MCP とは

Model Context Protocol (MCP) は、生成AI（特に大規模言語モデル, LLM）と外部システム（データソース、アプリケーション、ツールなど）を双方向に接続するためのオープン標準の通信プロトコルです。

これは、AIが静的な学習データに依存するだけでなく、リアルタイムの情報を取得したり、外部システムでアクションを実行したりすることを可能にし、AIの精度、実用性、自動化能力を向上させることを目的としています。

1. MCPの概要と役割

MCPは、生成AIの能力を次のステージへと押し上げる「AIのための共通言語」や「AIのためのUSB-Cポート」とも例えられます。

特徴	説明
オープン標準	誰でも自由に実装・利用できる標準化された規格です。
双方向通信	AIが外部システムから情報を取得するだけでなく、外部システムでアクション（ツール実行）をトリガーできます。
コンテキストの標準化	社内外の様々なデータソース（DB、ファイルシステム、SaaSなど）とAIを共通の形式で接続し、リアルタイムの情報提供をスムーズにします。
動的な検出	AIモデルが利用可能な外部ツールを動的に検出し、対話することが可能になります。
ハルシネーションの低減	信頼できる外部データソースにアクセスする明確な方法を提供することで、LLMが事実に基づいた回答を生成しやすくなります。

MCPは、主に以下の3つのコンポーネントで構成されるアーキテクチャを持ちます。

役割: LLM（生成AI）を搭載したアプリケーション本体（例：Claude、ChatGPTのようなチャットボット、IDEアシスタントなど）。
機能: 外部リソースへの問い合わせやツールの実行を直接管理するのではなく、クライアントに指示を出します。いつ、どの外部リソースを使うか、どのツールを実行するかを決定します。

役割: ホストとMCPサーバーの間をつなぐ通信の仲介役。
機能: ホストの要求に基づき、サーバーとの接続を確立し、コンテキスト（データ）の流れやツールの実行を管理します。関連する文書やAPIの結果などのコンテキストを選択し、LLMのコンテキストウィンドウに注入します。

役割: 外部のシステムやツールとの接続窓口となるモジュール。
機能: クライアントからのリクエストを処理し、以下の3つの機能を提供することで、特定のデータソースや外部ツールへのアクセスを提供します。
- リソース (Resources): ユーザーやLLMが利用する文脈やデータ（テキスト、画像、動画など）。
- ツール (Tools): LLMが呼び出す実行可能な関数（外部API呼び出し、DB操作、ファイル編集など）。
- プロンプト (Prompts): 定義済みのプロンプトテンプレート。

MCPにより、LLMは企業の業務システムとシームレスに連携し、より高度な自動化や情報活用が可能になります。