Claude MCP とは何か？API と比較した場合の利点

MCP (Model Context Protocol) ↗ は、大規模言語モデル（LLMs）にコンテキストを提供する方法を標準化するための新しいオープンプロトコルです。MCPはAIエージェントのUSB-Cインターフェースのようなものと考えることができます：AIエージェントが様々なツールやデータソースに接続するための統一された方法を提供します。

本記事では、MCPの定義、アーキテクチャ、動作原理、メリットとデメリット、そして従来のAPIとの比較について詳しく説明します。

MCPとは何か？

モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、AIエージェントを様々な外部ツールやデータソースに接続するための標準化されたプロトコルです。AIアプリケーション用のUSB-Cインターフェースのようなものと想像してください。

USB-Cが異なるデバイスをコンピュータに接続する方法を簡素化したように、MCPはAIモデルがデータ、ツール、サービスと対話する方法を簡素化します。

Claude MCPはAnthropic ↗によって開始され、Claude等のAIモデルがツールやデータソースと容易に対話できるようにすることを目的としています。

しかし、MCPはAnthropicのプロジェクトだけではありません。MCPはオープンであり、現在ますます多くの企業や開発者が参加しています。

それは新しいAI-ツール対話の標準のように見え始めています。

Claude MCPについて詳しく学ぶには、claudemcp.com/docs ↗にアクセスして、MCP仕様とチュートリアルについての詳細情報を入手できます。

MCPはシンプルなクライアント-サーバーアーキテクチャに従います：

• MCP Hosts: 外部データやツールへのアクセスが必要なアプリケーション（Claude DesktopやAI駆動のIDEなど）
• MCP Clients: MCP サーバーとの専用の一対一の接続を維持する
• MCP Servers: MCPを通じて特定の機能を公開する軽量サーバーで、ローカルまたはリモートのデータソースに接続する
• ローカルデータソース: MCPサーバーによって安全にアクセスされるファイル、データベース、またはサービス
• リモートサービス: MCPサーバーによってアクセスされるインターネットベースのAPIやサービス

MCPを橋として見ると、明確に分かります：MCP自体は複雑なロジックを処理しません。AIモデルとツール間のデータと指示の流れを調整するだけです。MCPを実装することには多くの利点があります：

• 開発の簡素化: 一度書けば複数回統合でき、各統合のためにカスタムコードを書き直す必要がない
• 柔軟性: AIモデルやツールを切り替える際に複雑な再構成が不要
• リアルタイム応答: MCP接続はアクティブな状態を維持し、リアルタイムのコンテキスト更新と対話を実現
• セキュリティとコンプライアンス: 組み込みのアクセス制御と標準化されたセキュリティプラクティス
• 拡張性: AIエコシステムの成長に伴い、新機能を簡単に追加できる—別のMCPサーバーを接続するだけ

なぜ従来のAPIではなくMCPを使用するのか？

従来、AIシステムを外部ツールに接続するには、複数のAPIを統合する必要がありました。各API統合は、個別のコード、ドキュメント、認証方法、エラー処理、メンテナンスを意味します。

従来のAPIは、各ドアに別々の鍵があり、各ドアには独自の鍵とルールがあるようなものです

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従来のAPIでは、開発者は各サービスやデータソースのためにカスタム統合を書く必要があり、これは複雑さを増すだけでなく、エラーやメンテナンスの問題を引き起こす可能性があります。

MCPとAPI：クイック比較

特徴	MCP	従来のAPI
統合の難しさ	単一の標準化された統合	各APIの個別統合
リアルタイム通信	✅ はい	❌ いいえ
動的発見	✅ はい	❌ いいえ
拡張性	プラグアンドプレイ	追加の統合が必要
セキュリティと制御	一貫したツール	各APIの個別制御

MCPと従来のAPIの主な違い:

• 単一プロトコル: MCPは標準化された「コネクタ」として機能するため、一つのMCPを統合することで、潜在的に複数のツールやサービスにアクセスできます
• 動的発見: MCPはAIモデルが利用可能なツールを動的に発見し対話することを可能にし、各統合についてハードコードされた知識を必要としません
• 双方向通信: MCPは永続的なリアルタイムの双方向通信をサポートします - WebSocketsに似ています。AIモデルは動的に情報を取得し、アクションをトリガーできます

なぜ双方向通信が必要なのか？

• データの取得: LLMがサーバーにコンテキストを問い合わせる → 例えばカレンダーをチェックする
• アクションのトリガー: LLMがサーバーにアクションを指示する → 例えば会議の再スケジュール、メールの送信

いつMCPを使用するか？

これらのシナリオを考えてみましょう：

1. 旅行計画アシスタント

• APIを使用する場合: Google Calendar、メール、航空会社予約APIなどのために個別のコードを書く必要があり、それぞれにカスタムの認証、コンテキスト受け渡し、エラー処理ロジックがあります
• MCPを使用する場合: AIアシスタントがカレンダーをスムーズにチェックして空き状況を確認し、フライトを予約し、確認を送信します - すべてMCPサーバーを通じて、各ツールのための個別統合は不要です

2. 高度なIDE

• APIを使用する場合: IDEとファイルシステム、バージョン管理、パッケージマネージャー、ドキュメントを手動で統合する必要があります
• MCPを使用する場合: IDEは単一のMCPプロトコルを通じてこれらに接続し、より豊かなコンテキスト認識とより強力な提案を実現します

3. 複雑なデータ分析

• APIを使用する場合: 各データベースとデータ可視化ツールとの接続を手動で管理する必要があります
• MCPを使用する場合: AI分析プラットフォームが統一されたMCP層を通じて、複数のデータベース、可視化ツール、シミュレーションを自律的に発見し対話します

ユースケースが正確で予測可能な対話を必要とし、厳格な制限がある場合、従来のAPIの方が適切かもしれません。MCPは広範で動的な能力を提供し、柔軟性とコンテキスト認識が必要だが、高度に制御された決定論的アプリケーションには適さないシナリオに適しています。

まとめ

MCPはAIエージェントとモデルを外部データやツールと統合するための統一された標準化された方法を提供します。それは単なる別のAPIではありません。それは、インテリジェントで動的、コンテキスト豊かなAIアプリケーションを可能にする強力な接続フレームワークです。