人工知能（AI）アシスタントはますますサトシくなっていますが、あなたは考えたことがありますか：なぜそれらはあなたのファイルを直接読み取ったり、あなたのメールを閲覧したり、企業データベースを訪れて、よりニーズに合った回答を提供できないのでしょうか？その理由は、現在のAIモデルがしばしばそれぞれのプラットフォームに制限されており、異なるデータソースやツールに簡単に接続できないためです。Model Context Protocol（MCP）は、この問題を解決するために生まれた全く新しいオープンスタンダードです。
簡潔に言えば、MCPはAIアシスタントのために作られた「汎用インターフェース」のようなもので、さまざまなAIモデルが安全かつ双方向に必要な外部情報やサービスに接続できるようにします。次に、MCPの定義、機能、設計理念をわかりやすく紹介し、比喩や例を通じてその動作を説明します。また、学界や開発コミュニティのMCPに対する初期反応、MCPが直面する課題や制限についても議論し、未来の人工知能アプリケーションにおけるMCPの可能性と役割を展望します。
MCPの由来と目標：AIのためのデータブリッジを構築すること
AI アシスタントの広範な利用に伴い、さまざまな業界がモデルの能力を向上させるために多大なリソースを投入していますが、モデルとデータの隔たりが大きなボトルネックとなっています。
現在、私たちがAIに新しいデータソース（例えば、新しいデータベース、クラウドドキュメント、企業内部システム）を学習させたい場合、通常は各AIプラットフォームと各ツールのためにカスタマイズされた統合ソリューションを構築する必要があります。
開発が煩雑で維持が難しいだけでなく、いわゆる「M×N 統合問題」を引き起こします：M種類の異なるモデルとN種類の異なるツールがある場合、理論的にはM×N種類の独立した統合が必要であり、需要に応じて拡張することはほぼ不可能です。このような断片化された方法は、コンピュータが標準化されていなかった時代に戻ったかのようで、新しいデバイスを接続するたびに専用のドライバーやインターフェースをインストールしなければならず、非常に不便です。
MCPの宗旨は、この障壁を打破し、AIシステムとさまざまなデータソースを接続するための汎用的でオープンな標準を提供することです。Anthropic社は2024年11月にMCPを発表し、開発者が各データソースごとに「プラグ」を開発する必要がなく、標準的なプロトコルを使用してすべての情報を通信できるようにしたいと考えています。
誰かがそれをAIの世界の「USB-Cインターフェース」に例えました：USB-Cがデバイス接続を標準化したように、MCPはAIモデルに外部データとツールにアクセスするための統一された「言語」を提供します。この共通のインターフェースにより、最前線のAIモデルは情報の孤島の制約を突破し、必要な文脈情報を取得して、より関連性があり、有用な回答を生成することができます。
MCPはどのように機能しますか？ツールとデータの一般的な「翻訳官」
技術的なハードルを下げるために、MCPは直感的なClient-Server（クライアント-サーバー）アーキテクチャを採用しました。
MCPは、一元的に調整された「翻訳者」と考えてください:一方の端には、チャットボット、インテリジェントエディター、またはAIの支援を必要とするソフトウェアなどのAIアプリケーション(クライアント)があります。 その対極にあるのが、企業のデータベース、ドライブ、メールサービス、外部ツールなどのデータやサービスです。
開発者は特定のデータソースに対してMCPサーバー（軽量プログラム）を作成し、それを標準フォーマットで外部に提供することができます。また、AIアプリケーションに組み込まれたMCPクライアントは、プロトコルに従ってサーバーと通信することができます。
このデザインの妙は、AIモデル自体がさまざまなAPIやデータベースを直接呼び出す必要がないことです。MCPクライアントを通じてリクエストを発信するだけで、MCPサーバーが仲介者となり、AIの「意図」を対応するサービスの具体的な操作に翻訳し、実行後に結果をAIに返します。このプロセスは、ユーザーにとって非常に自然で、彼らは日常の言葉でAIアシスタントに指示を出すだけで、残りのコミュニケーションの詳細はMCPが裏で手配してくれます。
具体的な例を挙げると、AIアシスタントにGmailのメールを処理してもらいたいとします。まず、GmailのMCPサーバーをインストールし、標準のOAuth認証プロセスを通じてそのサーバーにあなたのGmailアカウントへのアクセス権を取得させることができます。
その後、AI アシスタントと会話する際に、「上司から送られてきた四半期報告に関する未読メールを確認してくれませんか？」と尋ねることができます。AI モデルはこの文をメール検索タスクとして認識し、MCP プロトコルを使用して Gmail サーバーに検索リクエストを送信します。MCP サーバーは以前に保存された認証情報を使用して、あなたの代わりに Gmail API にアクセスし、メールを検索し、その結果を AI に返します。次に、AI は情報を整理し、見つかったメールの要約を自然言語であなたに回答します。同様に、「先週のすべてのマーケティングメールを削除してください」と続けて言うと、AI は再び MCP を通じてサーバーに指示を送り、メールの削除操作を実行します。
全体のプロセスでは、Gmailを直接開く必要はなく、AIとの対話を通じてメールの確認や削除のタスクを完了できます。これがMCPがもたらす強力な体験です：AIアシスタントが「コンテキストブリッジ」を介して日常アプリの操作に直接接続しました。
MCPは双方向のインタラクションをサポートしており、AIは外部データを「読み取る」ことができるだけでなく、ツールを介して外部アクション(カレンダーイベントの追加、電子メールの送信など)を実行することもできます。 これは、AIがデータの「本」を取得するだけでなく、使用可能な「ツールボックス」のセットを取得するようなものです。 MCPを使用すると、AIは、プログラムの質問に答えるときにデータベースクエリツールを自動的に呼び出してデータを取得するなど、ツールを使用してタスクを完了することを適切なタイミングで自律的に決定できます。 この柔軟なコンテキストメンテナンスにより、AIはコンテキストを記憶しながらさまざまなツールやデータセットを切り替えることができ、複雑なタスクの解決の効率が向上します。
MCPの4つの特長
MCP が注目を集める理由は、オープン、標準化、モジュール化などの複数の設計理念を統合し、AI と外部世界とのインタラクションをさらに進化させるためです。以下は MCP のいくつかの重要な特徴です：
