大規模言語モデルにおけるモデルコンテキストプロトコル(MCP)
※ この記事はDeep Researchによってリサーチしたアウトプットを記録しただけのものです。
近年のAI技術の進歩は目覚ましく、特に大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理において革新的な成果を上げています。LLMは、人間のように自然な文章を生成し、質問に答えたり、翻訳を行ったり、要約を作成したりと、様々なタスクをこなすことができます。しかし、LLMがその能力を最大限に発揮するためには、外部のデータやツールと連携する必要があります。
2024年11月26日、Anthropicはモデルコンテキストプロトコル(MCP)をリリースしました。これは、アプリケーションとデータソース間のデータ交換のためのオープンスタンダードです 1。MCPは、LLMが外部ツールやデータとやり取りする方法を簡素化し、開発者がAIをシステムに統合する際に直面する課題に対処します。そこで登場したのが、モデルコンテキストプロトコル(MCP)です。
MCPの定義と役割
MCPとは、LLMアプリケーションと外部データソースおよびツール間のシームレスな統合を可能にするオープンなプロトコルです 2。AIを搭載したIDEの構築、チャットインターフェースの強化、カスタムAIワークフローの作成など、LLMにコンテキストを接続するための標準化された方法を提供します。MCPは、従来のLLMの展開において課題となっていた、ユーザー入力、履歴データ、ドメイン固有情報などのコンテキスト管理を改善するために設計されたフレームワークです 3。モデルがスケールするにつれて複雑化するコンテキスト管理を、明確かつ一貫した方法で管理し、様々なLLMのユースケースでコンテキストを充実させることができます。
MCPは、AIシステムをデータソースに接続するための普遍的でオープンな標準を提供することにより、断片化された統合を単一のプロトコルに置き換えます 4。その結果、AIシステムに必要なデータへのアクセスをよりシンプルで信頼性の高い方法で提供することができます。MCPの重要性は、LLMの能力を飛躍的に向上させ、これらのモデルを様々なツールやシステムにシームレスに統合できる未来への道を開くことにあります 5。
MCPの仕組み
MCPは、クライアントサーバーアーキテクチャを採用しており、ホストアプリケーションは複数のサーバーに接続できます 6。MCPホストとは、MCPを介して外部リソースにアクセスするLLMを使用する生成AIアプリケーションです。Claude Desktopは、ホストアプリケーションの一例です。MCPクライアントは、サーバーと1対1の接続を維持するプロトコルクライアントです(クライアントはMCPホストアプリケーションによって使用されます)。MCPサーバーは、ローカルまたはリモートのデータソースを使用して、MCPプロトコルを介して特定の機能を公開するプログラムです。
入力と処理
MCPは、外部データソース(プロトコル内では「サーバー」と呼ばれます)との統合を可能にします 5。これらのサーバーは、Web検索、ファイル管理、データベースクエリなどのタスクを実行できます。注目すべき例としては、Brave Search Server(リアルタイムのWeb検索結果をLLMに直接統合)、File System Server(ローカルファイルへのアクセスと変更)、GitHub Server(GitHubと直接インターフェースしてリポジトリ、コミット履歴を取得、またはコード変更をプッシュ)などがあります。
MCPサーバーは、AIを搭載したアプリケーションがLLMと通信する際に使用できるツール、リソース(静的ドキュメントのセット、またはデータベースなどの動的にアクセスされるデータ)、または事前定義されたプロンプトを提供するアプリケーションです 8。このような機能をMCPサーバーにパッケージ化すると、QuarkusやLangChain4jなど、MCPをサポートするLLMクライアントツールキットにプラグインして使用できます。
出力とLLMへの影響
MCPは、AIツールとデータソース間の双方向接続を促進し、シームレスなデータフローを可能にします 5。この機能により、AIシステムはデータを取得するだけでなく、出力をデータソースに送り返すこともでき、アプリケーションのインタラクティブ性とコンテキスト認識が向上します。
MCPのモジュール設計により、Claude Desktopなどのホストは複数のサーバーにわたって自律的に動作できます 9。ホストはAPIエンドポイントとローカルデータソースに簡単に統合できるようになったため、AIが実行できるタスクはたくさんあります。たとえば、ClaudeはRaygunのMCPサーバーを構築する際に、関連するプロジェクトファイルにアクセスして更新しました。ファイルの依存関係を認識し、必要なコンテキストを取得し、開発をスピードアップする提案を提供しました。
