Model Context Protocol (MCP)とは？AIとデータを繋ぐ新しい標準の基礎知識

はじめに
Model Context Protocol（MCP）とは何か？
なぜMCPが重要なのか？
- MCPのメリット
MCPの基本アーキテクチャ
- 主要コンポーネント
MCPの主要機能
MCPの実装例
MCPを利用するアプリケーション
MCPのセキュリティと信頼性
MCPの今後の展望
まとめ
参考資料

はじめに

　人工知能の世界では、大規模言語モデル（LLM）の能力を最大限に引き出すための手法が常に進化しています。その中でも「Model Context Protocol（MCP）」は、AIとの対話をより効果的にするための重要なアプローチとして注目されています。この記事では、MCPとは何か、なぜ重要なのか、そしてどのように活用できるのかを初心者にもわかりやすく解説します。

Model Context Protocol（MCP）とは何か？

　Model Context Protocol（MCP）とは、大規模言語モデルに対して、より明確な指示と文脈を提供するための構造化されたフレームワークです。簡単に言えば、AIに「どのように考え、応答すべきか」の指針を与える方法です。

　MCPは、USB-Cポートのような役割を果たします。USBがさまざまな周辺機器と標準的な方法で接続できるように、MCPはAIモデルとさまざまなデータソースやツールを標準的な方法で接続します。これにより、AIシステムと外部データソースの間のシームレスな統合が可能になります。Model Context Protocol

　2024年11月、AnthropicがModel Context Protocol（MCP）をオープンソースとして公開しました。MCPは、AIアシスタントとデータが存在するシステム（コンテンツリポジトリ、ビジネスツール、開発環境など）を接続するための新しい標準です。その目的は、最先端のモデルがより優れた、より関連性の高い応答を生成できるよう支援することです。Anthropic

なぜMCPが重要なのか？

　AIアシスタントが主流になるにつれ、業界はモデル能力に多大な投資を行い、推論品質の急速な進歩を遂げてきました。しかし、最も高度なモデルでも、情報のサイロやレガシーシステムの背後に閉じ込められたデータから隔離されているため、制約を受けています。

　　MCPはこの課題に対処します。分断された統合を単一のプロトコルに置き換えることで、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します。結果として、AIシステムに必要なデータへのアクセスを提供するためのより簡単で信頼性の高い方法が実現します。

MCPのメリット

標準化された接続: 複数のデータソースごとに独自の実装が不要になります
相互運用性: さまざまなAIツールとデータソース間の連携が容易になります
セキュリティ: データはユーザーのインフラストラクチャ内に保持されます
拡張性: 事前に構築された統合のエコシステムにアクセスできます

MCPの基本アーキテクチャ

　MCPは基本的にクライアント-サーバーアーキテクチャに従っており、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。

主要コンポーネント

MCPホスト: Claude DesktopやIDE、AIツールなど、MCPを通じてデータにアクセスしたいプログラム
MCPクライアント: サーバーとの1:1接続を維持するプロトコルクライアント
MCPサーバー: Model Context Protocolを通じて特定の機能を公開する軽量プログラム
ローカルデータソース: MCPサーバーが安全にアクセスできるコンピュータのファイル、データベース、サービス
リモートサービス: MCPサーバーが接続できるインターネット経由で利用可能な外部システム（APIなど）

MCPの主要機能

MCPは3つの重要なプリミティブ（基本要素）を提供します：

1. プロンプト (Prompts)

　プロンプトは、言語モデルとの対話を標準化するための事前定義されたテンプレートです。プロンプトは通常、特定のタスクやクエリを実行するための指示を含みます。

プロンプトの例:

{
  "name": "code-review",
  "description": "コードレビューを行うプロンプト",
  "arguments": [
    {
      "name": "language",
      "description": "プログラミング言語",
      "required": true
    },
    {
      "name": "focusAreas",
      "description": "レビューの焦点領域（セキュリティ、パフォーマンスなど）",
      "required": true
    },
    {
      "name": "codeBlock",
      "description": "レビュー対象のコード",
      "required": true
    }
  ]
}

このプロンプトを使用すると、ユーザーは以下のように要求できます：

Pythonコードをセキュリティとパフォーマンスに焦点を当ててレビューしてください:

