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うさぎでもわかるModel Context Protocol

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うさぎでもわかるModel Context Protocol

はじめに

最近、AI業界で大きな動きがありました。GoogleとOpenAIが、競合企業であるAnthropicが開発した「Model Context Protocol (MCP)」という標準規格を採用すると発表したのです。

「また何かむずかしい技術が増えたのかぴょん…」と思った方も多いかもしれませんね。でも大丈夫、このMCPは実はとても重要な技術で、AI業界の連携と標準化を大きく前進させる可能性を秘めています。

この記事では、MCPとは何か、どのような特徴があるのか、そしてGoogleとOpenAIの採用がなぜ重要なのかを、わかりやすく解説していきます。専門知識がなくても理解できるように、基本から丁寧に説明していきますので、ぜひ最後までお付き合いください。

MCPとは何か

Model Context Protocol（MCP）は、AIモデルが外部のデータソースやツールと接続するための標準化されたプロトコル（通信規約）です。2024年末にAnthropicが開発し、オープンソースとして公開しました。

簡単に言えば、MCPはAIモデルと外部システムをつなぐための「共通言語」のようなものです。これまでは各AIモデルごとに異なる方法で外部データと連携していましたが、MCPを利用することで統一された方法でのデータアクセスが可能になります。

例えば、あなたがGoogleドライブのファイルについてAIアシスタントに質問したいとします。従来は、GoogleドライブとOpenAIのChatGPT、GoogleドライブとAnthropicのClaude、それぞれに別々の連携方法が必要でした。MCPを使えば、一度MCPサーバーを設定するだけで、どのAIモデルからでも同じ方法でGoogleドライブにアクセスできるようになります。

「うさぎの巣穴が一つあれば、どのうさぎでも出入りできるようなものぴょん！」と考えるとわかりやすいかもしれませんね。

なぜMCPが必要なのか

AIモデルが本当に便利になるためには、リアルタイムの情報にアクセスしたり、さまざまなツールを使えるようになったりする必要があります。しかし、これまではAI企業ごとに独自の連携方法を開発していたため、開発者は各AIモデルに対して別々の連携コードを書く必要がありました。

これは次のような問題を引き起こしていました：

  1. 開発の非効率性: 同じ機能を実現するために複数の異なる実装が必要
  2. データサイロ: あるAIモデル用に構築した連携が他のモデルでは使えない
  3. ユーザー体験の分断: 利用するAIによって使えるツールや情報源が異なる

MCPはこれらの問題を解決するために、次のような標準化されたアプローチを提供します：

  1. 統一されたインターフェース: どのAIモデルでも同じ方法でデータソースにアクセス
  2. 相互運用性: 一度MCPサーバーを構築すれば、それに対応するすべてのAIモデルから利用可能
  3. セキュリティの統一: 認証やデータアクセス制御の方法を標準化

まるで、「どのうさぎにも合う万能な野菜収穫バスケットぴょん！」というわけです。

MCPの基本概念と仕組み

標準化されたプロトコルの役割

MCPの最も重要な特徴は、その標準化された通信方法にあります。技術的に言えば、MCPは「クライアント-サーバー」というアーキテクチャを採用しています。

クライアント側はAIモデル（ChatGPTやClaude）、サーバー側は各種データソースやツール（GoogleドライブやSlack、ファイルシステムなど）を表します。MCPは両者の間で「こんにちは」から始まり「さようなら」で終わるような会話を可能にする共通の言語を定義しています。

これにより、AIモデルはデータソースに何ができるのかを「発見」し、適切な形式でリクエストを送ることができます。データソース側も標準化された形式で応答できるため、どのAIモデルにも対応できるようになります。

クライアント-サーバーモデルの構造

MCPの仕組みをもう少し詳しく見てみましょう：

  1. MCPクライアント: AIモデルや関連アプリケーションがこの役割を担います。例えば、Claude AIやOpenAIのChatGPTがMCPクライアントとして動作します。

  2. MCPサーバー: 外部データソースやツールへのアクセスを提供します。例えば、Googleドライブ用のMCPサーバーは、AIモデルからのリクエストを受け取り、Googleドライブ内のファイルを検索・読み取る機能を提供します。

  3. ツール定義: MCPサーバーは「ツール」というインターフェースを通じて機能を公開します。各ツールには名前、説明、パラメータなどが定義されており、AIモデルはこれらの情報を基に適切なツールを選択して利用できます。

