【ITニュース解説】MCP Basics - Understanding the Model Context Protocol

AIアシスタントが私たちの生活や仕事に浸透する中で、その能力をさらに拡張するための新しい技術標準として「Model Context Protocol（MCP）」が登場した。これは、AIが持つ学習済みの知識の世界と、私たちが日常的に利用する外部のデータやツール、つまり「実世界」とを安全かつ効率的に接続するための共通ルール、すなわちプロトコルである。システムエンジニアを目指す上で、AIと様々なシステムを連携させる技術の理解は不可欠であり、MCPはその中心的な役割を担う可能性を秘めている。

これまで、多くのAIアシスタントは、インターネット上の膨大なテキストや画像を学習することで知識を獲得してきた。しかし、その知識は学習した時点で固定されており、リアルタイムの情報、例えば「今日の天気」や「最新の株価」、あるいは社内データベースにある「最新の売上データ」といった、動的に変化する情報にはアクセスできなかった。また、コンピューター上でファイルを操作したり、特定のプログラムを実行したりといった能動的なアクションも基本的には行えなかった。これらの機能を実現するためには、連携したいサービスやツールごとに個別の接続プログラムを開発する必要があり、多大な開発コストと時間がかかるだけでなく、セキュリティの確保も大きな課題となっていた。

MCPは、この問題を解決するために設計された。MCPは、AIアシスタント（クライアント）と、データや機能を提供する外部システム（サーバー）との間の標準的な対話方法を定義する。これにより、一度MCPに対応したサーバーを構築すれば、様々な種類のMCP対応AIアシスタントから共通の方法でその機能を利用できるようになる。これは、世界中の電源コンセントの形状が規格化されているおかげで、どんなメーカーの電化製品でも接続できるのと同じ原理である。この標準化により、開発者はAIごとに連携の仕組みを作り直す必要がなくなり、AIはデータベース、API、ファイルシステムなど、多岐にわたる外部リソースにアクセスする能力を容易に獲得できる。

MCPの仕組みは「クライアント」と「サーバー」という二つの役割で構成される。AIアシスタントが「クライアント」として機能し、外部のデータやツールを提供する側が「サーバー」となる。この両者がJSON-RPCという軽量なデータ通信形式をベースにしたプロトコルで対話を行う。サーバーが提供する機能は、主に「ツール」と「リソース」という二つの概念で整理される。「ツール」とは、AIが実行できる具体的な「アクション」や「操作」を指す。「特定の都市の天気を取得する」「データベースの顧客情報を更新する」といった関数のようなもので、AIはこれらのツールを呼び出すことで、受動的な情報提供だけでなく、能動的なタスクを実行できるようになる。「リソース」とは、AIが読み取ることができる静的な「データ」そのものである。特定の文書ファイル、データベースのレコード、設定情報などがこれにあたり、AIはこれらの情報を参照してユーザーの質問に答えたり、タスクを実行するための判断材料としたりする。

実際の通信は次のように進む。まず、ユーザーがAIアシスタントに何かを依頼すると、AI（クライアント）は接続先のMCPサーバーに対して、どのようなツールやリソースが利用可能かを問い合わせる。次に、ユーザーの依頼内容を達成するために最適なツールやリソースを判断し、サーバーにその実行を要求する。サーバーは要求を処理し、結果をクライアントに返す。AIはその結果を解釈し、最終的に人間が理解しやすい自然な言葉で回答を生成する。例えば、ユーザーが「プロジェクトAlphaの進捗状況を教えて」と尋ねた場合、AIはプロジェクト管理システムに接続されたMCPサーバーの「プロジェクト状況取得」ツールを呼び出す。サーバーから返された進捗率や残タスク数といったデータを受け取り、「プロジェクトAlphaは75%完了しており、残り3つのタスクがあります」といった形で回答を生成するのである。

外部システムとの連携において、セキュリティは最も重要な要素の一つだ。MCPは、サーバーをAIアシスタント本体とは物理的に異なるプロセスで実行することを基本としており、万が一サーバーに問題が発生してもAI本体への影響を最小限に抑えることができる。また、AI（クライアント）側で、どのサーバーのどのツールやリソースの利用を許可するかを細かく制御できるため、意図しない操作や不正なデータアクセスを未然に防ぐことが可能だ。

MCPは、従来のAPI連携や、特定のAIモデルが持つFunction Calling（関数呼び出し）機能、あるいはプラグインといった他の連携技術とは一線を画す。最大の違いは、特定のAIモデルやプラットフォームに依存しない「オープンな標準」である点だ。これにより、一度開発したMCPサーバーは、将来登場するであろう新しいAIアシスタントにも再利用できる可能性が高く、技術的な資産としての価値が高い。Function Callingがリクエストごとに都度、機能の定義を送る一時的なアプローチであるのに対し、MCPは持続的な接続を前提としており、より複雑で連続的な対話を実現しやすいという特徴も持つ。

MCPは、AIを単なる知識データベースから、実世界と連携して能動的にタスクをこなす真の「アシスタント」へと進化させるための基盤技術である。このプロトコルが普及すれば、開発者はより少ない労力で高度なAI連携システムを構築できるようになり、ユーザーはこれまで以上にパワフルでパーソナライズされたAIの恩恵を受けられるようになるだろう。AIと外部システムを繋ぐこの標準化の流れは、今後のシステム開発において重要なトレンドとなる可能性が高く、その基本を理解しておくことは、これからのエンジニアにとって大きな強みとなる。