急速に進化する人工知能（AI）の分野では、新しい頭字語や概念が次々と登場します。あなたはおそらく、RAG（Retrieval Augmented Generation）という、巨大言語モデル（LLM）が特定の情報にアクセスし活用する方法を革命的に変える強力な技術について聞いたことがあるでしょう。しかし、もう一つの同様に重要なプレイヤーが注目を集めています。それがMCP（Model-Context-Protocol）サーバです。一部では、これを「AIツールのUSB-C」ともささやき、標準化されたプラグアンドプレイのインタラクションの未来を示唆しています。 ここで疑問が湧いてきます：RAGがデータベースをベクトル化してコンテキストを取得できるのに、なぜLLMがMCPサーバを使ってコンテキストを要求する必要があるのでしょうか？ その答えは、インタラクションのタイミングと性質にあります。RAGは、LLMが応答を作成し始める前に関連する背景知識を提供するのに優れていますが、MCPは生成プロセス中に外部システムと動的にインタラクトする能力をLLMに与えます。これを、シェフに最初にすべての材料を渡す（RAG）と、レシピの途中で特定のスパイスや新鮮な材料を呼び出すことができるようにする（MCP）違いと考えることができます。これにより、はるかに広範なツールやリアルタイムの情報が利用可能になります。
MCPの活用例を描いてみましょう
例えば、あなたがAIに「今四半期の販売量トップ5の製品は何ですか？最近そのいずれかに顧客からのクレームや問題が報告されましたか？」と質問したとします。 これは単純な検索ではありません。複数のステップを要する調査が必要です：
- AIの解析：LLMはまずあなたの質問を解析します。販売データ（おそらく製品データベースから）と顧客フィードバック（クレームやサポートチケットシステムから）の2つの異なる情報が必要であることを認識します。
- 最初の専門家（製品DB）への呼びかけ：AIは、製品データベースが販売データの主要なソースであると特定します。MCPクライアントを介してリクエストを作成します。これは次のように見えるかもしれません：getTopProducts(by="sales_volume", period="2025-01-01 - 2025-03-31", limit=5)。
- MCPサーバの働き：このリクエストは指定されたDB関連のMCPサーバに送信されます。このサーバは熟練した通訳のように機能します。標準化されたMCPコールを受け取り、実際の製品データベースが必要とする特定のクエリ言語やAPIコールに変換します。
- データの取得とフォーマット：MCPサーバはデータベースからデータを取得し、それをAIが容易に理解できるように構造化された形式、通常はJSONにフォーマットします。
- データの配送：サーバはこの整理された製品データのパッケージをAIクライアントに送信します。
- 動的コンテキスト注入：AIクライアントはトップ5の製品を取得し、この新しいデータをLLMにフィードバックして、回答の生成に影響を与えるアクティブなコンテキストの一部とします。
- 次の調査（クレームDB）：トップ製品が特定された後、AIは類似のMCPコールレスポンスパターンを別のMCPサーバ（顧客クレーム/問題データベースに接続されたもの）と実行し、これらの特定の製品に関連する最近の報告を確認するかもしれません。
この一連のプロセスを通じて、AIクライアントはオーケストレーターとして機能し、一つのツールからの出力（製品リスト）を次のツール（クレーム検索）の入力としてインテリジェントに使用します。最終的に、必要なすべてのピースを動的に集め、包括的な回答を構成します。
MCPの導入：課題と考慮事項 MCPサーバの潜在能力は大きいですが、プロジェクトに導入する際にはいくつかの考慮事項があります。
これらは障害になるわけではありませんが、慎重な評価が必要です：
-
運用上の負荷：異なるツールやデータソース用に追加のMCPサーバを運用することは、展開、監視、および稼働時間の維持において運用上の努力を増加させます。
-
ステートレス性とスケーラビリティ：これらのMCPサーバをステートレスに設計する方法は？これは、容易な水平スケーリングと効果的な負荷分散のために重要であり、需要の変動に対応できるようにするためです。
-
標準化と選択：多くのオープンソースコミュニティやベンダーがMCPのようなサーバを開発する可能性がある中で、どれを作成、採用、または維持するかを定義する方法は？明確な基準を確立することが重要です。
-
急速な進化：MCPサーバのコンセプトは比較的新しく、日々進化しています。これには、新しい変更、プロトコル、およびベストプラクティスに素早く適応する必要があります。
-
セキュリティとガードレール：これらのサーバはリクエストと潜在的に機密性の高いデータを取り扱います。認証（トークン/キー）と認可を含む強固なセキュリティ対策が重要です。
-
ガバナンスとコントロール：MCPサーバのインタラクションをどのようにガバナンスするか？特定のデータに対してREAD操作のみを許可し、CREATE、UPDATE、DELETEを禁止するポリシーを強制するゲートウェイの実装や定期的な脆弱性スキャンの実施が重要です。
-
信頼の重要なテスト：おそらく最も重要な考慮事項はテストです。厳格な精度テストは根本的に重要です。MCPサーバがデータを取得できるかどうかだけでなく、AIモデルが以下に適しているかどうかも問われます：
a. これらのツールを使うタイミングを知っているか
b. タスクに適したツールを選んでいるか
c. ツールの出力を適切に意思決定に活用しているか綿密なテストがなければ、誤用のリスクがあります。AIはツールに過度に依存したり、誤ったツール使用したり、最も必要なときにツールを使用しない可能性があります。精度テストはAI操作の整合性有効性を保護します。
RAGとMCPの持続的なパートナーシップ
MCPサーバはRAGを置き換えるためにあるのではなく、補完するためにあります。RAGは基礎的な事前ロードされた知識ベースを提供し、MCPは動的でオンザフライのツールキットを提供します。両者が一体となることで、LLMは知識が豊富なだけでなく、リソースフルでインタラクティブになり、リアルタイムで世界のデータと連携する複雑で多面的なクエリに対応できるようになります。今後、MCPの慎重な統合が、より洗練された、真に役立つAIアプリケーションの鍵となるでしょう。