「うさぎの言葉を人間の言葉に翻訳する通訳者がいれば、どのうさぎもどの人間とも会話できるぴょん！」というようなものですね。

データソースとの接続方法

MCPサーバーは、さまざまなデータソースと接続するための標準化された方法を提供します：

  1. リアルタイムデータアクセス: MCPを通じて、AIモデルは最新の情報にアクセスできます。例えば、最新のメール、カレンダー予定、チャットメッセージなどです。

  2. 双方向通信: AIモデルはデータを読み取るだけでなく、ユーザーの許可の下で書き込み操作も実行できます。例えば、メールの送信やカレンダー予定の作成などです。

  3. コンテキスト共有: ユーザーとの会話の文脈を維持しながら、外部データの検索や操作ができます。これによりより自然な対話体験が実現します。

MCPが普及すれば、開発者はさまざまなAIモデル向けに別々のコネクタを開発する必要がなくなり、一度MCPサーバーを作れば、すべてのMCP対応AIモデルから利用できるようになります。

GoogleとOpenAIによるMCP採用の発表

発表の詳細と時期

AI業界を驚かせたのは、2025年3月下旬から4月にかけて、OpenAIとGoogleがほぼ連続してAnthropicのMCPを採用すると発表したことです。

まず2025年3月26日、OpenAIのCEOであるサム・アルトマン氏がX（旧Twitter）で、「OpenAIはAnthropicのModel Context Protocol（MCP）をさまざまな製品にわたって採用していく」と発表しました。具体的には、ChatGPTのデスクトップアプリやAgents SDKなどでMCPをサポートすることが明らかにされました。

その後、4月9日にはGoogleのDeepMind部門もX上での投稿で、同様にMCPを採用する意向を表明しました。GoogleのCEOであるデミス・ハサビス氏は、「AIシステムと外部ツールや知識ベースとの接続を簡素化するため、MCPの採用を進める」と述べています。

採用の背景と理由

なぜ競合関係にあるOpenAIとGoogleが、Anthropicが開発した標準を採用したのでしょうか？その理由はいくつか考えられます：

  1. 開発効率の向上: 独自の標準を維持するよりも、すでに広がりつつある標準に合わせることで開発リソースを節約できます。

  2. エコシステムの拡大: MCPに対応することで、すでにMCPを採用している多数のデータソースやツールとすぐに連携できるようになります。

  3. 業界標準化のメリット: AI業界全体の標準化が進むことで、市場全体が拡大し、全社にとってメリットがあると判断したと考えられます。

  4. 開発者コミュニティの要望: 多くの開発者から、異なるAIモデル間での統一された連携方法を求める声が上がっていました。

「競争するうさぎたちも、みんなで同じ畑の野菜を食べればハッピーぴょん」というわけですね。

両社のコメントと反応

OpenAIのサム・アルトマン氏は発表の中で、「MCPを採用することで、ChatGPTユーザーはより多くのサービスやデータソースに簡単にアクセスできるようになる」と述べています。

GoogleのデミスハサビスCEOも「多様なAIモデルが共通の方法でデータやツールにアクセスできるようにすることで、AI技術の価値を最大化できる」と語っています。

この発表に対して、Anthropicの共同創業者であるダリオ・アモデイ氏は「大手AI企業がMCPを採用することで、オープンな標準がより広く普及し、最終的にはユーザーにとって利益になる」と歓迎の意を示しました。

業界アナリストからは、これらの動きが「AI業界における協調的競争（Co-opetition）の好例」であり、「USBのような標準化されたインターフェースがコンピュータ業界を変革したように、MCPがAI業界を変革する可能性がある」といった評価が上がっています。

MCPの技術的特徴

主な機能と利点

MCPの技術的特徴をより詳しく見ていきましょう。MCPが提供する主な機能と利点は以下の通りです：

  1. ツール発見（Tool Discovery）: AIモデルは、MCPサーバーに「どんなツールが利用可能ですか？」と質問することができます。サーバーは利用可能なツールのリストとその詳細（名前、説明、必要なパラメータなど）を返します。これによりAIモデルは、事前に知らないツールでも動的に発見して利用できるようになります。