オープンスタンダード：MCPはオープンソース形式で公開されたプロトコル仕様です。誰でもその仕様の詳細を確認し、実装することができます。このオープン性は、特定のベンダーに属さないことを意味し、特定のプラットフォームに縛られるリスクを減少させます。開発者は、MCPにリソースを安心して投資できます。なぜなら、一度採用されれば、将来的にAIサービスプロバイダーやモデルを切り替えても、新しく導入されるモデルが同じMCPインターフェースを引き続き利用できるからです。言い換えれば、MCPは異なるブランドのモデル間の互換性を強化し、ベンダーロックインを回避し、より多くの柔軟性をもたらします。
1 つの開発、複数のアプリケーション: これまで、開発者が 1 つの AI モデル用に作成したプラグインや統合を、別のモデルに直接適用することはできませんでした。 しかし、MCP を使用すると、同じデータ コネクタを複数の AI ツールで再利用できます。 たとえば、OpenAI の ChatGPT と Anthropic の Claude が Google ドライブに接続するためにインテグレーターを作成する必要はなく、両方で使用できる MCP 準拠の「Google ドライブ サーバー」を提供するだけです。 これにより、開発コストとメンテナンスコストが節約されるだけでなく、コミュニティがさまざまなMCP統合モジュールを共有でき、新しいモデルが稼働したときにすでに持っている豊富なツールを直接活用できるため、AIツールのエコシステムがより繁栄します。
コンテキストとツール: MCP は Model Context Protocol と呼ばれ、実際には AI 支援情報を提供するさまざまな形式をカバーしています。 仕様によると、MCPサーバーは、AIが使用する3種類の「プリミティブ(primitive)」を提供できます。 2つ目は「リソース」で、ファイルコンテンツやデータテーブルなどの構造化データを指し、AI入力のコンテキストとして直接使用できます。 最後に、上記のようにデータベースのクエリや電子メールの送信など、実行できる機能またはアクションである「ツール」があります。 同様に、AI クライアント側では、"root" と "sampling" という 2 つのプリミティブが定義されています。 ルートは、クライアントのファイルシステムへのサーバーのエントリポイントを提供し(たとえば、サーバーがユーザーのローカルファイルを読み書きできるようにします)、サンプリングは、サーバーが高度な「モデルの自己ループ」動作のためにAIに追加のテキスト生成を要求できるようにします。 これらの技術的な詳細は、平均的なユーザーが掘り下げる必要はありませんが、この設計は、AIが外界と対話するために必要な要素を、将来の拡張と最適化のためにさまざまなタイプに分割するという、MCPのモジュール思考を示しています。 たとえば、Anthropicチームは、従来の「ツールの使用」の概念をプロンプトやリソースなどのタイプに細分化することで、AIがさまざまな意図を明確に区別し、コンテキスト情報をより効果的に使用できることを発見しました。
セキュリティと承認に関する考慮事項: MCP のアーキテクチャでは、データのセキュリティとアクセス許可の制御が十分に考慮されています。 通常、すべての MCP サーバーでは、機密データにアクセスするときにユーザー認証が必要です(たとえば、上記の Gmail の例では、OAuth を介してトークンを取得します)。 新しいバージョンの MCP 仕様では、OAuth 2.1 に基づく標準認証プロセスがプロトコルの一部として導入され、クライアントとサーバー間の通信が適切に認証および承認されるようにしています。 さらに、MCPは、特定のリスクの高い操作について、ヒューマン・イン・ループのモデレーションメカニズム、つまり、AIが重要なアクションを実行しようとしたときにユーザーに確認または拒否する機会を与えることを推奨しています。 これらの設計コンセプトは、MCP チームがセキュリティを非常に重視しており、新しいリスク ポイントが多すぎないようにしながら AI の機能を拡張したいと考えていることを示しています。
学界と開発コミュニティの初期反応
MCPの登場後、すぐにテクノロジー界と開発コミュニティの熱い議論を引き起こしました。業界全体がこのオープンスタンダードに対して期待と支持を表明しています。
例えば、OpenAIのCEOサム・アルトマンは2025年3月の投稿で、OpenAIが傘下製品にAnthropic MCP標準のサポートを追加することを発表しました。これは、人気のあるChatGPTアシスタントが今後MCPを通じてさまざまなデータソースにアクセスできることを意味しており、2つのAIラボが共同標準を推進する傾向を示しています。彼は「みんなMCPが大好きで、私たちはすべての製品にそれへのサポートを追加できることを嬉しく思っています」と述べました。
実際、OpenAI は MCP をその Agents 開発キットに統合し、近く ChatGPT デスクトップアプリケーションと応答 API でサポートを提供する計画です。このような表明は、MCP エコシステムにおける重要なマイルストーンと見なされています。
大手企業だけでなく、開発者コミュニティもMCPに熱心に反応しています。 技術フォーラムのHacker Newsでは、このスレッドには短期間で何百ものコメントが寄せられました。 多くの開発者は、MCPを「標準化されたLLMツールプラグインインターフェースがついに登場した」と見ており、それ自体は新しい機能をもたらすものではないと信じていますが、統一されたインターフェースを通じて、車輪の再発明の作業を大幅に削減することが期待されています。 一部のネチズンは、「要するに、MCPは古いツール/関数呼び出しメカニズムを使用して、LLM用の標準化されたユニバーサルプラグインインターフェイスをプラグインしようとしている」と鮮やかに要約しました。 新しい機能を導入することではなく、N×Mの統合問題を解決して、より多くのツールを開発して使用できるようにすることです。」この見解は、MCPのコアバリューである機能革新ではなく標準化を指し示していますが、標準化自体がエコシステムを大きく後押しします。
同時に、一部の開発者は早い段階で質問や提案を提起しました。 例えば、公文書における「文脈(context)」という用語の定義が十分に明確でないと不満を述べる声もあり、MCPで何ができるかを理解するためには、より実践的な例を見ることが望ましい。 Anthropicのエンジニアも議論の中で肯定的な反応を示し、「MCPの要点は、MCPクライアントを持つあらゆるLLMアプリケーションに関心のあるものをもたらすことです。 データベース構造をリソースとしてモデルに提供することも (会話の途中でいつでもアクセスできるようにするため)、データベースをクエリするためのツールを提供することもできます。 これにより、モデルは、ツールを使って質問に答えるタイミングを自分で決めることができます。この説明を通じて、多くの開発者は MCP の有用性をよりよく理解しています。 全体として、コミュニティはMCPについて慎重ながらも楽観的であり、成熟度と実際のメリットを確認するには時間がかかるものの、業界の共通項になる可能性があると信じています。
