はじめに
Anthropic（アンソロピック）社は、自社のウェブサイトで、MCP（モデルコンテキストプロトコル）を次のように説明しています。
MCPは、アプリケーションがLLMにコンテキストを提供する方法を標準化するオープンプロトコルです。MCPは、AIアプリケーション向けのUSB-Cポートのようなものと考えてください。USB-Cがデバイスを様々な周辺機器やアクセサリーに接続する標準的な方法を提供するように、MCPはAIモデルを異なるデータソースやツールに接続する標準的な方法を提供します。
Anthropic（アンソロピック）社ウェブサイト: https://docs.anthropic.com/ja/docs/agents-and-tools/mcp より引用
MCPによって、AIモデルが様々なデータやツールに接続可能となることが、何となく理解できたものの、MCPを利用することの利点やその重要性に関するわかりやすい説明を知りたいと思い、少し調べてみました。
MCP の利点
標準化された通信: MCP は、AI モデルと外部データソースやツールとの間の通信を標準化します。これにより、異なるAIモデルやサービス間での相互運用性が向上し、開発者は個別の API 統合に苦労する必要がなくなります。
セキュアな連携: MCP は、AI が外部システムにアクセスする際のセキュリティと認証メカニズムを標準化し、安全なデータ連携を可能にします。アクセス権限を細かく設定できるため、「AI にどこまで許可するか」をまとめてコントロールできます。
2025年4月16日18時33分追記
MCP にはセキュリティ上の懸念事項があるとの説明も多く見受けられます。この点については、別途調べてみたいと思います。
リアルタイムな情報アクセス: MCP に対応した AI は、ウェブの記事やデータベース、API など、様々な外部データソースに直接アクセスし、最新かつ具体的な情報に基づいて応答できます。
動的なツール利用: MCP は、AI が外部アプリケーションやサービスの機能を呼び出すことを可能にします。例えば、カレンダーへの予定追加、地図サービスでの経路検索などを AI が自動的に実行できます。また、利用可能なツールを動的に検出して対話することも可能です。
複数のサービスを横断: 1つの AI アシスタントが複数のデータソースやツールに同時に接続できるため、「今日の予定に関連する最新ニュース」のような、横断的な質問への対応が可能になります。
開発効率の向上: 標準化された統合パターンにより、開発時間の短縮、メンテナンス性の向上、コンポーネントの柔軟な交換やアップグレードが容易になります。
MCP の重要性
MCPは、AI が単なるテキスト生成ツールから、より実用的でコンテキストを理解し、外部の世界とインタラクションできるインテリジェントなエージェントへと進化するための重要な基盤となります。
AI の能力拡張: 外部データやツールへのアクセスを容易にすることで、AI はより複雑なタスクを実行し、より正確でタイムリーな情報を提供できるようになります。
AIエコシステムの発展: オープンスタンダードである MCP は、様々な AI モデル、ツール、データソース間の連携を促進し、より多様で強力な AI エコシステムの構築に貢献します。
ユーザーエクスペリエンスの向上: AI アシスタントがユーザーのコンテキストをより深く理解し、パーソナライズされたサポートを提供できるようになるため、ユーザーエクスペリエンスが向上します。
業界標準の確立: MCP は、AI と外部システムの連携における事実上の標準となる可能性を秘めており、業界全体の開発効率と相互運用性を高めることが期待されます。
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