語モデル（LLM）と外部ツールを連携させるためのオープンプロトコルです。AI業界における「USB-Cポート」とも称され、異なるAIモデルやツール間の相互運 用 性を 高 めることを 目 的としています。Anthropic社 によって2024年11 月 に提唱され、現在ではデファクトスタンダードになりつつあります。 Q. MCPが登場した背景は何ですか？ ChatGPTの登場以来、LLMは急速に普及しましたが、ハルシネーション（事実に基づかない出 力 ）や静的な知識ベースという課題がありました。これを克服するために、外部から情報を取得するRAG（Retrieval Augmented Generation）や、外部の機能やAPI を呼び出すTool Callingが登場しました。しかし、多様なAIモデルと多数の外部ツールを接続する際に発 生 する指数関数的な複雑さ（M×N統合問題）が新たな課題となりました。MCPは、この複雑さを解消し、AIシステムが外部環境と効率的に対話するための標準 的なフレームワークを提供するために 生 まれました。 Q. MCPのアーキテクチャはどのようになっていますか？ MCPは、Host、Client、Serverから構成されるシンプルなクライアントサーバー構造をとっています。Serverは要件に合わせてローカルまたはリモートに配置可能です。既存のMCPを利 用 する場合、通常クライアントはホスト内に組み込まれたコンポーネントとし て存在するため、クライアントを意識する必要はほとんどありません。 Q. MCPはどのような機能を提供しますか？ MCPは主に以下の3つの主要機能を提供します。 Resources: AIモデルが参照できるデータやコンテンツを提供します。ファイル、データベース内のデータ、ドキュメントなどが含まれます。 Tools: AIモデルが実 行 できる関数やアクションを提供します。計算の実 行 、外部APIの呼び出し、データベースクエリなどが含まれ、LLMが外部システムと対話することを可能にします。 Prompts: AIモデルの応答を形作るテンプレートを提供します。AIの役割や応答スタイルを定義したり、コンテキスト付きの質問を可能にします。 MCPの通信 方 法にはどのようなものがありますか？ MCPのClientとServer間の通信には、主にStdioとStreamable HTTPの2つのトランスポート層が対応しています。Stdioは、ClientとServerが同 一 端末上で動作する場合に利 用 される標準 入 出 力 を 用 いた 方 法で、ローカル実 行 に最適です。Streamable HTTPは、 ネットワークを介してClientとServerが通信する 方 法で、リモート実 行 に最適です。データプロトコルにはJSON-RPC 2.0が使 用 され、メッセージの交換を 行 います。 Q. MCPはどのような場 面 で利 用 されていますか？ MCPは現在、Claude DesktopのようなAIアシスタントアプリや、VS Code、Cursor、WindsurfといったAIパワードIDEでの利 用 が進んでいます。コードベースでの利 用 も可能で、Client LibraryやFirebase GenKitなどがあります。また、公式・ 非 公式を含め、 ビジネスツール、開発ツール、データ分析ツールなど、様々な分野でMCP Serverが開発・利 用 されており、LLMの「 手足 」として機能しています。具体的なユースケースとしては、GitHubリポジトリの操作、SupabaseやTerraformとの連携、デザインシステムに 基づいたUI実装の 自 動化などが挙げられます。 Q. MCP Serverを利 用 する際の注意点はありますか？ MCP Serverは様々な開発元から提供されており、中には脆弱性を持つものや危険なものが存在する可能性があります。pipやnpmのようなパッケージ管理システムと同様に、開発元をしっかりと確認し、信頼できるMCP Serverを利 用 することが重要です。セキュリ ティを考慮した実装や、安全な秘密情報の管理（例えばVS CodeのVariable Referenceのような仕組みを利 用 ）も推奨されています。 Q. MCPの今後の展望はどのようなものですか？ MCPは、LLMが外部環境と対話するための標準プロトコルとして、Agent時代の重要なインターフェースになると考えられています。A2A（Agent to Agent）プロトコルなどが普及し、AI Agentの数が増加すれば、AgentがツールとしてMCPを利 用 する機会も増 え、MCPの使 用 頻度も増加していくと予想されます。現在は業務や開発プロセスでの利 用 が 目立 ちますが、将来的にはプロダクトを通じたユーザー体験もMCPによって 大 きく変わる可能性があります。
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