注目すべきは、MCPが発表されて間もなく、早期採用者を惹きつけたことです。例えば、決済会社のBlock（旧称Square）やマルチメディアプラットフォームのApolloなどは、MCPを内部システムに統合しました。また、Zed、Replit、Codeium、Sourcegraphなどの開発者ツール会社も、MCPとの協力を発表し、自社プラットフォームのAI機能を向上させることを目指しています。
BlockのCTOは公然と称賛しました：「MCPのようなオープン技術は、AIを現実のアプリケーションに橋渡しするものであり、革新をよりオープンで透明にし、協力に根ざしたものにします。」これにより、業界は新興企業から大企業までMCPに強い関心を示しており、分野を超えた協力が徐々に潮流を形成しています。Anthropicのプロダクトリーダー、Mike Kriegerもコミュニティ投稿でOpenAIの参加を歓迎し、「MCPは急成長しているオープンスタンダードとして、すでに数千の統合が進行中であり、エコシステムは持続的に成長しています」と明らかにしました。これらのポジティブなフィードバックは、MCPが初期のローンチ時にかなりの認知を得たことを示しています。
MCPが直面する可能性のある4つの課題と制限
MCPの展望は明るいものの、普及と応用において克服すべき課題と制限がいくつかあります。
モデル間の普及性と互換性: MCP の価値を最大化するには、より多くの AI モデルとアプリケーションが標準をサポートする必要があります。 現在、Anthropic Claudeシリーズと一部のOpenAI製品がサポートを表明しており、MicrosoftもMCPに関連する統合の開始を発表しました(AIがブラウザを使用できるようにするMCPサーバーの提供など)。 しかし、Google、Meta、さまざまなオープンソースモデルなど、他の主要なプレーヤーが完全に追随するかどうかはまだわかりません。 将来の標準に相違(例えば、異なるプロトコル)がある場合、オープンスタンダードの本来の意図を完全に実現することは困難になります。 したがって、MCPの普及には業界のコンセンサスが必要であり、異なるモデル間の真の互換性を確保するために標準化団体が介入して調整する必要がある場合もあります。
実装と展開の難しさ: 開発者にとって、MCP は複数の統合プログラム セットを作成する手間を省きますが、初期実装には依然として学習と開発の時間が必要です。 MCP サーバーを作成するには、JSON-RPC 通信、プリミティブな概念、およびターゲット サービスとのインターフェイスを理解する必要があります。 一部の中小規模のチームでは、しばらくの間、独自に開発するためのリソースがない場合があります。 ただし、幸いなことに、AnthropicはすでにSDKとPythonやTypeScriptなどのサンプルコードを提供しており、開発者はすぐに開始できます。 コミュニティは、Googleドライブ、Slack、GitHubなどの一般的なツールをカバーする、事前に構築されたMCPコネクタも引き続きリリースしています。 MCPサーバーのワンクリック展開を提供するクラウドサービス(Cloudflareなど)もあり、リモートサーバーでのMCPのセットアッププロセスを簡素化します。 したがって、ツールチェーンが成熟するにつれて、MCP実装のしきい値は徐々に低下すると予想されます。 しかし、現在の移行期間において、企業はMCPを導入する際に、開発コスト、システムの互換性、その他の要因を比較検討する必要があります。
セキュリティと権限制御:AIモデルに外部データや運用ツールを自由に呼び出すことには、新たなセキュリティリスクが伴います。 1つ目はアクセス資格情報のセキュリティです:MCPサーバーは通常、ユーザーに代わって操作を実行するために、さまざまなサービス(OAuthトークンなど)の資格情報を保存する必要があります。 これらの資格情報が悪意のあるユーザーによって盗まれた場合、攻撃者はユーザーになりすますために独自の MCP サーバーを設定し、すべての電子メールの読み取り、メッセージの送信、機密情報のバッチの盗用など、すべてのユーザーのデータへのアクセスを取得する可能性があります。 この攻撃は正規のAPIチャネルを悪用するため、従来のリモートログインアラートを検出されずにバイパスすることさえあります。 2つ目はMCPサーバー自体の保護で、複数のサービスキーを集約する仲介者として、MCPサーバーが侵害されると、攻撃者は接続されているすべてのサービスにアクセスでき、想像を絶する結果をもたらす可能性があります。 これは「ワンクリックで王国全体の鍵を盗む」と表現されており、特に単一障害点によって攻撃者が複数の内部システムに直接侵入できるエンタープライズ環境では顕著です。 また、プロンプトインジェクション攻撃という新たな脅威もあり、攻撃者はファイルやメッセージに特別な指示を隠すことで、AIを騙して悪意のあるアクションを不注意に実行させる可能性があります。 例えば、一見普通のメールに隠しコマンドが含まれていて、AIアシスタントがメールの内容を読み取ると、埋め込まれた隠しコマンドが発動し、AIがMCPを介して不正なアクション(機密文書を密かに送信するなど)を実行できるようになります。 ユーザーはこのような不可解な命令の存在に気づいていないことが多いため、「コンテンツの読み取り」と「アクションの実行」の間の従来のセキュリティ境界がここでは曖昧になり、潜在的なリスクが生じます。 最後に、権限の範囲が広いことも懸念事項です:AIがさまざまなタスクを柔軟に完了できるようにするために、MCPサーバーは多くの場合、幅広い承認(クエリだけでなく、メッセージに対する読み取り/書き込みの裁量など)を要求します。 MCPが多くのサービスへのアクセスを一元的に管理するという事実と相まって、データ侵害が発生した場合、攻撃者は複数のソースからのデータを相互分析してより包括的なユーザープライバシーを確保したり、正当なMCPオペレーターでさえ、サービス間のデータを悪用して完全なユーザープロファイルを構築したりする可能性があります。 全体として、MCPは利便性をもたらすと同時に、元のセキュリティモデルを再構築し、開発者とユーザーの両方がリスクをより認識する必要があります。 MCPを推進する過程では、セキュリティのベストプラクティス(より詳細な権限管理、クレデンシャル保護の強化、AI行動監視メカニズムなど)をいかに開発するかが重要な課題となります。
