最近よく聞くMCPについてよくわかっていないので、どんなものなのか理解するために整理してみました。
目次
MCPって何？
Model Context Protocol（MCP）は、簡単に言うとAIモデルと外部ツールが連携するときの標準的なルールを定めたものです。
今まで、GPTやClaude等のAIモデルにWebスクレイピングやデータベース操作などの機能を追加しようとすると、それぞれ独自の方法で実装する必要がありましたが、MCPはこの問題を解決します。
要するにAIと外部ツールが話し合うための「共通言語」のようなものだと思います。
今まで、AIに「Webで検索して」とか「データベースから情報を取得して」とお願いするとき、それぞれ別々の方法で実装する必要がありましたが、MCPであれば一度覚えた方法でいろんなツールとAIを連携させることができるようになります。
技術的にはどういう仕組みなのか
MCPは、WebSocketやgRPCなどの通信プロトコルの上で動く、メッセージベースのシステムのようです。JSON形式でメッセージをやり取りして、AIとツールが情報を交換します。
特に重要だと思うのは「コンテキスト」の管理です。普通のAPIだと、一回一回のリクエストは独立していますが、MCPでは会話の流れやこれまでの処理結果を適切に管理してくれるようです。
これにより、AIが複数のツールを連続して使ったり、前回の結果を踏まえて次の行動を決めたりすることができるのではないでしょうか。
実際の開発現場でどう使えそうか
現在のAI開発で困っていることを考えると、MCPの恩恵は大きそうです。
チャットボット開発での活用
例えば、顧客サポートのチャットボットを作る場合
- CRMシステムから顧客情報を取得
- 注文履歴をデータベースから検索
- 在庫確認システムで商品状況をチェック
- メール送信システムで返答を送信
これらを全て統一的な方法で連携できれば、開発がかなり楽になります。
開発者向けAIアシスタント
コーディング支援AIの場合
- GitHubから最新のコードを取得
- 静的解析ツールでコード品質をチェック
- テスト実行環境でコードを実行
- ドキュメントを自動生成
これらのツールを組み合わせたワークフローが、MCPで簡潔に記述できるかもしれません。
実装の難しさと課題
MCPを実際に使う際の課題もあるかと思います。
学習コスト
新しいプロトコルを覚える必要があります。特に、コンテキスト管理やメッセージ形式など、従来のAPI開発とは異なる概念を理解する必要があります。
デバッグの困難さ
AIとツールの連携が複雑になると、どこで問題が発生しているかを特定するのが難しくなりそうです。適切なログ機能やデバッグツールが重要になるでしょう。
パフォーマンスの懸念
抽象化レイヤーが増えることで、多少のオーバーヘッドは必要になりそうです。高負荷なシステムでは、この影響を考慮する必要がありそうです。
まとめ
Model Context Protocolは、AI開発における「配管工事」の部分を大幅に簡略化してくれそうです。標準化により、AI開発者はより創造的で付加価値の高い部分に時間を使えるようになるでしょう。
まだ新しい技術なので、全てが確定しているわけではありませんが、AI開発に携わる者として注目していくべき技術だと思います。
実際のプロジェクトで使えるレベルになるまでには、もう少し時間がかかるかもしれませんが、早めにキャッチアップしておけば、将来的に大きなアドバンテージを得られるかもしれないです。