2026年版 RAG・AI Agent・MCPを整理する #LLM

Executive Summary

RAG、Agent、MCPは別物です。

RAG: 必要な情報を検索してモデルへ与える

Agent: 目標達成のために推論・行動を繰り返す

MCP: AIアプリケーションとデータ・ツール等を接続するProtocol

この3つを混同すると、不要に複雑で危険なアーキテクチャになりやすくなります。

最終確認日: 2026-10-08

背景と重要性

RAGの代表的な原論文では、モデル内部のParametric Memoryと外部のNon-parametric Memoryを組み合わせる方式が提示されました。

Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks

Agent研究の一つであるReActは、ReasoningとActionを交互に行いながら外部環境から情報を取得する方式を提示しました。

ReAct

MCPは、AIアプリケーションを外部システムへ接続するオープン標準です。

MCP Introduction

それぞれ目的が異なります。

RAGとは

基本形:

実務では追加で、

ACL Filter
Citation
Freshness
Document Version
Metadata Filter

が必要になります。

RAGの評価

Generationだけ評価してはいけません。

Retrieval
├─ relevant docs retrieved?
├─ permission correct?
└─ fresh enough?

Generation
├─ grounded?
├─ correct?
└─ citation correct?

と分けます。

Agentとは

Agentは概念的に、

というループです。

Agentに向いているのは、

調査ステップが可変
どのToolを使うか事前に固定できない
途中結果によって計画変更が必要

なTaskです。

逆に、

API A
→ Validation
→ API B

で十分ならAgentにする必要はありません。

MCPとは

MCPはAIアプリケーションと、

Data Sources
Tools
Workflows

を接続する標準です。

MCP公式ドキュメントでは、AIアプリからローカルファイル、データベース、検索、計算機などへ接続する例が示されています。

MCP Introduction

MCP Architecture

重要なのは、

MCP = Agent

ではないことです。

MCPは接続方式であり、Agent Architectureを採用しなくても利用できます。

三者を組み合わせるとどうなるか

ここでAgentが、

RAGで社内規程を確認
MCP Toolで現在データを取得
判断
必要なら別Toolを呼ぶ

といった処理を行います。

実務での活用例

社内ITサポートAgent

RAGで「どうすべきか」を調べ、

MCPで「現在の状態」を調べ、

必要ならToolで「操作する」

という分離です。

実務チェックリスト

RAG

Document ACLを継承している
Source ID / Versionを保持する
Citationを返せる
Retrieval評価セットを作る
古いDocumentを削除できる

Agent

Agentが必要な理由を説明できる
max stepsを設定する
timeoutを設定する
max costを設定する
Human Approvalを設計する
Tool結果をValidationする

MCP

MCP Serverをallowlist化する
Scopeを最小化する
読み取り・書き込み権限を分離する
Credentialを安全に保管する
Audit Logを残す
Untrusted Server metadataをSecurity Decisionに使わない

導入時の注意点とリスク

RAGにもPrompt Injectionがある

検索文書そのものが攻撃入力になる可能性があります。

したがって、

Retrieverで取れた
=
信頼できる命令

ではありません。

MCPで接続先が増えるほどAttack Surfaceも増える

便利なServerを追加するたび、

新しいTool
+
新しいCredential
+
新しいData Access

を増やしていると考えます。

Agentに無制限の自律性を与えない

重要な操作には、

Propose
→ Validate
→ Approve
→ Execute

というGateを置きます。

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