仕様の進化とガバナンス:新しい標準として、MCPの仕様の詳細は、実際のアプリケーションからのフィードバックとして調整およびアップグレードされる可能性があります。 実際、Anthropicは2025年3月にMCP仕様の更新版をリリースし、前述のOAuth標準認証、即時双方向通信、バッチリクエストなどの改善を導入して、セキュリティと互換性を強化しています。 将来的には、より多くの参加者が参加するにつれて、新しい機能モジュールが拡張される可能性があります。 オープンなコミュニティにおける規範の進化をどのように調整するかも課題であり、標準の方向性を決定し、後方互換性を維持し、新しい要件を満たすための明確なガバナンスメカニズムが必要です。 さらに、企業はMCPを採用する際にバージョンの一貫性にも注意を払い、クライアントとサーバーが同じバージョンのプロトコルに従うようにする必要があります。 しかし、このような標準化されたプロトコルの進化は、インターネット標準の発展の歴史を参照し、コミュニティのコンセンサスの下で徐々に改善される可能性があります。 MCPが成熟するにつれて、専任のワーキンググループや標準化団体が長期的なメンテナンスを主導し、このオープンスタンダードが常にAIエコシステム全体の公益に役立つようにする機会を得ます。
MCPの将来性と応用の展望
未来を展望すると、Model Context Protocol（MCP）は人工知能アプリケーションにおいて重要な基盤的役割を果たし、多方面にわたる影響をもたらす可能性があります。
マルチモデル協働とモジュール型AI：MCPの普及に伴い、異なるAIモデル間での協力がさらにスムーズになるかもしれません。MCPを通じて、あるAIアシスタントは別のAIシステムが提供するサービスを簡単に利用できます。たとえば、テキスト対話モデルはMCPを介して画像認識モデルの機能を呼び出すことができ（後者をMCPツールとしてパッケージ化するだけ）、モデル間の相互補完の利点を実現します。将来のAIアプリケーションは、もはや単一のモデルに依存することはなく、異なる専門を持つ複数のAIエージェントが標準化されたプロトコルを介して相互に協力することになるかもしれません。これはソフトウェア工学におけるマイクロサービスアーキテクチャに似ています：各サービス（モデル）がそれぞれの役割を果たし、標準インターフェースを通じてコミュニケーションと協力を行い、より強力な全体を構成します。
活発なツールエコシステム:MCPはAIツールの共通の「スロット」を確立しており、これにより、サードパーティツールのエコシステムが繁栄することが期待されています。 開発者コミュニティでは、すでにさまざまな MCP コネクタのコントリビューションが始まっており、新しいデジタル サービスが出現するとすぐに、対応する MCP モジュールが開発される可能性があります。 将来的には、AI アシスタントで新機能をサポートしたいユーザーは、AI ベンダーからの公式な開発サポートを待たずに、既製の MCP プラグインをダウンロードまたは有効にするだけで済むようになるかもしれません。 このエコロジカルモデルは、スマートフォンのApp Storeに少し似ていますが、ここでの「アプリ」はAIが使用するツールまたはデータソースである点が異なります。 企業の場合、AIアプリケーション用の独自の内部MCPツールライブラリを確立してさまざまな部門で共有し、組織レベルのAIエコシステムを徐々に形成することもできます。 長期的には、多数の開発者の投資により、MCPエコシステムの豊富さはAIアシスタントのアプリケーション境界を大幅に改善し、AIをより多様なビジネスシナリオや日常生活に真に統合できるようにします。
標準化コラボレーションの新しい形態: インターネットが TCP/IP、HTTP などのプロトコルで接続されているように、統一された標準は爆発的なイノベーションにつながることが多いことが歴史を振り返っています。 MCPは、AI時代の重要なプロトコルの1つとして、AIツールの接続における業界の協力と共通性を促進する可能性を秘めています。 特に、AnthropicはMCPを促進するためにオープンソースの共同アプローチを採用しており、開発者がプロトコルを改善するために協力することを奨励しています。 今後、MCP規格の策定に参画する企業や研究機関が増え、より良いものになるかもしれません。 同時に、標準化により、スタートアップチームがAIツール市場に参入するための参入障壁が低くなり、MCPを通じて、複数のプラットフォームに適応する必要がなく、さまざまなAIアシスタントから製品を自然に呼び出すことができるため、スタートアップはクリエイティブなツールの構築に集中できます。 これにより、AIツールの開花がさらに加速し、好循環が生まれます。
AIアシスタント機能の飛躍的向上:一般的に、MCPはAIアシスタント機能のアップグレードをもたらします。 プラグアンドプレイのコンテキストプロトコルにより、将来のAIアシスタントは、パーソナルデバイスからクラウドサービス、オフィスソフトウェアから開発ツールまで、ユーザーがすでに持っているすべてのデジタルリソースにアクセスできるようになります。 これは、AIがユーザーの現在の状況や手元にある情報をよりよく理解し、より適切な支援を提供できることを意味します。 たとえば、ビジネス分析アシスタントは、財務システム、カレンダー、および電子メールに同時に接続し、情報を統合して、重要な変更を事前に警告できます。 また、開発者のプログラミングAIは、コードベースを読み取るだけでなく、プロジェクト管理ツールやディスカッション文字列のレコードにもアクセスできるため、開発コンテキスト全体を理解する真のインテリジェントパートナーになります。 マルチモーダルで多機能なAIアシスタントは、もはや質問に答えるためにチャットするだけでなく、複雑なタスクを実行したり、さまざまなサービスを接続したりすることができ、私たちの仕事や生活においてより不可欠なヘルパーになります。
全体として、新しいオープンスタンダードであるモデルコンテキストプロトコル(MCP)は、AIモデルと外の世界との間のギャップを埋めています。 これにより、AIアシスタントがサイロからネットワーク化された協力のエコシステムに移行するというトレンドが見えてきます。 もちろん、新しいテクノロジーの実装は決して 1 回限りの失敗ではなく、MCP はその安定性とセキュリティを検証する時間が必要であり、すべての関係者が協力してベスト プラクティスを開発する必要があります。 しかし、確かなのは、標準化とコラボレーションがAI開発の必然的な方向性の1つであるということです。 近い将来、複雑なタスクにAIアシスタントを使用する場合、現在オンラインになったときにHTTPがどのように機能するかを理解する必要がないのと同じように、MCPの存在に気付くことはめったにありません。 しかし、舞台裏に隠されているのは、まさにそのような合意であり、生態系全体の繁栄を形作り、支えているのです。 MCPに代表される哲学は、AIを人間のデジタルライフにもっと密接に統合し、AIアプリケーションの新しい章を開くでしょう。
この記事はAI世界のUSB-Cインターフェース：Model Context Protocol（MCP）とは何か？AIアシスタントの汎用コンテキストプロトコルの解釈が最初に登場したのは、鏈新聞 ABMediaです。
