MCP（モデルコンテキストプロトコル）

モデルコンテキストプロトコル（Model Context Protocol、MCP）とは、ClaudeやChatGPTのようなAIアプリケーションと外部システムを安全につなぐための共通ルールです。2024年11月に、Claudeの開発などで知られるアンソロピック社によって提唱されました。

外部の情報源にアクセスできない従来のAIモデルの挙動は学習データに依存するため、データが短期間で古くなり、古い情報や推測に基づくレスポンスを生成するリスクがありました。またAIが外部ソースと連携してリクエストに応答するためには、各データソースと接続する手段を一つ一つ個別に構築する必要がありました。

そんな中で登場したMCPは、AIシステムを企業システムや開発環境、その他の外部ソースと接続するための普遍的かつオープンな技術標準を定義するものです。単一の共通ルールを提供することで、個別に統合を構築せずともAIがリアルタイムで最新の外部データと連携できるようにします。

これにより、以下のようなメリットが生まれます。

• AIシステムは静的な学習データのみに依存せず、外部ソースとのリアルタイムでの連携を通じて、最新かつ関連性の高いコンテキストに基づいた動作ができる

• 異なる基盤モデルやシステムが共通の言語で通信できるため、開発者は各データソースとAIシステムを個別に統合する必要がなくなり、開発時間を短縮できる上、作業の煩雑さを軽減することができる

MCPに対応したAIアプリケーションでは、例えば以下のような動作が可能になります。

＜MCPのユースケース例＞

• ファイルシステムからファイルを呼び出し、操作する
• Googleカレンダーに入力された予定を聞く、または新たな予定を入れる
• GitHubのAPIを使ってファイルやリポジトリなどを操作する、あるいは検索する
• Slackチャンネル内で行われた特定のやり取りを要約する、メッセージを送る
• テキストからPowerpointなどで資料を作成する

など

※ただし、実際にどんなことができるようになるかは、AIアプリケーションの接続先となるMCPサーバーが公開しているツールや、ユーザーから付与された権限によって異なります。

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