  2. セマンティックルーティング: ユーザーの質問やリクエストに基づいて、AIモデルは最適なツールやデータソースを選択できます。例えば、ユーザーがメールについて質問すれば、AIは自動的にメール関連のMCPツールを呼び出します。

  3. コンテキスト保持: MCPは会話の流れの中でコンテキスト（文脈）を保持できるため、一連の操作を自然な対話の中で行うことができます。例えば、「最新のメールを見せて」→「そのメールに返信して」といった流れが可能になります。

  4. 権限管理: MCPはユーザーの明示的な許可に基づいてデータアクセスを制御する仕組みを持っています。AIモデルが勝手にデータにアクセスすることはできず、ユーザーがアクセスを承認する必要があります。

「うさぎが迷子にならないように、畑の場所を教えてあげるナビゲーターのようなものぴょん！」と言えるでしょう。

Model Context Protocol (MCP)の構造
MCPのクライアント-サーバー構造と主な通信フロー

セキュリティと統合の特徴

MCPはセキュリティを重視して設計されています：

  1. ユーザー中心の許可モデル: データへのアクセスはユーザーが明示的に許可する必要があります。MCPクライアントは、ユーザーの同意なしにサーバーにアクセスすることはできません。

  2. スコープ制限: MCPサーバーは提供する機能を明確に定義し、それ以外の操作はできないようになっています。例えば、ファイル読み取り専用のMCPサーバーは、ファイルの削除や変更はできません。

  3. 接続の安全性: MCPの接続は暗号化され、認証されます。これにより、データ転送中の安全性が確保されます。

統合の面では、MCPは以下のような特徴を持っています：

  1. プラグアンドプレイ: 一度MCPサーバーを実装すれば、MCPに対応したどのAIモデルからでも利用できます。これにより、新しいAIモデルが登場しても、既存のMCPサーバーをそのまま利用できます。

  2. 拡張性: MCPサーバーは徐々に機能を追加することができ、AIモデルは新しい機能を動的に発見して利用できるようになります。

  3. マルチモデル対応: 異なるAIモデル（ChatGPT、Claude、Geminiなど）が同じMCPサーバーを使用できるため、ユーザーは好みのAIモデルを選んでも同じ機能を利用できます。

他のAI連携技術との比較

MCPと他のAI連携技術を比較してみましょう：

  1. RAG（検索拡張生成）との比較:

    • RAGは事前に準備されたデータベースや検索エンジンからの情報を基にAIの回答を拡張する技術です。
    • MCPはより広範で動的な連携を可能にし、単なる情報検索だけでなく、様々なツールの操作も可能にします。
    • MCPはRAGを内包する形で、より広い範囲の連携をカバーしています。

  2. プラグインやアプリとの比較:

    • ChatGPTプラグインやClaudeのような各AIプラットフォーム固有の拡張機能は、そのプラットフォームでしか使えません。
    • MCPは標準化されたプロトコルなので、一度実装すれば異なるAIモデル間で再利用できます。
    • MCPはより深いシステム統合を可能にし、単なるAPI呼び出し以上の双方向のインタラクションを実現します。

  3. OpenAPIとの比較:

    • OpenAPIはRESTful APIの仕様を記述するための標準規格です。
    • MCPはAIモデルとの対話に特化しており、会話のコンテキストを維持したり、動的なツール発見などの機能を提供します。
    • MCPはOpenAPIの概念を拡張し、AIモデルとの連携に最適化していると言えます。

「いろんな種類のうさぎ用の道具があるけど、MCPはどんなうさぎでも使える万能ツールぴょん！」というわけです。

業界への影響と今後の展望

AI業界の標準化への影響

MCPの採用がAI業界の標準化にもたらす影響は大きいと考えられています：

  1. 業界全体の効率化: 各社が独自の連携方法を開発する代わりに、共通の標準に集中することで、業界全体としてのリソースを効率的に使うことができます。

  2. イノベーションの促進: 基本的な連携部分が標準化されることで、各社は差別化につながる独自の機能や性能向上に注力できるようになります。

  3. モデル間の相互運用性向上: ユーザーは使用するAIモデルを自由に選べるようになり、異なるモデル間でのスイッチングコストが低下します。

  4. エコシステムの拡大: データプロバイダーや開発者は、一度MCPサーバーを実装すれば、すべてのMCP対応AIモデルに対応できるため、多様なサービスやツールが登場しやすくなります。