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AI世界のUSB-Cインターフェース：Model Context Protocol（MCP）とは？AIアシスタントの汎用コンテキストプロトコルの解説
人工知能（AI）アシスタントはますますサトシくなっていますが、あなたは考えたことがありますか：なぜそれらはあなたのファイルを直接読み取ったり、あなたのメールを閲覧したり、企業データベースを訪れて、よりニーズに合った回答を提供できないのでしょうか？その理由は、現在のAIモデルがしばしばそれぞれのプラットフォームに制限されており、異なるデータソースやツールに簡単に接続できないためです。Model Context Protocol（MCP）は、この問題を解決するために生まれた全く新しいオープンスタンダードです。
簡潔に言えば、MCPはAIアシスタントのために作られた「汎用インターフェース」のようなもので、さまざまなAIモデルが安全かつ双方向に必要な外部情報やサービスに接続できるようにします。次に、MCPの定義、機能、設計理念をわかりやすく紹介し、比喩や例を通じてその動作を説明します。また、学界や開発コミュニティのMCPに対する初期反応、MCPが直面する課題や制限についても議論し、未来の人工知能アプリケーションにおけるMCPの可能性と役割を展望します。
MCPの由来と目標：AIのためのデータブリッジを構築すること
AI アシスタントの広範な利用に伴い、さまざまな業界がモデルの能力を向上させるために多大なリソースを投入していますが、モデルとデータの隔たりが大きなボトルネックとなっています。
現在、私たちがAIに新しいデータソース（例えば、新しいデータベース、クラウドドキュメント、企業内部システム）を学習させたい場合、通常は各AIプラットフォームと各ツールのためにカスタマイズされた統合ソリューションを構築する必要があります。
開発が煩雑で維持が難しいだけでなく、いわゆる「M×N 統合問題」を引き起こします：M種類の異なるモデルとN種類の異なるツールがある場合、理論的にはM×N種類の独立した統合が必要であり、需要に応じて拡張することはほぼ不可能です。このような断片化された方法は、コンピュータが標準化されていなかった時代に戻ったかのようで、新しいデバイスを接続するたびに専用のドライバーやインターフェースをインストールしなければならず、非常に不便です。
MCPの宗旨は、この障壁を打破し、AIシステムとさまざまなデータソースを接続するための汎用的でオープンな標準を提供することです。Anthropic社は2024年11月にMCPを発表し、開発者が各データソースごとに「プラグ」を開発する必要がなく、標準的なプロトコルを使用してすべての情報を通信できるようにしたいと考えています。
誰かがそれをAIの世界の「USB-Cインターフェース」に例えました：USB-Cがデバイス接続を標準化したように、MCPはAIモデルに外部データとツールにアクセスするための統一された「言語」を提供します。この共通のインターフェースにより、最前線のAIモデルは情報の孤島の制約を突破し、必要な文脈情報を取得して、より関連性があり、有用な回答を生成することができます。
MCPはどのように機能しますか？ツールとデータの一般的な「翻訳官」
技術的なハードルを下げるために、MCPは直感的なClient-Server（クライアント-サーバー）アーキテクチャを採用しました。
MCPは、一元的に調整された「翻訳者」と考えてください:一方の端には、チャットボット、インテリジェントエディター、またはAIの支援を必要とするソフトウェアなどのAIアプリケーション(クライアント)があります。 その対極にあるのが、企業のデータベース、ドライブ、メールサービス、外部ツールなどのデータやサービスです。
開発者は特定のデータソースに対してMCPサーバー（軽量プログラム）を作成し、それを標準フォーマットで外部に提供することができます。また、AIアプリケーションに組み込まれたMCPクライアントは、プロトコルに従ってサーバーと通信することができます。
このデザインの妙は、AIモデル自体がさまざまなAPIやデータベースを直接呼び出す必要がないことです。MCPクライアントを通じてリクエストを発信するだけで、MCPサーバーが仲介者となり、AIの「意図」を対応するサービスの具体的な操作に翻訳し、実行後に結果をAIに返します。このプロセスは、ユーザーにとって非常に自然で、彼らは日常の言葉でAIアシスタントに指示を出すだけで、残りのコミュニケーションの詳細はMCPが裏で手配してくれます。
具体的な例を挙げると、AIアシスタントにGmailのメールを処理してもらいたいとします。まず、GmailのMCPサーバーをインストールし、標準のOAuth認証プロセスを通じてそのサーバーにあなたのGmailアカウントへのアクセス権を取得させることができます。
その後、AI アシスタントと会話する際に、「上司から送られてきた四半期報告に関する未読メールを確認してくれませんか？」と尋ねることができます。AI モデルはこの文をメール検索タスクとして認識し、MCP プロトコルを使用して Gmail サーバーに検索リクエストを送信します。MCP サーバーは以前に保存された認証情報を使用して、あなたの代わりに Gmail API にアクセスし、メールを検索し、その結果を AI に返します。次に、AI は情報を整理し、見つかったメールの要約を自然言語であなたに回答します。同様に、「先週のすべてのマーケティングメールを削除してください」と続けて言うと、AI は再び MCP を通じてサーバーに指示を送り、メールの削除操作を実行します。
全体のプロセスでは、Gmailを直接開く必要はなく、AIとの対話を通じてメールの確認や削除のタスクを完了できます。これがMCPがもたらす強力な体験です：AIアシスタントが「コンテキストブリッジ」を介して日常アプリの操作に直接接続しました。
MCPは双方向のインタラクションをサポートしており、AIは外部データを「読み取る」ことができるだけでなく、ツールを介して外部アクション(カレンダーイベントの追加、電子メールの送信など)を実行することもできます。 これは、AIがデータの「本」を取得するだけでなく、使用可能な「ツールボックス」のセットを取得するようなものです。 MCPを使用すると、AIは、プログラムの質問に答えるときにデータベースクエリツールを自動的に呼び出してデータを取得するなど、ツールを使用してタスクを完了することを適切なタイミングで自律的に決定できます。 この柔軟なコンテキストメンテナンスにより、AIはコンテキストを記憶しながらさまざまなツールやデータセットを切り替えることができ、複雑なタスクの解決の効率が向上します。
MCPの4つの特長
MCP が注目を集める理由は、オープン、標準化、モジュール化などの複数の設計理念を統合し、AI と外部世界とのインタラクションをさらに進化させるためです。以下は MCP のいくつかの重要な特徴です：
