MCPとは？Model Context Protocolの仕組み・メリット・活用方法を徹底解説

1. MCPとは？基本概念をわかりやすく解説

1.1 「AI用のUSB-C」という例え

MCPを理解する最も簡単な方法は、「AI用のUSB-C」と考えることです。

USB-Cが登場する以前、デバイスごとに異なる充電ケーブルが必要でした。スマートフォンにはMicro USB、iPhoneにはLightning、パソコンにはUSB-Aと、接続先に合わせてケーブルを使い分ける必要がありました。

AI開発でも同じ問題がありました。GitHub、Notion、データベース、ファイルシステムなど、ツールごとに異なるAPIを使ってAIと接続する必要があったのです。

MCPは、この問題を解決する統一規格です。MCPに対応したツールは、どのAIからでも同じ方法でアクセスできます。

1.2 MCPで何ができるのか

2. MCPが誕生した背景 - M×N問題の解決

2.1 従来の課題：M×N問題

MCP登場以前、AIと外部ツールの連携には深刻な問題がありました。それが「M×N問題」です。

M個のAIモデルとN個のツールを連携させる場合、それぞれに個別のインテグレーションが必要でした。例えば、3つのAI（Claude、ChatGPT、Gemini）と5つのツール（GitHub、Slack、Notion、DB、ファイルシステム）を繋ぐには、最大で3×5＝15通りの個別開発が必要だったのです。

2.2 MCPの解決策：M+Nへの劇的削減

MCPは、AIとツールの間に共通のインターフェースを置くことで、この問題を解決しました。

AIモデル側はMCPクライアントに対応するだけ、ツール側はMCPサーバーとして実装するだけで、どのAIからでもどのツールにもアクセスできるようになります。開発コストはM×NからM+Nへと劇的に削減されます。

3. MCPのアーキテクチャ - 3つのコンポーネント

MCPのアーキテクチャは、ホスト・クライアント・サーバーの3つのコンポーネントで構成されています。

3.1 MCPホスト

MCPホストは、ユーザーが直接操作するアプリケーションです。AIモデルを搭載し、MCPクライアントを管理する「司令塔」の役割を果たします。

代表的なMCPホストには、Claude Desktop、Claude Code（CLI）、Cursor、Windsurfなどがあります。

3.2 MCPクライアント

MCPクライアントは、ホスト内に組み込まれたコンポーネントで、MCPサーバーとの通信を担当します。

重要なポイントは、1つのクライアントは1つのサーバーと1対1で接続する点です。複数のツールを使う場合は、それぞれに対応するクライアントがホスト内に存在します。

3.3 MCPサーバー

MCPサーバーは、特定のツールやデータソースへのアクセスを提供する軽量なプログラムです。例えば、ファイルシステムにアクセスするサーバー、GitHubと連携するサーバー、データベースを操作するサーバーなどがあります。

3.4 通信の流れ

MCPの通信は以下の流れで行われます。

1. ホストアプリケーションが起動し、設定されたMCPサーバーに接続
2. クライアントが各サーバーに「どんな機能を提供していますか？」と問い合わせ
3. サーバーが利用可能なツール・リソース・プロンプトの一覧を返却
4. ユーザーがAIに指示を出すと、AIが適切なツールを選択して実行
5. サーバーが処理結果をクライアント経由でAIに返す

4. MCPの3つのコア機能

MCPサーバーが提供する機能は、大きくTools（ツール）、Resources（リソース）、Prompts（プロンプト）の3つに分類されます。

4.1 Tools（ツール）- AIが「実行」する機能

具体的には、以下のようなことが可能です。

• ファイルの読み書き・作成・削除
• データベースへのクエリ実行
• Git操作（コミット、プッシュ、ブランチ作成）
• Web APIの呼び出し
• ブラウザの操作（ページ遷移、クリック、スクリーンショット）

