MCP（Model Context Protocol）が変えるAIの未来：Anthropicが提唱する標準化プロトコルの可能性

2025年5月11日8:53

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MCP（Model Context Protocol）が変えるAIの未来：Anthropicが提唱する標準化プロトコルの可能性 - innovaTopia - （イノベトピア）

Last Updated on 2025-05-11 08:53 by admin

Model Context Protocol（MCP）は、2024年11月25日にAnthropicによって発表された、AIモデルと外部データソース・ツールを接続するためのオープン標準プロトコルである。MCPは、HTTPやRESTがウェブアプリケーションの接続を標準化したように、AIモデルとツールの相互作用を標準化するものだ。

MCPは発表後、OpenAI、Microsoft、AWS、Googleなどの主要テクノロジー企業から支持を受けた。特にOpenAIはAgents SDKでMCPをサポートし、ChatGPTのデスクトップアプリとResponses APIにも近日中に統合すると発表している。

Microsoftも同プロトコルを支持し、Playwright-MCPサーバーを立ち上げ、ClaudeなどのAIエージェントがウェブを閲覧し、Chromeのアクセシビリティツリーを使用してサイトと対話できるようにした。

MCPの主な利点は以下の通りである

AIモデルとツールの間の統合を標準化し、カスタムコードの必要性を排除
AIアプリケーション開発サイクルの大幅な加速
異なるAIモデル間の切り替えコストの低減

MCPの早期採用企業にはBlock（Square）、Apollo、Zed、Replit、Codeium、Sourcegraphなどがあり、それぞれのシステムやプラットフォームにMCPを統合している。

The Futurum GroupのVPであるMitch Ashleyによれば、MCPは現在、AIモデルと他のデータ、ウェブサイト、システムの間のギャップを埋める最良のオプションであるが、まだ事実上の標準にはなっていないとのことだ。今後、Meta、Amazon、Appleなどの他の主要テクノロジー企業がMCPを採用するかどうかが、AIの相互運用性の未来を決定する重要な要素となるだろう。

References:
MCP and the innovation paradox: Why open standards will save AI from itself

【編集部解説】

皆さん、今回ご紹介したModel Context Protocol（MCP）は、AIの世界に革命を起こしつつある重要な標準規格です。2024年11月25日にAnthropicによって公開されたこのオープン標準は、2025年5月現在、急速に業界全体に広がりつつあります。

MCPの本質は、AIモデルと外部データソースやツールとの接続方法を標準化することにあります。これは「AIのためのUSB-C」とも呼ばれており、様々なAIモデルと多様なデータソースやツール間の接続を、一つの共通プロトコルで実現するものです。

注目すべきは、通常は競合関係にあるAI業界の主要プレイヤーたちが、このプロトコルを次々と採用している点でしょう。OpenAIはAgents SDKでMCPをサポートし、ChatGPTのデスクトップアプリとResponses APIにも近日中に統合すると発表しています。GoogleもGeminiモデルとSDKでのサポートを表明しました。Microsoftも独自のPlaywright-MCPサーバーを開発し、AIエージェントがウェブページと相互作用できるようにしています。

このような業界大手の協力体制は、AI分野では前例のないものです。通常、テクノロジー企業は独自規格の普及に力を入れ、市場の囲い込みを図りますが、MCPに関しては異なる動きが見られます。これは、AI技術の相互運用性の重要性が広く認識されている証拠と言えるでしょう。

MCPの技術的側面も興味深いものです。最新バージョンでは、OAuth 2.1ベースの認証フレームワーク、ストリーム可能なHTTPトランスポート、JSON-RPCバッチング、ツールアノテーションなどの機能が追加され、セキュリティと効率性が向上しました。

一方で、MCPにはセキュリティリスクも存在します。コンテキスト汚染、安全でないコネクタ、認証/認可の欠如、シャドウアクセス、サプライチェーンリスクなどが潜在的な脅威として指摘されています。特に、上流データの操作によるプロンプトインジェクション攻撃は、モデル出力の操作やデータ漏洩を引き起こす可能性があります。