オープンスタンダード：MCPはオープンソース形式で公開されたプロトコル仕様です。誰でもその仕様の詳細を確認し、実装することができます。このオープン性は、特定のベンダーに属さないことを意味し、特定のプラットフォームに縛られるリスクを減少させます。開発者は、MCPにリソースを安心して投資できます。なぜなら、一度採用されれば、将来的にAIサービスプロバイダーやモデルを切り替えても、新しく導入されるモデルが同じMCPインターフェースを引き続き利用できるからです。言い換えれば、MCPは異なるブランドのモデル間の互換性を強化し、ベンダーロックインを回避し、より多くの柔軟性をもたらします。
1 つの開発、複数のアプリケーション: これまで、開発者が 1 つの AI モデル用に作成したプラグインや統合を、別のモデルに直接適用することはできませんでした。 しかし、MCP を使用すると、同じデータ コネクタを複数の AI ツールで再利用できます。 たとえば、OpenAI の ChatGPT と Anthropic の Claude が Google ドライブに接続するためにインテグレーターを作成する必要はなく、両方で使用できる MCP 準拠の「Google ドライブ サーバー」を提供するだけです。 これにより、開発コストとメンテナンスコストが節約されるだけでなく、コミュニティがさまざまなMCP統合モジュールを共有でき、新しいモデルが稼働したときにすでに持っている豊富なツールを直接活用できるため、AIツールのエコシステムがより繁栄します。
コンテキストとツール: MCP は Model Context Protocol と呼ばれ、実際には AI 支援情報を提供するさまざまな形式をカバーしています。 仕様によると、MCPサーバーは、AIが使用する3種類の「プリミティブ(primitive)」を提供できます。 2つ目は「リソース」で、ファイルコンテンツやデータテーブルなどの構造化データを指し、AI入力のコンテキストとして直接使用できます。 最後に、上記のようにデータベースのクエリや電子メールの送信など、実行できる機能またはアクションである「ツール」があります。 同様に、AI クライアント側では、"root" と "sampling" という 2 つのプリミティブが定義されています。 ルートは、クライアントのファイルシステムへのサーバーのエントリポイントを提供し(たとえば、サーバーがユーザーのローカルファイルを読み書きできるようにします)、サンプリングは、サーバーが高度な「モデルの自己ループ」動作のためにAIに追加のテキスト生成を要求できるようにします。 これらの技術的な詳細は、平均的なユーザーが掘り下げる必要はありませんが、この設計は、AIが外界と対話するために必要な要素を、将来の拡張と最適化のためにさまざまなタイプに分割するという、MCPのモジュール思考を示しています。 たとえば、Anthropicチームは、従来の「ツールの使用」の概念をプロンプトやリソースなどのタイプに細分化することで、AIがさまざまな意図を明確に区別し、コンテキスト情報をより効果的に使用できることを発見しました。
セキュリティと承認に関する考慮事項: MCP のアーキテクチャでは、データのセキュリティとアクセス許可の制御が十分に考慮されています。 通常、すべての MCP サーバーでは、機密データにアクセスするときにユーザー認証が必要です(たとえば、上記の Gmail の例では、OAuth を介してトークンを取得します)。 新しいバージョンの MCP 仕様では、OAuth 2.1 に基づく標準認証プロセスがプロトコルの一部として導入され、クライアントとサーバー間の通信が適切に認証および承認されるようにしています。 さらに、MCPは、特定のリスクの高い操作について、ヒューマン・イン・ループのモデレーションメカニズム、つまり、AIが重要なアクションを実行しようとしたときにユーザーに確認または拒否する機会を与えることを推奨しています。 これらの設計コンセプトは、MCP チームがセキュリティを非常に重視しており、新しいリスク ポイントが多すぎないようにしながら AI の機能を拡張したいと考えていることを示しています。
学界と開発コミュニティの初期反応
MCPの登場後、すぐにテクノロジー界と開発コミュニティの熱い議論を引き起こしました。業界全体がこのオープンスタンダードに対して期待と支持を表明しています。
例えば、OpenAIのCEOサム・アルトマンは2025年3月の投稿で、OpenAIが傘下製品にAnthropic MCP標準のサポートを追加することを発表しました。これは、人気のあるChatGPTアシスタントが今後MCPを通じてさまざまなデータソースにアクセスできることを意味しており、2つのAIラボが共同標準を推進する傾向を示しています。彼は「みんなMCPが大好きで、私たちはすべての製品にそれへのサポートを追加できることを嬉しく思っています」と述べました。
実際、OpenAI は MCP をその Agents 開発キットに統合し、近く ChatGPT デスクトップアプリケーションと応答 API でサポートを提供する計画です。このような表明は、MCP エコシステムにおける重要なマイルストーンと見なされています。
大手企業だけでなく、開発者コミュニティもMCPに熱心に反応しています。 技術フォーラムのHacker Newsでは、このスレッドには短期間で何百ものコメントが寄せられました。 多くの開発者は、MCPを「標準化されたLLMツールプラグインインターフェースがついに登場した」と見ており、それ自体は新しい機能をもたらすものではないと信じていますが、統一されたインターフェースを通じて、車輪の再発明の作業を大幅に削減することが期待されています。 一部のネチズンは、「要するに、MCPは古いツール/関数呼び出しメカニズムを使用して、LLM用の標準化されたユニバーサルプラグインインターフェイスをプラグインしようとしている」と鮮やかに要約しました。 新しい機能を導入することではなく、N×Mの統合問題を解決して、より多くのツールを開発して使用できるようにすることです。」この見解は、MCPのコアバリューである機能革新ではなく標準化を指し示していますが、標準化自体がエコシステムを大きく後押しします。
同時に、一部の開発者は早い段階で質問や提案を提起しました。 例えば、公文書における「文脈(context)」という用語の定義が十分に明確でないと不満を述べる声もあり、MCPで何ができるかを理解するためには、より実践的な例を見ることが望ましい。 Anthropicのエンジニアも議論の中で肯定的な反応を示し、「MCPの要点は、MCPクライアントを持つあらゆるLLMアプリケーションに関心のあるものをもたらすことです。 データベース構造をリソースとしてモデルに提供することも (会話の途中でいつでもアクセスできるようにするため)、データベースをクエリするためのツールを提供することもできます。 これにより、モデルは、ツールを使って質問に答えるタイミングを自分で決めることができます。この説明を通じて、多くの開発者は MCP の有用性をよりよく理解しています。 全体として、コミュニティはMCPについて慎重ながらも楽観的であり、成熟度と実際のメリットを確認するには時間がかかるものの、業界の共通項になる可能性があると信じています。