2. リソース (Resources)

　リソースは、言語モデルに追加のコンテキストを提供する構造化されたデータまたはコンテンツです。リソースはURIによって一意に識別されます。

リソースの例:

{
  "uri": "hello://world",
  "name": "Hello World Message",
  "description": "A simple greeting message",
  "mimeType": "text/plain"
}

3. ツール (Tools)

　ツールは、言語モデルがアクションを実行したり情報を取得したりするための実行可能な関数です。各ツールは名前と、そのスキーマを記述するメタデータによって一意に識別されます。

ツールの例:

{
  "name": "weather",
  "description": "Get the current weather for a location",
  "parameters": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "location": {
        "type": "string",
        "description": "The city and state, e.g. San Francisco, CA"
      }
    },
    "required": ["location"]
  }
}

MCPの実装例

　MCPの理解を深めるために、簡単な実装例を見てみましょう。以下はTypeScriptを使用したシンプルなMCPサーバーの例です。

// src/index.ts
import { Server } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/index.js";
import { StdioServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js";

// サーバーの初期化
const server = new Server(
  {
    name: "hello-mcp",
    version: "1.0.0",
  },
  {
    capabilities: {
      prompts: {}, // プロンプト機能を有効化
      resources: {}, // リソース機能を有効化
      tools: {}, // ツール機能を有効化
    },
  },
);

// プロンプトハンドラの設定
server.setRequestHandler("prompts/list", () => ({
  prompts: [
    {
      name: "create-greeting",
      description: "カスタマイズされた挨拶メッセージを生成する",
      arguments: [
        {
          name: "name",
          description: "挨拶する相手の名前",
          required: true,
        },
        {
          name: "style",
          description: "挨拶のスタイル（フォーマル、カジュアルなど）"
        }
      ],
    }
  ],
}));

server.setRequestHandler("prompts/get", (request) => {
  const { name, arguments: args } = request.params;

  if (name === "create-greeting") {
    const personName = args.name;
    const style = args.style || "casual";

    return {
      messages: [
        {
          role: "user",
          content: {
            type: "text",
            text: `${style}なスタイルで${personName}に挨拶文を生成してください。`,
          },
        },
      ],
    };
  }

  throw new Error("プロンプトが見つかりません");
});

// サーバーの起動
const transport = new StdioServerTransport();
server.listen(transport);

MCPを利用するアプリケーション

現在、MCPをサポートする主要なAIツールには以下のようなものがあります：

Claude Desktop
Claude Code
Cursor
Windsurf (Codium)
Cline (VS Code拡張機能)

MCPのセキュリティと信頼性

MCPは強力な機能を提供しますが、それに伴うセキュリティと信頼性の考慮事項があります：

ユーザーの同意と制御: すべてのデータアクセスと操作に対して、ユーザーは明示的に同意し理解する必要があります。
データプライバシー: ホストはユーザーデータをサーバーに公開する前に、明示的な同意を得る必要があります。
ツールの安全性: ツールは任意のコード実行を表すため、適切な注意が必要です。
LLMサンプリング制御: ユーザーはLLMサンプリングリクエストを明示的に承認する必要があります。

MCPの今後の展望

MCP技術は急速に発展しており、以下のような将来的な発展が期待されています：

MCP Registry API: MCPサーバーを発見、検証、管理するための中央集権的な方法
リモートサーバー: インターネット経由でアクセス可能なMCPサーバー
OAuth 2.0統合: MCP内での認証と認可の標準化
自己進化型エージェント: 新しい能力を動的に発見し、それに応じて適応するAIエージェント

まとめ

　Model Context Protocol（MCP）は、AIシステムが外部データソースやツールとシームレスに統合するための革新的な標準です。プロンプト、リソース、ツールなどの基本要素を通じて、MCPは、より強力で文脈に応じたAIアプリケーションの開発を可能にします。

　初心者の方も、MCPの基本概念を理解し、この技術がどのようにAIと人間のインタラクションを向上させるかを知ることで、AIの可能性をより深く探求できるようになるでしょう。

参考資料

この記事が、MCPへの理解を深め、AIアプリケーションとの新しい対話方法を探求するための一助となれば幸いです。

Model Context Protocol (MCP): 初心者のための完全ガイド