直接参照できるようになっています。

MCPのエコシステムと対応状況

MCPの対応は急速に広がっています。2026年2月現在、主要な対応状況は以下のとおりです。

  • Anthropic Claude：Claude Desktop、Claude Code CLIで完全対応
  • Microsoft：Agent FrameworkでMCPサポートを追加
  • Google：Gemini APIでMCPクライアント機能を実装
  • OpenAI：ChatGPTでのMCPサポートを発表済み
  • 開発ツール：Cursor、Windsurfなどの主要AIエディタも対応

コミュニティでも数百のMCPサーバーが公開されており、GitHub、Slack、PostgreSQL、Docker、Puppeteerなど幅広いツールが利用可能です。

MCPの課題と今後の展望

MCPはまだ発展途上のプロトコルであり、いくつかの課題も存在します。

まず、セキュリティモデルの成熟が挙げられます。現時点ではOAuth 2.0ベースの認証が導入されていますが、エンタープライズ環境での利用にはさらなる強化が必要とされています。

また、サーバーの品質管理も課題です。誰でもMCPサーバーを公開できるため、悪意あるサーバーが混入するリスクがあります。公式のレジストリや認証の仕組みの整備が進められています。

さらに、転換の観点では、MCPがAIエージェントの標準インフラになる可能性は高いといえます。AGENTS.mdのような設定ファイルと組み合わせることで、AIエージェントの能力と安全性を両立する未来が見えてきています。

まとめ：MCPはAIの「USB規格」になるか

MCP（Model Context Protocol）は、AIモデルと外部ツールの接続を標準化するプロトコルとして、急速にエコシステムを拡大しています。開発者にとっては「一度書けばどこでも使える」ツール連携が実現し、ユーザーにとってはAIアシスタントの能力が大幅に拡張される仕組みです。

2026年はMCPの普及がさらに加速する年になりそうです。AI開発に関わる方は、今のうちにMCPの基本的な仕組みを理解しておくことをおすすめします。