注目すべきは、MCPが発表されて間もなく、早期採用者を惹きつけたことです。例えば、決済会社のBlock（旧称Square）やマルチメディアプラットフォームのApolloなどは、MCPを内部システムに統合しました。また、Zed、Replit、Codeium、Sourcegraphなどの開発者ツール会社も、MCPとの協力を発表し、自社プラットフォームのAI機能を向上させることを目指しています。
BlockのCTOは公然と称賛しました：「MCPのようなオープン技術は、AIを現実のアプリケーションに橋渡しするものであり、革新をよりオープンで透明にし、協力に根ざしたものにします。」これにより、業界は新興企業から大企業までMCPに強い関心を示しており、分野を超えた協力が徐々に潮流を形成しています。Anthropicのプロダクトリーダー、Mike Kriegerもコミュニティ投稿でOpenAIの参加を歓迎し、「MCPは急成長しているオープンスタンダードとして、すでに数千の統合が進行中であり、エコシステムは持続的に成長しています」と明らかにしました。これらのポジティブなフィードバックは、MCPが初期のローンチ時にかなりの認知を得たことを示しています。
MCPが直面する可能性のある4つの課題と制限
MCPの展望は明るいものの、普及と応用において克服すべき課題と制限がいくつかあります。
モデル間の普及性と互換性: MCP の価値を最大化するには、より多くの AI モデルとアプリケーションが標準をサポートする必要があります。 現在、Anthropic Claudeシリーズと一部のOpenAI製品がサポートを表明しており、MicrosoftもMCPに関連する統合の開始を発表しました(AIがブラウザを使用できるようにするMCPサーバーの提供など)。 しかし、Google、Meta、さまざまなオープンソースモデルなど、他の主要なプレーヤーが完全に追随するかどうかはまだわかりません。 将来の標準に相違(例えば、異なるプロトコル)がある場合、オープンスタンダードの本来の意図を完全に実現することは困難になります。 したがって、MCPの普及には業界のコンセンサスが必要であり、異なるモデル間の真の互換性を確保するために標準化団体が介入して調整する必要がある場合もあります。
実装と展開の難しさ: 開発者にとって、MCP は複数の統合プログラム セットを作成する手間を省きますが、初期実装には依然として学習と開発の時間が必要です。 MCP サーバーを作成するには、JSON-RPC 通信、プリミティブな概念、およびターゲット サービスとのインターフェイスを理解する必要があります。 一部の中小規模のチームでは、しばらくの間、独自に開発するためのリソースがない場合があります。 ただし、幸いなことに、AnthropicはすでにSDKとPythonやTypeScriptなどのサンプルコードを提供しており、開発者はすぐに開始できます。 コミュニティは、Googleドライブ、Slack、GitHubなどの一般的なツールをカバーする、事前に構築されたMCPコネクタも引き続きリリースしています。 MCPサーバーのワンクリック展開を提供するクラウドサービス(Cloudflareなど)もあり、リモートサーバーでのMCPのセットアッププロセスを簡素化します。 したがって、ツールチェーンが成熟するにつれて、MCP実装のしきい値は徐々に低下すると予想されます。 しかし、現在の移行期間において、企業はMCPを導入する際に、開発コスト、システムの互換性、その他の要因を比較検討する必要があります。
セキュリティと権限制御:AIモデルに外部データや運用ツールを自由に呼び出すことには、新たなセキュリティリスクが伴います。 1つ目はアクセス資格情報のセキュリティです:MCPサーバーは通常、ユーザーに代わって操作を実行するために、さまざまなサービス(OAuthトークンなど)の資格情報を保存する必要があります。 これらの資格情報が悪意のあるユーザーによって盗まれた場合、攻撃者はユーザーになりすますために独自の MCP サーバーを設定し、すべての電子メールの読み取り、メッセージの送信、機密情報のバッチの盗用など、すべてのユーザーのデータへのアクセスを取得する可能性があります。 この攻撃は正規のAPIチャネルを悪用するため、従来のリモートログインアラートを検出されずにバイパスすることさえあります。 2つ目はMCPサーバー自体の保護で、複数のサービスキーを集約する仲介者として、MCPサーバーが侵害されると、攻撃者は接続されているすべてのサービスにアクセスでき、想像を絶する結果をもたらす可能性があります。 これは「ワンクリックで王国全体の鍵を盗む」と表現されており、特に単一障害点によって攻撃者が複数の内部システムに直接侵入できるエンタープライズ環境では顕著です。 また、プロンプトインジェクション攻撃という新たな脅威もあり、攻撃者はファイルやメッセージに特別な指示を隠すことで、AIを騙して悪意のあるアクションを不注意に実行させる可能性があります。 例えば、一見普通のメールに隠しコマンドが含まれていて、AIアシスタントがメールの内容を読み取ると、埋め込まれた隠しコマンドが発動し、AIがMCPを介して不正なアクション(機密文書を密かに送信するなど)を実行できるようになります。 ユーザーはこのような不可解な命令の存在に気づいていないことが多いため、「コンテンツの読み取り」と「アクションの実行」の間の従来のセキュリティ境界がここでは曖昧になり、潜在的なリスクが生じます。 最後に、権限の範囲が広いことも懸念事項です:AIがさまざまなタスクを柔軟に完了できるようにするために、MCPサーバーは多くの場合、幅広い承認(クエリだけでなく、メッセージに対する読み取り/書き込みの裁量など)を要求します。 MCPが多くのサービスへのアクセスを一元的に管理するという事実と相まって、データ侵害が発生した場合、攻撃者は複数のソースからのデータを相互分析してより包括的なユーザープライバシーを確保したり、正当なMCPオペレーターでさえ、サービス間のデータを悪用して完全なユーザープロファイルを構築したりする可能性があります。 全体として、MCPは利便性をもたらすと同時に、元のセキュリティモデルを再構築し、開発者とユーザーの両方がリスクをより認識する必要があります。 MCPを推進する過程では、セキュリティのベストプラクティス(より詳細な権限管理、クレデンシャル保護の強化、AI行動監視メカニズムなど)をいかに開発するかが重要な課題となります。