各ツールには入力と出力のスキーマが定義されており、AIが正確に理解して実行できます。

4.2 Resources（リソース）- AIが「参照」するデータ

リソースの例としては以下があります。

• ファイルやドキュメントの内容
• データベースのスキーマ情報
• 設定ファイルや環境情報
• ログやメトリクスデータ
• 構造化されたメタデータ

リソースは「読み取り専用」のデータで、AIはこれを参照して判断や回答を行います。ツールとは異なり、リソースの参照によってデータが変更されることはありません。

4.3 Prompts（プロンプト）- 再利用可能な指示テンプレート

例えば「バグレポートの要約テンプレート」や「コードレビューテンプレート」などを事前に定義しておくことで、毎回同じ指示を書く手間を省けます。

5. MCPを支える企業と採用状況

MCPは2024年11月のリリースからわずか1年で、AI業界の事実上の標準プロトコルとなりました。その急速な普及の経緯を振り返ります。

5.1 主要な採用企業・サービス

5.2 開発ツールでの採用

AIコーディングツールでのMCP採用も急速に進んでいます。

• Cursor - AI搭載コードエディタ
• Windsurf - AI IDEツール
• VS Code（GitHub Copilot） - MCPサーバー接続に対応
• Replit - オンラインIDEでMCPサポート
• Sourcegraph - コード検索ツール

6. MCPの実践的な活用方法

MCPを実際に活用する方法を、代表的なホストアプリケーションであるClaude Codeを例に解説します。

6.1 MCPサーバーの追加方法

Claude CodeでMCPサーバーを追加するには、claude mcp addコマンドを使用します。

# Filesystemサーバーを追加
claude mcp add filesystem -s user -- npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /path/to/dir

# GitHubサーバーを追加
claude mcp add github -s user -- npx -y @modelcontextprotocol/server-github

# Memoryサーバーを追加（永続メモリ）
claude mcp add memory -s user -- npx -y @modelcontextprotocol/server-memory

6.2 設定ファイルによる管理

MCPサーバーの設定は、JSONファイルで管理することもできます。

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/home/user/projects"]
    },
    "github": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
      "env": {
        "GITHUB_TOKEN": "your-token-here"
      }
    }
  }
}

6.3 3つのスコープ

Claude Codeでは、MCPサーバーの設定を3つのスコープで管理できます。

7. MCPのセキュリティと注意点

MCPは強力な機能を提供する一方で、セキュリティへの配慮が不可欠です。

7.1 主なリスク

7.2 安全に使うためのベストプラクティス

1. 公式サーバーを優先利用 - Anthropic公式やLinux Foundation認定のサーバーを使用
2. 最小権限の原則 - 必要最小限のツールのみを有効化
3. 認証情報の適切な管理 - 環境変数やシークレットマネージャーで管理
4. スコープの適切な設定 - 機密情報を含む設定はlocalスコープに限定
5. 定期的なアップデート - MCPサーバーのSDKとサーバーを最新版に保つ

8. MCPの今後と2026年の展望

MCPは急速に進化を続けています。2026年に予想される主な動向を紹介します。

8.1 エンタープライズ本格導入

Gartnerは、2026年末までにエンタープライズアプリケーションの40%にタスク特化型AIエージェントが組み込まれると予測しています。MCPはそのインフラとなる重要な技術です。

8.2 マルチモーダル対応

2026年には、MCPが画像、動画、音声などのメディアタイプにも対応する予定です。テキストだけでなく、AIが「見て」「聞いて」外部システムと連携できるようになります。

8.3 オープンガバナンス

Linux Foundation傘下のAgentic AI Foundationによる透明な意思決定プロセスが確立されます。開発者コミュニティがプロトコルの発展に直接参加できる仕組みが整います。

8.4 MCP Appsの登場

ユーザーをアプリに引き込むのではなく、アプリがAI環境の中に入っていく「MCP Apps」という新しいパターンが登場しています。ChatGPT上でサードパーティのサービスを直接利用できる世界が近づいています。

9. よくある質問（FAQ）

10. まとめ

MCPは、AIの可能性を大きく広げる革命的なプロトコルです。従来はAIモデルの内部知識に限定されていた能力が、MCPによって外部世界と自由に接続できるようになりました。

まずはClaude CodeやClaude DesktopでMCPサーバーを使ってみることをおすすめします。ファイルシステムやGitHubなど、身近なツールとAIが連携する体験は、AI活用の新しい可能性を実感させてくれるでしょう。

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