MCPが私たちの生活にもたらす影響は計り知れません。例えば、企業内の様々なシステムやデータソースと連携したAIアシスタントが、より効率的な業務支援を提供できるようになるでしょう。開発者にとっては、異なるAIモデル間の切り替えが容易になり、最適なモデルを自由に選択できる柔軟性が生まれます。

長期的には、MCPはAIエコシステム全体の発展を加速させる触媒となる可能性があります。標準化されたプロトコルにより、開発者はインフラ構築よりも革新的なアプリケーション開発に集中できるようになります。また、ベンダーロックインの解消は、より健全な競争環境を生み出し、AIモデルの品質向上とコスト低減につながるでしょう。

しかし、MCPの普及には課題も残されています。Meta、Amazon、Appleなどの主要テクノロジー企業がどのようにMCPに対応するかは、まだ明確になっていません。また、標準化が進む一方で、各社の差別化戦略がどのように展開されるかも注目点です。

私たちinnovaTopiaは、このようなAI標準化の動きを引き続き注視し、皆さんに最新情報をお届けしていきます。MCPの発展は、AIの民主化と普及に大きく貢献する可能性を秘めており、テクノロジーの未来を形作る重要な要素となるでしょう。

【用語解説】

Model Context Protocol（MCP）：
AIモデルと外部データソース・ツールを接続するためのオープン標準プロトコル。HTTPがウェブページの表示方法を標準化したように、MCPはAIが外部ツールと連携する方法を標準化する。家電製品の「USB-C」のようなもので、様々なAIモデルと多様なツールが共通の接続方法で連携できるようになる。

LLM（大規模言語モデル）：
膨大なテキストデータから学習し、人間のような自然な文章を生成できるAIモデル。ChatGPTやClaudeなどがこれにあたる。

ベンダーロックイン：
特定の企業（ベンダー）の製品やサービスに依存してしまい、他の選択肢に移行するのが困難になる状態。MCPはこの問題を解消する。

フライホイール効果：
一度動き始めると自己強化的に加速していく現象。MCPが広く採用されるほど、さらに多くのツールやサービスがMCPに対応し、エコシステム全体が成長していく。

Anthropic：
2021年にOpenAIの元幹部らによって設立されたAI企業。対話型AI「Claude」を開発し、2024年11月25日にMCPを発表した。安全で信頼性の高いAI開発を理念としている。

OpenAI：
2015年に設立されたAI研究開発企業。ChatGPTやGPTシリーズを開発し、MCPの早期採用企業の一つ。

Microsoft：
MCPに対応したMicrosoft Copilot Studioを提供しており、AIアシスタントの構築・カスタマイズを可能にしている。

Postman：
API開発プラットフォームを提供する企業。記事の著者Noah SchwartzはPostmanのプロダクト責任者。

【参考リンク】

Anthropic（Claude開発企業）（外部）
MCPを開発したAI企業Anthropicの公式サイト。Claudeの最新情報や企業理念を確認できる。

Claude（AI対話モデル）（外部）
AnthropicのAIアシスタント「Claude」の公式サイト。無料版と有料版（Claude Pro）が利用可能。

Microsoft Copilot Studio（外部）
MCPに対応したAIアシスタント構築ツール。企業向けにカスタマイズ可能なAIを提供する。

Model Context Protocol（MCP）解説（外部）
MCPの技術的な詳細や実装方法について解説している記事。開発者向けの情報が豊富。

【参考動画】

【編集部後記】

MCPの登場は、AIツールの使い方を根本から変えるかもしれません。皆さんは普段、複数のAIサービスを使い分けていますか？あるいは特定のAIに依存していますか？MCPが普及すれば、お気に入りのAIアシスタントから様々なアプリやサービスをシームレスに操作できるようになります。もし開発者の方なら、MCPを活用した新しいAI連携の可能性を探ってみてはいかがでしょうか。皆さんがMCPによってどんな未来を描くか、ぜひコメント欄でお聞かせください。