MCPで使用されるアルゴリズムと技術
MCPプロトコルは、2つの主要なトランスポートモデルを提供しています。STDIO(標準入力/出力)とSSE(Server-Sent Events)です 6。どちらも、データ送信のメッセージ形式としてJSON-RPC 2.0を使用します。最初のモデルであるSTDIOは、標準入力/出力ストリームを介して通信します。これは、ローカル統合に最適です。2番目のモデルであるSSEは、通信にHTTPリクエストを使用し、サーバーからクライアントへの通信にはSSEを、クライアントからサーバーへの通信にはPOSTリクエストを使用します。これは、リモート統合に適しています。
MCPの種類とバリエーション
MCPには、主に以下の3つの種類があります。
- ツール: サーバーで宣言される標準化されたアクションです 9。APIのように機能し、Web検索、コード分析、データ処理などのタスクを可能にします。ツールは共通の標準に従っているため、MCP互換のホストであればどれでも検出して使用できます。例えば、あるMCPサーバーが電卓機能を提供する場合、LLMはMCPを通じてそのサーバーにアクセスし、計算を実行することができます。
- プロンプト: ユーザーが日常的なインタラクションを標準化するために選択できる、サーバーによって定義された再利用可能なテンプレートです 9。たとえば、Gitサーバーは、ユーザーが標準化されたコミットメッセージを作成したいときに選択できる「generate-commit-message」プロンプトテンプレートを提供する場合があります。開発者は、このプロンプトテンプレートを利用することで、LLMに適切なコミットメッセージを生成させることができます。
- リソース: ファイルパスやデータベースクエリと同様に、読み取り専用データにアクセスするための一貫した方法を提供します 9。たとえば、file:///logs/app.logやpostgres://database/usersなどです。LLMは、これらのリソースを通じて、必要なデータにアクセスすることができます。
MCPの利点と課題
利点
- 断片化の削減: MCPは、統一されたプロトコルを提供することにより、現在のAIシステムに見られる断片化された統合を置き換えることを目的としています 4。このシフトは、新しいデータソースごとにカスタム実装が必要になり、スケーリングが困難になるという一般的な問題に対処します。
- オープンスタンダード: オープンなプロトコルを提供することにより、MCPは開発者にとってのツール統合を簡素化し、ベンダーロックインや独自システムに関する懸念を排除します 5。
- 柔軟なホスト統合: 現在、ClaudeのSonnet 3.5モデルとClaude Desktopアプリで実装されているMCPは、ローコードプラットフォーム、Visual Studio Code(VS Code)、クラウドサービスなど、様々な環境にわたるより広範な統合を目指しています 5。
- コンテキスト管理の改善: MCPは、LLMがコンテキスト情報をより効率的に処理できるようにすることで、より高速で正確、かつリソース効率の高いアプリケーションを実現します 3。また、モデルのサイズや複雑さに関係なく、モデルの出力が提供されたコンテキストと一貫性があり、整合性が保たれるようにします。
- エージェントAI開発のサポート: MCPは、様々なツールやデータセットにわたってコンテキストを維持することにより、複雑なタスクを実行できる、より自律的なAIエージェントの作成を促進します 5。この機能は、動的な環境で独立して動作できるインテリジェントシステムを開発するために不可欠です。
課題
- 新しい技術: MCPは比較的新しい技術であるため、まだ広く採用されていません 10。そのため、利用可能なツールやリソースが限られている可能性があります。
- 標準化の必要性: MCPは、LLMと外部システム間の相互作用を標準化することを目的としていますが、この分野はまだ進化しており、さらなる標準化の取り組みが必要になる可能性があります。
- セキュリティとプライバシー: MCPを使用する場合、LLMがアクセスするデータのセキュリティとプライバシーを確保することが重要です。
MCPとLLMの安全性および倫理への影響
LLM、特に医療分野で使用されるLLMは、ストレスや疲労などの人為的要因を軽減し、一貫した質の高いケアを促進する可能性を秘めています 11。しかし、LLMのトレーニングに機密性の高いデータを使用すること ethical concerns regarding the use of sensitive data in LLM training 12.