仕様の進化とガバナンス:新しい標準として、MCPの仕様の詳細は、実際のアプリケーションからのフィードバックとして調整およびアップグレードされる可能性があります。 実際、Anthropicは2025年3月にMCP仕様の更新版をリリースし、前述のOAuth標準認証、即時双方向通信、バッチリクエストなどの改善を導入して、セキュリティと互換性を強化しています。 将来的には、より多くの参加者が参加するにつれて、新しい機能モジュールが拡張される可能性があります。 オープンなコミュニティにおける規範の進化をどのように調整するかも課題であり、標準の方向性を決定し、後方互換性を維持し、新しい要件を満たすための明確なガバナンスメカニズムが必要です。 さらに、企業はMCPを採用する際にバージョンの一貫性にも注意を払い、クライアントとサーバーが同じバージョンのプロトコルに従うようにする必要があります。 しかし、このような標準化されたプロトコルの進化は、インターネット標準の発展の歴史を参照し、コミュニティのコンセンサスの下で徐々に改善される可能性があります。 MCPが成熟するにつれて、専任のワーキンググループや標準化団体が長期的なメンテナンスを主導し、このオープンスタンダードが常にAIエコシステム全体の公益に役立つようにする機会を得ます。
MCPの将来性と応用の展望
未来を展望すると、Model Context Protocol（MCP）は人工知能アプリケーションにおいて重要な基盤的役割を果たし、多方面にわたる影響をもたらす可能性があります。
マルチモデル協働とモジュール型AI：MCPの普及に伴い、異なるAIモデル間での協力がさらにスムーズになるかもしれません。MCPを通じて、あるAIアシスタントは別のAIシステムが提供するサービスを簡単に利用できます。たとえば、テキスト対話モデルはMCPを介して画像認識モデルの機能を呼び出すことができ（後者をMCPツールとしてパッケージ化するだけ）、モデル間の相互補完の利点を実現します。将来のAIアプリケーションは、もはや単一のモデルに依存することはなく、異なる専門を持つ複数のAIエージェントが標準化されたプロトコルを介して相互に協力することになるかもしれません。これはソフトウェア工学におけるマイクロサービスアーキテクチャに似ています：各サービス（モデル）がそれぞれの役割を果たし、標準インターフェースを通じてコミュニケーションと協力を行い、より強力な全体を構成します。
活発なツールエコシステム:MCPはAIツールの共通の「スロット」を確立しており、これにより、サードパーティツールのエコシステムが繁栄することが期待されています。 開発者コミュニティでは、すでにさまざまな MCP コネクタのコントリビューションが始まっており、新しいデジタル サービスが出現するとすぐに、対応する MCP モジュールが開発される可能性があります。 将来的には、AI アシスタントで新機能をサポートしたいユーザーは、AI ベンダーからの公式な開発サポートを待たずに、既製の MCP プラグインをダウンロードまたは有効にするだけで済むようになるかもしれません。 このエコロジカルモデルは、スマートフォンのApp Storeに少し似ていますが、ここでの「アプリ」はAIが使用するツールまたはデータソースである点が異なります。 企業の場合、AIアプリケーション用の独自の内部MCPツールライブラリを確立してさまざまな部門で共有し、組織レベルのAIエコシステムを徐々に形成することもできます。 長期的には、多数の開発者の投資により、MCPエコシステムの豊富さはAIアシスタントのアプリケーション境界を大幅に改善し、AIをより多様なビジネスシナリオや日常生活に真に統合できるようにします。
標準化コラボレーションの新しい形態: インターネットが TCP/IP、HTTP などのプロトコルで接続されているように、統一された標準は爆発的なイノベーションにつながることが多いことが歴史を振り返っています。 MCPは、AI時代の重要なプロトコルの1つとして、AIツールの接続における業界の協力と共通性を促進する可能性を秘めています。 特に、AnthropicはMCPを促進するためにオープンソースの共同アプローチを採用しており、開発者がプロトコルを改善するために協力することを奨励しています。 今後、MCP規格の策定に参画する企業や研究機関が増え、より良いものになるかもしれません。 同時に、標準化により、スタートアップチームがAIツール市場に参入するための参入障壁が低くなり、MCPを通じて、複数のプラットフォームに適応する必要がなく、さまざまなAIアシスタントから製品を自然に呼び出すことができるため、スタートアップはクリエイティブなツールの構築に集中できます。 これにより、AIツールの開花がさらに加速し、好循環が生まれます。
AIアシスタント機能の飛躍的向上:一般的に、MCPはAIアシスタント機能のアップグレードをもたらします。 プラグアンドプレイのコンテキストプロトコルにより、将来のAIアシスタントは、パーソナルデバイスからクラウドサービス、オフィスソフトウェアから開発ツールまで、ユーザーがすでに持っているすべてのデジタルリソースにアクセスできるようになります。 これは、AIがユーザーの現在の状況や手元にある情報をよりよく理解し、より適切な支援を提供できることを意味します。 たとえば、ビジネス分析アシスタントは、財務システム、カレンダー、および電子メールに同時に接続し、情報を統合して、重要な変更を事前に警告できます。 また、開発者のプログラミングAIは、コードベースを読み取るだけでなく、プロジェクト管理ツールやディスカッション文字列のレコードにもアクセスできるため、開発コンテキスト全体を理解する真のインテリジェントパートナーになります。 マルチモーダルで多機能なAIアシスタントは、もはや質問に答えるためにチャットするだけでなく、複雑なタスクを実行したり、さまざまなサービスを接続したりすることができ、私たちの仕事や生活においてより不可欠なヘルパーになります。
全体として、新しいオープンスタンダードであるモデルコンテキストプロトコル(MCP)は、AIモデルと外の世界との間のギャップを埋めています。 これにより、AIアシスタントがサイロからネットワーク化された協力のエコシステムに移行するというトレンドが見えてきます。 もちろん、新しいテクノロジーの実装は決して 1 回限りの失敗ではなく、MCP はその安定性とセキュリティを検証する時間が必要であり、すべての関係者が協力してベスト プラクティスを開発する必要があります。 しかし、確かなのは、標準化とコラボレーションがAI開発の必然的な方向性の1つであるということです。 近い将来、複雑なタスクにAIアシスタントを使用する場合、現在オンラインになったときにHTTPがどのように機能するかを理解する必要がないのと同じように、MCPの存在に気付くことはめったにありません。 しかし、舞台裏に隠されているのは、まさにそのような合意であり、生態系全体の繁栄を形作り、支えているのです。 MCPに代表される哲学は、AIを人間のデジタルライフにもっと密接に統合し、AIアプリケーションの新しい章を開くでしょう。
この記事はAI世界のUSB-Cインターフェース：Model Context Protocol（MCP）とは何か？AIアシスタントの汎用コンテキストプロトコルの解釈が最初に登場したのは、鏈新聞 ABMediaです。