MCP(Model Context Protocol)

ざっくり言うと

これまでは「Slack 連携用の AI 機能」「Google Drive 連携用の AI 機能」と、つなぐ相手ごとに別々の作り込みが必要でした。MCP はその面倒をひとつの規格にまとめてしまおう、という発想です。

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正確には

Anthropic の公式アナウンス(2024 年 11 月)によると、MCP は「AI アシスタントを、コンテンツリポジトリ・業務ツール・開発環境などのデータが置かれている場所と接続するためのオープンスタンダード」として発表されました。プロトコル仕様・SDK・サンプル実装はすべて オープンソースとして公開されています。

MCP が定めているのは、ざっくり次のような役割分担です(公式サイト modelcontextprotocol.io より要約)。

用語	役割
MCP Host	AI を動かす本体側。Claude Desktop や各種 IDE、エージェントアプリなど
MCP Client	Host の中で MCP サーバーと通信する窓口
MCP Server	外部のアプリやデータを「AI から触れる形」で公開する側。Google Drive、Slack、GitHub などをラップする

つまり MCP は「AI 側(Host/Client) と データ側(Server) が、お互いに同じ作法でやり取りするための取り決め」です。サーバーを 1 個書けば、MCP に対応した AI ツールから再利用しやすくなる、というのがおいしいところです。

各社の対応状況

• Anthropic: 提唱元。Claude Desktop / Claude.ai / Claude Code などが MCP に対応
• OpenAI: Agents SDK 側で MCP のサポートを公式にドキュメント化(MCP サーバーを Agent につなげる手順を案内)
• Microsoft: Copilot Studio に MCP 対応を導入し、AI アプリやエージェントとの統合を簡素化すると発表

「Anthropic が出した仕様を Anthropic だけが使う」状態ではなく、複数社の公式ドキュメントで対応例が案内され始めている規格、と見ておくとよいでしょう。

Function Calling・API との違い

混乱しやすいので、3 つを並べて整理します。

用語	立ち位置	ざっくり何?
API	アプリ同士をつなぐ一般的な仕組み	「このアプリを外から叩く窓口」。MCP より一段下のレイヤー
Function Calling	AI モデルの機能	AI が「この道具を呼びたい」と JSON で意思表示する仕組み
MCP	業界規格	Function Calling で呼ぶ「道具側」の用意の仕方を統一したもの

ざっくり言うと、API は配線そのもの、Function Calling は AI が道具を選ぶ脳ミソ、MCP は道具を AI に出すときの統一フォーマット、という関係です。

個人事業主にとって今すぐ関係ある?

実務で見るなら、最初に気にするのは「何につながるか」と「どこまで操作できるか」です。 読み取りだけなら比較的リスクは小さめですが、予約変更・ファイル削除・送信などの操作が入ると確認が重要になります。 MCP 対応という言葉だけで安心せず、権限範囲とログの残り方も見るようにしましょう。 特に業務データにつなぐときは、まず読み取り専用で試すと判断しやすくなります。

やってみよう

関連用語として、Function Calling(AI が道具を呼ぶ仕組みそのもの)、AI エージェント(MCP で広がった道具を使って自律的に動く AI)、API(MCP のさらに下のレイヤーにある一般的な接続規格)も合わせて押さえておくと、AI 連携の話題がかなり立体的に見えてきます。