MCPの今後の発展方向
MCPは、LLMの機能を拡張し、様々なアプリケーションに統合するための強力なツールです。今後、MCPは以下のような方向に発展していく可能性があります。
- エコシステムの拡大: より多くの開発者がMCPサーバーを構築するにつれて、エコシステムは成長します 9。新しいサーバーごとに、MCP互換のホストが使用できる機能が追加され、LLMの汎用性がはるかに高まります。
- 標準化の進展: MCPは、AIシステムとデータソースを接続するための普遍的でオープンな標準を提供することにより、断片化された統合を単一のプロトコルに置き換えます 4。エコシステムが成熟するにつれて、AIシステムは異なるツール間を移動する際にコンテキストを維持します。
- より複雑なワークフローへの対応: MCPは、LLMがより複雑なタスクを実行し、より自律的に動作することを可能にする、より洗練されたコンテキスト管理機能をサポートするように進化する可能性があります。
- 業界 adoption: 他のLLMプロバイダーがクライアントを構築し始めれば、MCPは大きなものになる可能性があります 10。
結論
MCPは、LLMアプリケーションと外部データソースおよびツール間のシームレスな統合を可能にするオープンなプロトコルです。LLMがその能力を最大限に発揮するためには、外部のデータやツールと連携する必要があり、MCPは、LLMのコンテキストを豊かにし、より正確で信頼性の高い出力を生成するために重要な役割を果たします。
MCPは、AIシステムがデータをより効率的に処理し、より複雑なタスクを実行することを可能にすることで、LLMの未来を形作る可能性を秘めています。LLMのコンテキスト管理における課題を克服し、AIシステムの構築と統合のための新しい標準を確立することで、AI技術の進歩を加速させることが期待されます。今後、MCPはLLMの開発と応用においてますます重要な役割を果たしていくことが期待されます。
MCPを理解するための参考資料
- Model Context Protocolの公式ウェブサイト: https://modelcontextprotocol.io/ 7
- AnthropicのMCPに関する発表: https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol 13
- MCP Python SDK: https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk 13
引用文献
1. raygun.com, 1月 13, 2025にアクセス、 https://raygun.com/blog/announcing-mcp/#:~:text=On%20November%2026%2C%202024%2C%20Anthropic,integrating%20AI%20into%20their%20systems.
2. Model Context Protocol - GitHub, 1月 13, 2025にアクセス、 https://github.com/modelcontextprotocol
3. What is Model Context Protocol? - Portkey.ai, 1月 13, 2025にアクセス、 https://portkey.ai/blog/model-context-protocol-for-llm-appls
4. Introducing the Model Context Protocol \ Anthropic, 1月 13, 2025にアクセス、 https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol
5. Unlocking the Future of LLMs: Understanding Anthropic's Model Context Protocol (MCP), 1月 13, 2025にアクセス、 https://medium.com/@nnai/unlocking-the-future-of-llms-understanding-anthropics-model-context-protocol-mcp-8e2cf9ddc61c
6. Understanding the Model Context Protocol (MCP) - Philippe Charrière's Blog, 1月 13, 2025にアクセス、 https://k33g.hashnode.dev/understanding-the-model-context-protocol-mcp
7. Model Context Protocol: Introduction, 1月 13, 2025にアクセス、 https://modelcontextprotocol.io/introduction
8. Using the Model Context Protocol with Quarkus+LangChain4j, 1月 13, 2025にアクセス、 https://quarkus.io/blog/quarkus-langchain4j-mcp/
9. Engineering AI systems with Model Context Protocol · Raygun Blog, 1月 13, 2025にアクセス、 https://raygun.com/blog/announcing-mcp/
10. Anthropic "universal" MCP is disappointing : r/LocalLLaMA - Reddit, 1月 13, 2025にアクセス、 https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1h1m69w/anthropic_universal_mcp_is_disappointing/
11. Implications of Large Language Models for Clinical Practice: Ethical Analysis Through the Principlism Framework - PMC, 1月 13, 2025にアクセス、 https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11609490/
12. The Ethics of Interactions: Mitigating Security Threats in LLMs - arXiv, 1月 13, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2401.12273v2
13. Will Anthropic's MCP work with other LLMs? - YES, with Amazon Bedrock. - YouTube, 1月 13, 2025にアクセス、 https://www.youtube.com/watch?v=u6444EjemKo
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