「うさぎたちが同じルールでかくれんぼをするようになると、もっと楽しいゲームが生まれるぴょん！」というわけです。

MCP導入前と導入後のAIエコシステム
MCP導入による連携方法の変化 - 個別連携から標準化へ

開発者エコシステムへのメリット

MCPの普及は、特に開発者コミュニティに大きなメリットをもたらします：

  1. 開発コストの削減: 複数のAIモデル向けに別々の連携機能を開発する必要がなくなり、一度の実装で多くのAIモデルをサポートできるようになります。

  2. 市場拡大の機会: MCPサーバーの開発者は、その成果物を多くのAIモデルユーザーに提供できるため、より大きな市場にアクセスできます。

  3. 専門化と効率化: 開発者はAIモデルごとの違いを気にせず、自分の専門領域（例えば特定のデータソースへの最適な接続方法）に集中できます。

  4. コミュニティの活性化: オープンソースとしてのMCPは、コミュニティによる改善や拡張を促し、標準自体が進化しやすくなります。

すでに多くの開発者がMCPサーバーを開発しており、GoogleドライブやSlack、GitHub、各種データベースなど、さまざまなデータソースやツールに対応したMCPサーバーが登場しています。

将来の発展可能性

MCPの今後の発展には、いくつかの方向性が考えられます：

  1. AIエージェントの高度化: MCPを通じて多様なツールやデータソースにアクセスできるようになることで、より自律的で高度なAIエージェントの開発が加速する可能性があります。

  2. 業界標準としての確立: GoogleとOpenAIという大手企業の採用により、MCPが事実上の業界標準（de facto standard）として確立される可能性が高まりました。

  3. 統合AIエコシステムの形成: さまざまなAIモデル、データソース、ツールがMCPを介して連携することで、より豊かで統合されたAIエコシステムが形成される可能性があります。

  4. 新たなビジネスモデルの創出: MCPサーバーの開発・提供、MCPを活用した新しいサービスなど、新たなビジネスモデルが生まれる可能性があります。

「うさぎ印のMCP野菜ガーデンなら、どんなにたくさんのうさぎが来ても、みんなが好きな野菜を食べられて大満足ぴょん！」というわけですね。

まとめ

MCPの重要性

Model Context Protocol（MCP）は、AIモデルと外部データソースやツールを接続するための標準規格として、AI業界の発展に重要な役割を果たすことが期待されています。MCPの主な利点をまとめると：

  1. 統一された連携方法: 異なるAIモデルが同じ方法で外部データやツールにアクセスできるようになります。

  2. 開発効率の向上: 開発者は一度MCPサーバーを実装すれば、すべてのMCP対応AIモデルで利用可能になります。

  3. ユーザー体験の向上: ユーザーは使用するAIモデルを自由に選べるようになり、同じデータソースやツールにアクセスできます。

  4. セキュリティの標準化: データアクセスの許可や認証の方法が標準化され、より安全なAI連携が実現します。

業界協力の意義

GoogleとOpenAIがAnthropicのMCPを採用したことは、AI業界における協力と競争のバランスを示す重要な出来事です：

  1. 標準化のメリット: 競合関係にある企業でも、標準化によるメリットが大きい場合は協力することがあります。

  2. エコシステム全体の成長: 標準化により市場全体が拡大し、すべての参加者にとってメリットがある場合もあります。

  3. ユーザー中心の視点: 最終的には、ユーザーにとって使いやすく価値のあるエコシステムを作ることが重要です。

MCPは、AIモデルがより豊かな情報源やツールと連携することで、より有用で実用的なAIアシスタントを実現する重要な一歩と言えるでしょう。今後の普及と発展に注目していきたいと思います。

「うさぎさんたちが力を合わせれば、もっと大きなニンジン畑を作れるぴょん！みんなで協力して、もっとおいしい未来を作ろうぴょん！」

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