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最近よく聞くMCPって何？を超シンプルに解説

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Model Context Protocol
Cursor
ChatGPT
LLM
Claude
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はじめに

最近、AI界隈で「MCP」という言葉をよく耳にするようになった。「Model Context Protocol」の略称であるMCPは、2024年11月にAnthropicが発表した新しい仕組みである。

でも、そもそもMCPって何？どういう仕組み？と疑問に思っている人も多いのではないだろうか。

この記事では、MCPの基本的な概念から、なぜこれが「画期的」と言われているのか、具体例を交えながらわかりやすく解説する。

MCPの基本概念

MCPを一言で表すと、**「LLM（大規模言語モデル）が外部のツールやサービスと標準的な方法でやり取りできるようにする仕組み」**である。

従来のLLMの課題（※LLMが世に広まった当時）

これまでのLLMと外部ツールの連携には、大きな課題があった：

  • Web検索やデータベース接続は個別実装が必要で標準化されていなかった
  • 各サービスごとに異なるAPIや接続方法を実装する必要があった
  • ツール間の連携が複雑で、メンテナンスコストが高かった
  • 新しいツールを追加するたびに、専用の実装が必要だった

つまり、Function Callingなどで外部連携は可能だったが、**「統一された方法がない」**状態だった。

MCPが解決すること

MCPは、LLMと外部ツールをつなぐ「共通言語」のようなものだ。これにより：

  • 🔍 Web検索エンジンと連携して最新情報を取得
  • 📝 ローカルのファイルやドキュメントを直接編集
  • 🗄️ データベースやAPIと接続してデータを操作
  • 🛠️ 様々なツールを組み合わせて複雑なタスクを実行

これらが標準化された方法で可能になる。

※ 実際の可用性は、MCPサーバーの実装に依存する。利用可能なツールは、導入されているMCPサーバーによって異なる。

本当のすごさ：「知的な試行錯誤の自動化」

しかし、MCPの本質的な価値は「ツールが使える」ことだけではない。

🤖 LLMが自動で最適解を探す

例えば、「会社の採用情報を探して」という指示を考えてみよう。

従来の検索ツール：

「採用情報」で検索 → 見つからない → 終了（ユーザーが次を考える）

MCPを使ったLLM：

「採用情報」で検索 → 見つからない
→ 「求人情報」で再検索
→ 「募集要項」で再検索
→ 「人材募集」で再検索
→ 「キャリア情報」で再検索
→ 「careers」で再検索
→ 見つかるまで関連キーワードで試行錯誤を続ける

つまり、**「見つかるまでLLMが工夫し続ける」**のだ。これは単純な検索機能とは本質的に異なる。

🔧 自律的なエラーリカバリー

もう一つの例を見てみよう。ドキュメントの更新タスクで：

従来のアプローチ：

ファイル更新を試みる → エラー発生 → 失敗で終了

MCPを使ったLLM：

ファイル更新を試みる → エラー発生
→ エラー内容を分析
→ 「新規ファイル作成 → 内容をコピー → 古いファイル削除」という代替手段に自動切り替え
→ タスク完了

※ 実際の挙動は、使用するMCPクライアント（Claude Desktop等）によって異なる場合がある。

🎯 複数ツールの組み合わせ

さらに高度な例として、「プロジェクトの進捗レポートを作成」というタスクを考える：

MCPを使ったLLMの動作：

  1. GitHubから最新のコミット履歴を取得
  2. Notionからタスクの完了状況を収集
  3. Slackから重要な議論を抽出
  4. これらの情報を統合してレポートを生成
  5. Google Docsに自動保存

一つの指示から、複数のツールを駆使して目的を達成する。

技術的な仕組み（簡単に）

MCPは以下の3つの要素で構成されている：

1. MCPサーバー

各ツールやサービスへの接続を管理する部分。例えば：

  • ファイルシステムMCPサーバー（ローカルファイルへのアクセス）
  • Notion MCPサーバー（Notionとの連携）
  • Web検索MCPサーバー（検索エンジンとの連携）

2. MCPクライアント

LLMアプリケーション（ClaudeやChatGPTなど）に組み込まれ、MCPサーバーと通信する部分。

3. 標準化されたプロトコル

サーバーとクライアント間でやり取りするための共通ルール。MCPはJSON-RPC 2.0準拠のプロトコルを採用しており、シンプルで拡張性の高い通信を実現している。

これにより、どんなツールでも同じ方法で接続できるようになる。

MCPがもたらす未来

MCPの登場により、LLMは「質問に答えるだけの存在」から「実際に仕事をこなすアシスタント」へと進化している。

具体的な活用シーン

  • 開発者: コードの自動修正、ドキュメントの更新、テストの実行
  • マーケター: 複数のSNSへの投稿、分析レポートの自動生成
  • 研究者: 論文の検索と要約、データの収集と整理
  • 一般ユーザー: ファイルの整理、スケジュール管理、情報収集

まとめ

MCPは、LLMに「手足」を与える技術だ。

  • 従来: ユーザーの指示 → 実行 → 失敗したら終了
  • MCP: ユーザーの指示 → LLMが自動で最適なルートを探索 → 目的達成まで続ける

この**「ツールが使える」から「ツールを駆使して問題解決してくれる」への進化**こそが、MCPの本当の価値なのである。

今後、MCPに対応するツールが増えていくことで、LLMはますます実用的で頼れる存在になっていくだろう。私たちの仕事や生活のあり方を大きく変える可能性を秘めた技術、それがMCPなのだ。

参考リンク:

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