【ITニュース解説】MCP Explained: The Protocol That Gives AI Models Hands

AIモデルに「手」を与えるMCPプロトコルについて解説する。

MCP（Model Control Protocol）は、AIモデルを制御するための通信規約だ。Webの世界におけるHTTPと同様に、MCPはAIモデルと外部システムの間で情報をやり取りするための共通言語として機能する。HTTPがWebブラウザとWebサーバー間の通信を可能にするように、MCPはAIモデルとロボット、センサー、他のソフトウェアなどの外部システムとの連携を円滑にする。

従来のAIモデルは、主にデータに基づいて学習し、予測や分析を行うことに特化していた。しかし、現実世界でAIを活用するためには、モデルが物理的な環境とインタラクトする必要がある。例えば、AI搭載のロボットが物を認識し、それを掴んで移動させるためには、AIモデルがロボットの動作を制御する必要がある。ここでMCPが重要な役割を果たす。

MCPは、AIモデルに対して命令を送信したり、モデルから状態や結果を受け取ったりするための標準的な方法を提供する。これにより、異なる種類のAIモデルや外部システムを、互いに意識することなく連携させることが可能になる。例えば、ある企業が開発した画像認識AIモデルと、別の企業が開発したロボットアームを、MCPを介して簡単に接続し、連携させることができるようになる。

具体的には、MCPは以下のような機能を提供する。

1. モデルの起動と停止: AIモデルの実行を開始したり、停止したりする命令を送信できる。
2. 入力データの送信: AIモデルに処理させるためのデータ（画像、音声、テキストなど）を送信できる。
3. 出力データの受信: AIモデルが生成した結果（予測、分析結果、制御信号など）を受信できる。
4. モデルの状態監視: AIモデルの現在の状態（実行中、アイドル状態、エラー発生など）を監視できる。
5. エラー処理: AIモデルでエラーが発生した場合に、その情報を外部システムに通知できる。

MCPの重要性は、AIモデルの汎用性と再利用性を高める点にある。これまで、AIモデルを特定のシステムに組み込むためには、そのシステムに合わせた特別なインターフェースを開発する必要があった。しかし、MCPを使用することで、AIモデルを様々なシステムに柔軟に組み込むことが可能になる。

例えば、ある企業が開発したAIモデルを、自社のロボットアームだけでなく、他の企業のロボットアームや、IoTデバイスなど、様々なシステムで利用できるようになる。これにより、AIモデルの開発コストを削減し、AI技術の普及を促進することが期待できる。

さらに、MCPはAIモデルの分散処理を容易にする。複数のAIモデルを連携させて、より複雑なタスクを実行する場合、MCPはモデル間の通信を効率化する。例えば、あるAIモデルが画像を認識し、別のAIモデルがその認識結果に基づいてロボットの動作を計画するといった連携が可能になる。

MCPは、AIモデルに「手」を与えるためのプロトコルであると言える。HTTPがWebに革命をもたらしたように、MCPはAI技術の可能性を大きく広げる可能性を秘めている。システムエンジニアを目指す上で、MCPのような新しい技術の動向を理解しておくことは、将来的にAI関連のシステム開発に携わる上で非常に役立つだろう。MCPは、AIと現実世界をつなぐ重要な架け橋となるはずだ。