MCP:モデルコンテキストプロトコル

MCPは、安全なLLMの外部データ、ツール、プラグインへのアクセスを標準化し、柔軟かつ強力なAI統合と相互運用性を実現します。

定義

**モデルコンテキストプロトコル(MCP)**は、ラージランゲージモデル(LLM)が外部データソース、ツール、機能に安全かつ一貫してアクセスできるようにするオープンスタンダードのインターフェースです。これは、AIアプリケーションとさまざまなコンテキストプロバイダー間の標準化された通信層を構築し、AIシステムの「USB-C」として機能します。

主なコンポーネント

アーキテクチャ

MCPはクライアント-サーバーアーキテクチャを採用しています:

  • MCPホスト:ユーザーやAIシステムが操作するアプリケーション(例:Claude Desktop、IDEプラグイン)
  • MCPクライアント:ホストアプリケーション内でサーバーとの通信を担当するコンポーネント
  • MCPサーバー:標準化されたMCPインターフェースを通じて特定の機能(ファイルアクセス、データベース接続、APIアクセスなど)を提供する軽量プログラム
  • データソース:MCPサーバーが安全にアクセスできるローカルまたはリモートの情報リポジトリ

コアプリミティブ

MCPは、プロトコルの基礎となる3つの基本プリミティブを定義しています:

1. リソース

リソースは、MCPサーバーがLLMに提供するデータやコンテンツを表します。

  • 特徴:アプリケーション制御、固有のURIで識別
  • データ型:テキスト(UTF-8エンコード)またはバイナリ(Base64エンコード)
  • 発見方法:直接リスト表示または動的リソース要求用テンプレート
  • 操作:コンテンツの読み取り、更新の受信

利用例:MCPサーバーがfile:///logs/app.logというURIでログファイルをリソースとして公開

2. プロンプト

プロンプトは、LLMのやり取りをガイドするためにサーバーが提供する定型テンプレートやワークフローです。

  • 特徴:ユーザーによるトリガー、スラッシュコマンドとして表示されることが多い
  • 構造:固有名、説明、オプション引数
  • 機能:カスタマイズ引数の受け入れ、リソースコンテキストの組み込み、マルチステップ操作の定義
  • 操作:リストによる発見、リクエストによる実行

利用例:コード変更を入力として受け付けるgitコミットメッセージ生成プロンプト

3. ツール

ツールは、LLMが(通常はユーザー承認の下で)呼び出してアクションを実行できる実行可能な関数を公開します。

  • 特徴:モデル制御、明確に定義された入力スキーマが必要
  • アノテーション:挙動に関するヒント(読み取り専用、破壊的、冪等性、オープンワールドなど)を含む
  • セキュリティ機能:入力検証、アクセス制御、明確なユーザー警告
  • 操作:リストによる発見、パラメータ付き呼び出しによる実行

利用例:モデルから与えられた入力に対して数値演算を行う電卓ツール

重要性と利点

開発者向け

  • 標準化された統合:各データソースごとに独自実装せずにAIアプリケーションを多様なデータソースに接続可能
  • セキュリティベストプラクティス:機密情報を安全に公開するためのガイドラインを内蔵
  • シンプルなアーキテクチャ:AIモデルとそのコンテキストソースの明確な分離

ユーザーと組織向け

  • 柔軟性:異なるLLMプロバイダーやホストアプリケーション間の乗り換えが容易
  • 相互運用性:標準化インターフェースによりベンダーロックインを軽減
  • 強化された機能:AIシステムがより多様な情報やアクション機能にアクセス可能

実装例

ファイルリソースサーバー

// サーバーが単一のログファイルをリソースとして公開
const server = new Server({ /* config */ }, { capabilities: { resources: {} } });

// 利用可能なリソースをリストアップ
server.setRequestHandler(ListResourcesRequestSchema, async () => {
  return {
    resources: [
      {
        uri: "file:///logs/app.log",
        name: "Application Logs",
        mimeType: "text/plain"
      }
    ]
  };
});

// リソースコンテンツの提供
server.setRequestHandler(ReadResourceRequestSchema, async (request) => {
  if (request.params.uri === "file:///logs/app.log") {
    const logContents = await readLogFile();
    return {
      contents: [{
        uri: request.params.uri,
        mimeType: "text/plain",
        text: logContents
      }]
    };
  }
  throw new Error("Resource not found");
});

電卓ツールサーバー

const server = new Server({ /* config */ }, { capabilities: { tools: {} } });

// 利用可能なツールをリストアップ
server.setRequestHandler(ListToolsRequestSchema, async () => {
  return {
    tools: [{
      name: "calculate_sum",
      description: "Add two numbers together",
      inputSchema: {
        type: "object",
        properties: {
          a: { type: "number", description: "First number" },
          b: { type: "number", description: "Second number" }
        },
        required: ["a", "b"]
      },
      annotations: {
        title: "Calculate Sum",
        readOnlyHint: true,
        openWorldHint: false
      }
    }]
  };
});

// ツール実行の処理
server.setRequestHandler(CallToolRequestSchema, async (request) => {
  if (request.params.name === "calculate_sum") {
    try {
      const { a, b } = request.params.arguments;
      if (typeof a !== 'number' || typeof b !== 'number') {
         throw new Error("Invalid input: 'a' and 'b' must be numbers.");
      }
      const sum = a + b;
      return {
        content: [{ type: "text", text: String(sum) }]
      };
    } catch (error: any) {
      return {
        isError: true,
        content: [{ type: "text", text: `Error calculating sum: ${error.message}` }]
      };
    }
  }
  throw new Error("Tool not found");
});

関連する概念

  • LLM関数呼び出し:モデルコンテキストプロトコルは、LLMによる関数呼び出しの標準的なアプローチを提供します
  • AIエージェント:MCPはエージェント型AIシステムがツールや情報にアクセスするための構造化された方法を提供します
  • AIプラグイン:ブラウザ拡張機能のように、MCPサーバーはAIの機能を拡張する「プラグイン」とみなすことができます

今後の展望

  • エンタープライズAI統合:企業のナレッジベース、ツール、ワークフローとの接続
  • マルチモーダルAI:テキスト以外の多様なデータ型へのアクセス標準化
  • 協調AIシステム:AIアシスタントが共通プロトコルを通じて協働できるようにする

よくある質問

モデルコンテキストプロトコル(MCP)とは何ですか?

MCPは、LLMが外部データソース、ツール、機能に安全かつ一貫してアクセスできるようにするオープンスタンダードのインターフェースであり、AIアプリケーションとコンテキストプロバイダー間の標準化された通信層を構築します。

MCPの主要なコンポーネントは何ですか?

MCPは、ホスト、クライアント、サーバー、データソースから構成されます。コアプリミティブ(リソース、プロンプト、ツール)を使って、LLMと外部システム間の柔軟かつ安全なやり取りを可能にします。

MCPは開発者や組織にどのようなメリットをもたらしますか?

MCPはAI統合を簡素化し、セキュリティを強化し、ベンダーロックインを軽減し、開発者と組織の双方に対して多様な情報やツールへのシームレスなアクセスを可能にします。

MCPは実際のアプリケーションでどのように実装されますか?

MCPは、標準化されたインターフェースを利用してリソースやツール(例:ログファイルアクセス、電卓ツールなど)を公開するサーバーを通じて実装でき、AIモデルとの接続が容易になります。

MCPはLLMの関数呼び出しやAIプラグインとどのように関連していますか?

MCPは、LLMが外部関数やツールを呼び出すプロセスを標準化しており、プラグインがブラウザやソフトウェアの機能を拡張するのと同様の役割を果たします。

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