次世代AIエージェントの必須規格をやさしく学ぶ
AIエージェントは新たなツール連携の時代を迎えています。MCP（Model Context Protocol）は、この進化を一気に加速させる革新的な規格。複雑な設定不要で多彩なツールを自在に扱えるため、効率的かつ高度なAI体験を実現します。本記事では、MCPの基本と導入事例、そして未来の可能性をやさしく解説します。企業のDX戦略にも役立つMCPの魅力を、一緒に探求してみましょう。さあ、最先端のAI活用を始めましょう。
MCPとは何か
MCP（Model Context Protocol）とは、生成AIモデルに文脈情報を受け渡すための技術規格です。Anthropic社が2024年11月に発表し、2025年に入ってからはMCPを活用した事例やサービスが増えています
AIエージェント同士を連携させ、さまざまな「ツール」を共通化された形式でやり取りできるようにするために策定されました。まるで「AIエージェント同士が話し合う共通言語」のようなイメージです。
たとえば、検索機能やファイル作成、メール送信などのツールを標準化されたプロトコル越しに呼び出すことで、AIエージェントの開発・連携を容易にする狙いがあります。
MCPがもたらすメリット
1. ツール接続の標準化
AIエージェントの機能を拡張するツールの実装方法は、これまで言語やフレームワークごとにバラバラでした。しかしMCPでは、ツールを「提供する側（サーバー）」と「使う側（クライアント）」に分け、共通フォーマットでやりとりする規格を定義しています。
これにより、自社が開発した独自ツールを、他社のAIエージェントアプリケーションから手軽に利用してもらうことが可能になりました。各社がツールをオープンに提供しはじめ、エコシステムが広がりつつあります。
2. AIエージェントの活用範囲拡大
MCPによってAIエージェント間のツール活用がスムーズになると、エンジニアリングの現場だけでなく、一般ユーザー向けサービスにも応用しやすくなります。たとえば、
- 「気象情報を引っ張ってきてレポートを作成する」
- 「外部のデータベースから製品情報を取り寄せて、提案資料を自動生成する」
- 「チャットツールと連携して会議の予定を登録する」
など、まるでドラえもんの道具のように自由にツールを使えるAIエージェントを実現できます。
MCPの基本アーキテクチャ
MCPは大きく「クライアント（使う側）」「サーバー（提供する側）」、そして「ホスト」の3つの要素で構成されます。
- MCPホスト
- 例：Claude Desktopアプリなど
- AIアプリケーション本体を動かし、ユーザーの指示に応じてクライアントからサーバーを呼び出す調整役です。
- MCPサーバー
- 例：天気予報サーバーや社内システムのAPIなど
- 「ツール」や「リソース」を外部に公開し、MCPプロトコルを介してリクエストに応答します。
- MCPクライアント
- 例：Clineなどのエンジニア向けAIエージェント拡張機能、Claude Desktopアプリの内部機能
- サーバーが提供するツールを実際に呼び出す役割を担い、ユーザーやAIエージェントからの指示に従ってリクエストを送信します。
具体的な製品例
1. Claude Desktop
ChatGPTに続く人気のAIチャットであるClaude.aiのデスクトップ版にはMCPクライアントが搭載されています。設定画面でサーバーの場所を登録するだけで、MCPに対応したツールを使えます
。
2. Cline
エンジニア向けのコーディングAIエージェント。VS Code拡張機能として提供されています。Clineには「MCP Servers」ボタンがあり、簡単にさまざまなMCPサーバーと連携できるのが特徴です。
3. Amazon Bedrockエージェント
AWSの生成AIサービスAmazon Bedrockでも、LambdaやRAG機能に加えてMCPクライアントとして外部ツールを使うための仕組みが整いつつあります。コード上でエージェントを定義する「インラインエージェント」機能がMCP対応を発表しました
。
MCPを提供する側（サーバー）としての事例
1. Playwright MCP
Microsoftのテスト自動化フレームワーク「Playwright」をMCPサーバー化した例。自然言語で指示するだけでブラウザを操作し、テストやスクレイピングを自動化できます。
2. AWS MCP Servers
AWSからも、クラウドアプリ開発に役立つMCPサーバー群が公式に公開されました。AWSドキュメントの参照、Cost Explorer相当のコスト分析、Amazon Novaによる画像生成など多彩な例が用意されています。Clineなどの拡張機能と連携すれば、そのまま活用可能です
。
MCPを始めるには
MCPの公式サイト（modelcontextprotocol.io/quickstart）にはクイックスタートガイドが公開されています。Pythonでサーバーとクライアントを簡単に試すことができるので、まずはローカル環境で動かしてみるのがおすすめです。
また、公式GitHubには各種言語向けのSDKや実装例が用意されているため、自分の開発言語・環境に応じたサーバーを立ち上げてみると理解が一気に深まります。
まとめ
MCP（Model Context Protocol）は、AIエージェント同士が共通フォーマットでやりとりできるようにする新しい規格です。ツール接続を標準化することで、さまざまなサービスやデータソースを手軽に連携し、AIエージェントの利便性を格段に高められます。
今後は、MCP対応のツールやエージェントがさらに拡充することで、業務効率化や新たなサービス創出に大きく貢献していくことが期待されます。興味がある方は、まずは公式クイックスタートを試して、MCPの世界を体感してみてはいかがでしょうか。
参考）やさしいMCP入門
