Model Context Protocol入門：AIをリアルワールドに接続する | 第1章：MCPとは何か？

はじめに

人工知能（AI）の世界は日々進化していますが、大規模言語モデル（LLM）は依然として限界を抱えています。たとえば、リアルタイムのデータにアクセスしたり、外部ツールを操作したりすることは、従来のモデルでは難しい課題でした。この問題を解決するために、Anthropicが2024年11月に公開したのが**Model Context Protocol（MCP）**です。MCPは、AIをデータやツールと標準化された方法で接続するオープンなプロトコルであり、まるで「AIのためのUSB-C」のような存在です。

このシリーズでは、MCPの基本から実際の応用、将来の展望までを詳しく解説します。第1章では、MCPの概要、なぜそれが必要なのか、そしてどんな価値を提供するのかを紹介します。開発者やAIに興味のある方にとって、MCPがどのように役立つか理解できる内容を目指します。

Model Context Protocol（MCP）とは？

MCPは、LLM（例：Claude）と外部のデータソースやツール（データベース、API、ビジネスツールなど）を接続するためのオープン標準プロトコルです。従来、AIモデルは閉じた環境で動作し、外部データを取り込むにはカスタムインテグレーションが必要でした。しかし、これらのソリューションは複雑でコストがかかり、スケーラビリティに欠けるものでした。

MCPは、この問題を解決するために設計されました。イメージとしては、スマートフォンにさまざまなデバイスを接続するためのUSB-Cのようなものです。MCPを使えば、AIモデルは標準化された方法で外部リソースにアクセスでき、開発者は簡単にインテグレーションを構築できます。

MCPの主な特徴

• 標準化：異なるLLMやツール間で一貫した接続方法を提供。
• 柔軟性：プロバイダーやツールを簡単に切り替え可能。
• 安全性：アクセス制御や認証を厳格に管理。

なぜMCPが必要なのか？

現在のLLMは、トレーニングデータに基づいて回答を生成しますが、以下の課題があります：

1. リアルタイムデータの欠如：たとえば、最新のニュースや社内データにアクセスできない。
2. アクションの実行が困難：メール送信やデータベース更新など、外部での操作ができない。
3. カスタムインテグレーションの複雑さ：各ツールごとに専用コードを書く必要があり、開発コストが増大。

MCPは、これらの課題を解決します。たとえば、以下のようなシナリオを考えてみましょう：

• 開発者がIDE内でコード補完を求めると、AIがGitHubリポジトリやデータベーススキーマを参照して正確な提案を行う。
• ビジネスユーザーがSlackでタスクを依頼すると、AIがNotionに自動でタスクを追加。

これらはすべて、MCPが標準化された接続を提供することで実現可能です。

MCPの主な利点

MCPがもたらす価値を以下にまとめます：

1. 標準化による効率化

MCPは、JSON-RPC 2.0をベースにしたシンプルなプロトコルです。開発者は、個々のツールごとに異なるAPIを学ぶ必要がなく、MCPに対応していればすぐに接続できます。これにより、開発時間とコストが大幅に削減されます。

2. 柔軟な拡張性

MCPは、特定のLLMやツールに依存しません。たとえば、Claudeから別のモデルに切り替えても、同じMCPサーバーを使用できます。この柔軟性は、将来的な技術変更にも対応しやすくします。

3. セキュリティの強化

MCPは、OAuth 2.1をサポートし、細かなアクセス制御を可能にします。ユーザーの同意なしにツールが実行されることはなく、機密データの漏洩リスクも低減されます。

4. コミュニティによるサポート

MCPはオープンソースであり、GitHub上で活発に開発されています。Block、Apollo、Zed、Replitなど、多くの企業やツールがすでにMCPを採用しており、エコシステムが急速に拡大しています。

MCPの歴史と現状

MCPは、Anthropicによって2024年11月に初めて公開されました。Anthropicは、元OpenAIの研究者たちが設立した企業で、AIの安全性と実用性に注力しています。MCPのリリース後、わずか数ヶ月で1000以上のオープンソースサーバーが公開され、開発者コミュニティから高い関心を集めています。

現時点で、MCPは以下のようなツールやサービスと統合されています：

• Zed Editor：コード補完のためのコンテキスト提供。
• Replit：オンラインプログラミング環境でのAI支援。
• Google Drive：ドキュメントへのリアルタイムアクセス。

実際の例：MCPが変えるAIの使い方

MCPの可能性を理解するために、簡単な例を見てみましょう。

シナリオ：データベース開発の支援

あなたがデータベースエンジニアで、複雑なSQLクエリを書いているとします。従来のLLMに「このクエリを最適化して」と依頼しても、スキーマやデータ構造を知らないため、役に立たない回答になることが多いです。

MCPを使えば、以下が可能になります：

1. IDEがMCPを通じてデータベーススキーマをAIに提供。
2. AIがスキーマを理解し、テーブル構造に基づいた最適なクエリを提案。
3. 必要に応じて、AIがデータベースに直接クエリを実行（ユーザーの許可を得て）。

このように、MCPはAIを単なるテキスト生成ツールから、実際の作業を支援するアシスタントに変えます。

コード例：MCPのシンプルな接続イメージ

MCPの動作を直感的に理解するために、以下はPythonを使った簡単なMCPサーバーの例です。このサーバーは、ファイルリストをAIに提供します。

from mcp import MCPServer
import os

class FileListServer(MCPServer):
    def list_files(self, directory):
        return os.listdir(directory)

server = FileListServer(host="localhost", port=8080)
server.register_resource("files", list_files)
server.start()

このコードでは：

• MCPServerクラスを使ってサーバーを起動。
• list_filesメソッドをリソースとして登録。
• AIがこのサーバーに接続し、指定ディレクトリのファイルリストを取得可能。

実際のMCP実装はもっと複雑ですが、この例で基本的なアイデアが伝わるはずです。次の章では、MCPの内部構造をさらに詳しく見ていきます。

まとめと次へのステップ

MCPは、AIを外部データやツールとシームレスに接続するための革新的なプロトコルです。標準化、柔軟性、安全性を兼ね備え、開発者にとってAIアプリケーションの構築を容易にします。この第1章では、MCPの概要とその重要性を紹介しました。

次の第2章では、「MCPはどのように動作するのか？」をテーマに、クライアント-サーバーアーキテクチャやJSON-RPCの仕組みを解説します。技術的な詳細に興味がある方は、ぜひお楽しみに！

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