MCP(Model Context Protocol)
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ざっくり言うと
MCP(Model Context Protocol)は、AIが外部のアプリやデータに「同じ作法」でつながるための共通規格です。Anthropicが2024年11月に提唱したオープン規格で、仕様が公開されています。OpenAIやMicrosoftなどでも、対応例が公式に案内されています。一言でいうと、AI界のUSB-Cを作ろうという取り組みです。
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。対応するサービスが増えるほど、いつものAIから手元の道具を呼び出せる場面が増えていきます。
イメージ
似た仕組みにFunction Calling(関数呼び出し)があります。こちらは「AIに道具を渡す技術そのもの」です。MCPは「その道具をどうつなぐか、作法をそろえるための規格」です。こう分けて考えると、違いが見えてきます。
正確には
Anthropicの公式アナウンス(2024年11月)を見てみましょう。MCPは、AIアシスタントとデータの置き場所をつなぐための「オープンスタンダード」として発表されました。つなぐ先として挙がっているのは、コンテンツリポジトリ(資料の保管場所)・業務ツール・開発環境です。仕様・SDK(開発用の部品一式)・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では、ざっくり次のように役割を分けています(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(開発用ソフト)、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AI向けに差し出す |
つまりMCPは、AI側(HostとClient)とデータ側(Server)が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つ作っておけば、MCPに対応したいろいろなAIツールから使い回しやすくなります。ここが便利なところですね。
各社の対応状況
- Anthropic
MCPの提唱元です。同社のAIツールであるClaude Desktop、Claude.ai、Claude CodeがMCPに対応しています。 - OpenAI
開発者向けのAgents SDKが対応しています。ChatGPTのBusiness・Enterprise・Eduでは、開発者モード(※Developer mode)からMCPを使えます。この開発者モードでは、書き込み操作もできるFull MCPがベータ版として提供されています。Proでは、読み取り用のMCPを接続できます。 - Microsoft
Copilot StudioにMCP対応を導入しました。AIアプリやエージェントとつなぐ作業が簡単になると発表しています。
「Anthropicが出した仕様をAnthropicだけが使う」状態ではありません。いくつもの会社が、自社の公式ドキュメントで対応例を案内し始めています。
Function Calling・APIとの違い
混同しやすいので、3つの違いを表にまとめました。
| 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 | 外部から機能やデータを利用するための窓口 |
| Function Calling | AIとアプリのつなぎ方 | AIが「この機能を、この条件で使いたい」と決まった形で答える仕組み |
| MCP | 接続の共通規格 | Host・Client・Serverの間で、tools・resources・promptsといったものを公開したり使ったりする作法 |
この3つは、どれか1つを選ぶ競合関係ではありません。MCPサーバーが内側で既存のAPIを呼んでいることもあれば、MCPで公開された道具(tool)を、AI側のツール呼び出しにつなぐこともあります。
MCPの話を読むときのコツは、「どれがHostで、どれがServerか」を見分けることです。AIアプリ側がHost、外部サービスをAI向けに差し出す側がServerです。この2つを分けて読むだけで、MCPのニュースや発表がぐっと分かりやすくなります。
使う場面
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注意点
仕事で使う前に確かめたいのは、「何につながるか」と「どこまで操作できるか」の2つです。読み取るだけの設定でも見せたくない情報まで渡してしまうことがありますし、必要以上の権限を許してしまう心配もあります。予約変更・ファイル削除・送信のような操作まで任せるなら、もっと慎重に確かめましょう。
「MCP対応」という言葉だけで安心せず、連携設定の画面で権限の範囲と、操作の記録(ログ)がどう残るかを確認してください。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
関連する言葉も3つ、あわせて覚えておくと安心です。
- Function Calling — 道具をAIが呼ぶ仕組みそのものです
- AIエージェント — こうした道具を使いながら自分で手順を決めて動くAIのことです
- API — 一般的な接続の仕組みで、MCPよりも土台に近いところにあります
よくある質問
- Q. MCPとは何ですか?
- A. AIが外部のアプリやデータに同じ作法でつながるための共通規格です。Anthropicが2024年11月に提唱したオープン規格で、AI界のUSB-Cを作ろうという取り組みにあたります。
- Q. Function CallingやAPIとは何が違うのですか?
- A. Function Callingは道具をAIが呼ぶ仕組みそのもの、APIは外部から機能やデータを使うための一般的な窓口です。MCPはその道具をどうつなぐか、作法をそろえるための規格にあたります。
- Q. MCPは自分の仕事に関係ありますか?
- A. 自分で書く場面は多くありません。ただ、使っている会計ソフトや予約システムがMCPサーバーを公開すると、いつものAIから会話でそれらを操作できるようになります。
- Q. 業務データにつなぐとき、何を確かめますか?
- A. 何につながるかと、どこまで操作できるかの2つです。連携設定の画面で権限の範囲と操作の記録の残り方を確認し、まず読み取り専用で試すと判断しやすくなります。
公開: 更新: ✓ 公式情報と照合:
参考ソース
判断クイズ
「MCP対応」と書かれた連携を、業務データにつないでよいか判断できますか?
3問です。答えるとその場で解説が出ます。全問終えたら、「回答を記録する」で学習の記録に残せます。
全問に答えると、回答を記録できます。
残るのは「答えたかどうか」だけで、正解数は保存されません。この端末の中だけに残り、別の端末には引き継がれません。
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