【ITニュース解説】MCP & API: Are they Two Sides of the Same Coin, or Worlds Apart?

近年のAI技術、特に大規模言語モデル（LLM）は、外部のアプリケーションやサービスと連携することで、その能力を最大限に発揮する。例えば、AIが自動でカレンダーに予定を登録したり、顧客管理システムから情報を検索したりといった作業が可能になる。このソフトウェア同士の連携を実現するための伝統的な技術が「API（Application Programming Interface）」である。APIは、異なるシステムが互いに情報をやり取りするための共通のルールや窓口のような役割を果たしてきた。しかし、このAPIを人間ではなくAIエージェントが利用しようとすると、いくつかの特有の課題が生じる。まず、APIの仕様書は人間が読むことを前提に作成されているため、AIがその内容を正確に理解し、正しく利用するためには、機械が解釈しやすいように記述を工夫する必要がある。また、APIは基本的に「ステートレス」、つまり一度のリクエストで処理が完結し、それ以前のやり取りを記憶しない性質を持つ。このため、「航空券を検索し、次にホテルを予約し、最後に確認メールを送る」といった複数ステップにわたる一連のタスクをAIに実行させる場合、AI自身が全ての文脈を記憶し、リクエストのたびに必要な情報を送り続けなければならない。これはAI側の処理を複雑にし、LLMの処理コストの単位である「トークン」を大量に消費するため、利用料金の増加にもつながってしまう。さらに、APIの利用でエラーが発生した際に返される「404 Not Found」のような汎用的なエラーコードは、AIが自律的に問題を分析し、処理を修正するための具体的な情報に乏しいという問題もある。これらの課題を乗り越えるためには、開発者がAIとAPIの間に特別なプログラムを挟むなど、多くの追加作業が必要となり、開発の負担を増大させる一因となっていた。

このようなAIエージェントがAPIを利用する際の課題を解決するために考案されたのが、「MCP（Model Context Protocol）」という新しい通信規格である。MCPの目的は、AIエージェントが外部の様々なツールを、より簡単かつ効率的に利用できるようにするための標準的な仕組みを提供することにある。まるでUSBポートに周辺機器を差し込むだけで使えるように、多種多様なツールをAIエージェントに「プラグアンドプレイ」で接続できる世界を目指している。MCPは既存のAPI技術を土台としながらも、AIエージェントの利用に特化した機能を備えている。その最大の特徴の一つが「動的なツールの発見」機能だ。AIエージェントはMCPサーバーに対して「どのようなツールが利用可能か」を問い合わせるだけで、利用できる機能の一覧と、その具体的な使い方を自動で取得できる。これにより、開発者が事前に一つ一つのAPIの仕様を調べてプログラムに組み込むという手間を大幅に削減できる。また、MCPサーバーがタスクの文脈や状態を管理してくれるため、AIエージェントは毎回全ての情報を送信する必要がなくなり、通信の効率化とコスト削減が実現する。エラー処理も改善されており、問題が発生した際には、単なるエラーコードではなく「指定されたパラメータが不足しています」といった、AIが内容を理解し、自己修正に役立てられるような、より具体的で意味のあるフィードバックを返す仕組みになっている。セキュリティ面においても、ツールごとに「ファイルの読み取りは許可するが、書き込みは禁止する」といった、きめ細かな権限設定が可能になり、より安全な運用が期待できる。

ただし、MCPも万能ではなく、いくつかのトレードオフが存在する。MCPは標準化された規格であるため、非常に特殊な業務プロセスや、規格に準拠していない既存のシステムとの連携には向いていない場合がある。このような高い柔軟性が求められるケースでは、依然としてAPIを直接利用する方が適している。また、MCPはまだ比較的新しい技術であり、非常に複雑なワークフローや大規模なシステム連携においては、長年の実績があるAPIの方が信頼性の高い選択肢となることもある。したがって、現時点では用途に応じた使い分けが重要となる。新しいAIエージェントを活用した製品を迅速に開発したい場合や、標準的なツールを効率的に利用したい場合はMCPが有力な選択肢となるだろう。一方で、既存システムとの緊密な連携や、最大限の制御と柔軟性が必要な場合は、従来通りAPIを選択するのが賢明だ。APIとMCPは、どちらか一方が他方を完全に置き換えるものではなく、それぞれの長所を活かしながら共存していくと考えられる。将来的には、システムの根幹を担う複雑な処理はAPIで構築し、AIエージェントが直接やり取りするインターフェース部分にはMCPを利用するといった、両者を組み合わせたハイブリッドな構成が一般的になるだろう。重要なのは、解決したい課題に応じて、パワーと柔軟性のAPIか、シンプルさと効率性のMCPか、最適な技術を的確に選択することである。