注目度急上昇のMCPとは？AIアプリ開発が変わる最新技術をわかりやすく解説

「MCP（Model Context Protocol）」は、AIエージェントが様々なツールやサービスとシームレスに連携するための共通言語。この革新的な規格によって、AIは検索やファイル作成、データ分析など多彩な機能を、まるで「ドラえもんの道具箱」のように自在に活用できるようになります。

本記事では、注目を集め始めているMCPの基本から実用例まで、技術的な詳細を噛み砕いて解説します。AIの可能性を広げる新たな扉、MCPの世界へようこそ。

MCPとは何か？ —— AIエージェントの共通言語

MCP（Model Context Protocol）は、生成AIモデルがツールやサービスと連携するための標準規格です。Anthropic社が2024年11月に発表し、2025年からは対応サービスが急速に増加しています。

MCPは簡単に言えば、「AIエージェント同士が話し合うための共通言語」です。MCPの活用によって以下のような多様なツールを統一された方法で呼び出せるようになります。従来はバラバラだったツール連携の仕組みが標準化され、AIの能力を大幅に拡張できるのです。

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。

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、以下の作業が簡単にできるようになります。

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。それぞれの役割を見ていきましょう。

ホストはAIアプリケーションの中核部分で、ユーザーからの指示を受け取り、必要に応じて適切なツールを呼び出す司令塔の役割を果たします。ユーザーインターフェースを提供し、AIモデルとの対話を管理します。

サーバーは特定の機能やデータを提供する側で、標準化されたMCPプロトコルに従ってリクエストを受け付け、結果を返します。これにより、様々な企業やデベロッパーが独自のツールを共通形式で公開できます。

クライアントは、AIエージェントの指示に基づいてMCPサーバーにリクエストを送信し、結果を受け取る役割を担います。ユーザーの意図を適切なツール呼び出しに変換する重要な役割を果たします。

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。

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。

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。

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。

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。

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。