【ITニュース解説】Anthropic、生成AIとデータソースを接続するプロトコル「Model Context Protocol」をオープンソースとして公開

Anthropicが公開した「Model Context Protocol」（MCP）は、大規模言語モデル（LLM）を活用したアプリケーションと外部データソースを連携させるための新しい通信ルールだ。LLMは大量のテキストデータを学習することで、人間のような自然な文章を生成したり、質問に答えたりする能力を持つ。しかし、LLM自身が持っている知識は学習データに基づいているため、最新の情報や特定の分野に特化した情報には弱いという弱点がある。MCPは、この弱点を克服し、LLMの能力をさらに引き出すための重要な技術となる。

従来のLLMアプリケーションでは、LLMに情報を与える方法として、プロンプトに直接情報を埋め込む方法が一般的だった。例えば、「今日の東京の天気は？」という質問に答えるLLMに、事前に「今日の東京の天気は晴れです」という情報をプロンプトに含めて質問する必要があった。しかし、この方法にはいくつかの問題点がある。まず、プロンプトが長くなりすぎると、LLMの処理能力を超えてしまい、正確な回答が得られなくなる可能性がある。また、プロンプトに機密情報や個人情報が含まれている場合、セキュリティ上のリスクも高まる。さらに、情報が更新されるたびにプロンプトを修正する必要があり、メンテナンスのコストもかかる。

MCPは、これらの問題を解決するために、LLMと外部データソースの間で安全かつ効率的なデータ交換を実現する。MCPを利用することで、LLMは必要な情報を必要な時に外部データソースから取得できるようになる。例えば、天気予報のAPIや、株価のデータベースなど、さまざまな外部データソースと連携することが可能になる。

MCPの重要な特徴の一つは、セキュリティに配慮した設計になっている点だ。LLMアプリケーションが外部データソースにアクセスする際、MCPはアクセス権限を厳密に管理し、不正なアクセスを防止する。また、データ交換の際には暗号化などのセキュリティ対策を施し、データの改ざんや漏洩を防ぐ。

MCPはオープンソースとして公開されているため、誰でも自由に利用し、改良することができる。これにより、様々なLLMアプリケーション開発者がMCPを活用し、より高度な機能やサービスを開発することが期待される。例えば、企業の顧客データと連携して、顧客一人ひとりに最適化されたマーケティングメッセージを生成したり、医療機関の診療データと連携して、患者の病状に合わせた最適な治療法を提案したりするなど、様々な応用が考えられる。

システムエンジニアを目指す初心者にとって、MCPはLLMアプリケーション開発の基礎となる重要な技術だ。MCPの仕組みを理解し、実際に活用することで、より高度なLLMアプリケーションを開発できるようになるだろう。具体的には、以下の点を理解しておくと良い。

1. プロトコルとは何か: プロトコルは、コンピュータ同士が通信を行う際の共通のルールや手順を定めたもの。MCPは、LLMと外部データソースが安全に通信するためのルール。
2. APIとの違い: API（Application Programming Interface）は、ソフトウェア同士が情報をやり取りするためのインターフェース。MCPは、APIを利用したデータ交換をより安全かつ効率的に行うための仕組み。
3. オープンソースであることのメリット: オープンソースは、ソースコードが公開されており、誰でも自由に利用、修正、配布できるソフトウェアのこと。MCPがオープンソースであることで、多くの開発者がMCPを利用し、改善していくことが期待される。
4. セキュリティの重要性: LLMアプリケーションが外部データソースにアクセスする際には、セキュリティ対策が非常に重要。MCPは、アクセス権限の管理や暗号化などのセキュリティ機能を備えている。

MCPはまだ新しい技術であり、今後の発展が期待される。しかし、LLMアプリケーション開発において、外部データソースとの連携はますます重要になっていくと考えられる。そのため、システムエンジニアを目指す初心者は、MCPのような技術に早めに触れておくことが重要だ。MCPを理解し、活用することで、より高度なLLMアプリケーション開発に貢献できるようになるだろう。