Claudeを開発したAnthropicはモデル コンテキスト プロトコル（MCP）をオープンソースとしてリリースしました。MCPは、コンテンツリポジトリやビジネスツール、開発環境など、多種多様なデータシステムにAIアシスタントを接続するための新たなスタンダードです。このプロトコルにより、最先端の言語モデルが個人・個社の独自データと連携することで、より豊かな応答を生成することが可能となります。
モデルコンテキストプロトコルのリリース
AIアシスタントが主流になりつつある中、AIの性能向上に向けた多大な投資が行われていますが、いまだ多くの情報が「情報の孤立」（サイロ化）や古いシステムの中に閉じ込められており、AIがそのデータに自由にアクセスすることが困難な現状があります。また、新たなデータソースに接続するたびに個別のカスタム実装が必要となり、システムを柔軟に拡張するには限界がありました。
モデル コンテキスト プロトコル（MCP）は、この課題を解決するために設計された、AIシステムと様々なデータソースを接続するユニバーサルなオープンスタンダードです。異なるシステムやデータソースの統合が一つの標準に統一され、AIツールが必要な情報に安全かつシンプルにアクセスできるようになります。
開発者にとってMCPは、データソースとAIアプリケーション間で双方向の安全な接続を構築するための基盤を提供します。今回のリリースでは、Claudeデスクトップアプリ、オープンソースリポジトリを用いてMCPが利用できるようになりました。
また、BlockやApolloなどの企業が既にMCPを自社システムに統合し、開発ツール企業であるZed、Replit、Codeium、SourcegraphなどもMCPを活用してAIエージェントの情報取得能力を向上させています。このように、MCPは開発者や企業の両方にとって非常に実用的で、AIツールの機能をより一層引き出すための重要な技術です。
MCPのメカニズム（イメージ）
MCPは、あなたのコンピュータ内の「MCPホスト」と呼ばれるシステム（例：Claudeや開発ツール）が、複数の「MCPサーバー」を介して様々なデータにアクセスする構造になっています。
MCPホスト：AIアシスタントや開発ツールであり、必要な情報を他の場所から引き出す役割を果たします。
MCPサーバー：コンピュータ内部やインターネット上のデータにアクセスするための仲介役です。
MCPホストが情報を必要とすると、MCPサーバーにリクエストを送信します。MCPサーバーがそのリクエストに応じて指定されたデータにアクセスし、その結果をMCPホストに返します。AIツールは必要な情報を自動で集め、より高度な応答やサポートを提供します。
MCPを活用することで、AIは情報を広範囲に取り込むことができ、より適切なアドバイスや洞察を提供することが可能になります。開発者の負担も減り、柔軟で持続可能なシステム構築が実現します。
「モデルコンテキストプロトコル」について一言
エンジニア寄りのトピックですが、インパクトの大きな事象ではないでしょうか。ここ数年の言語モデル自体の進化は著しい速度ですが、どうしてもオリジナルなデータソースがないと実用に耐えうるレベルに到達しないという課題は多く存在します。
実際のところ、データ連携はアプリケーションサイドの仕様によってはできるのですが、対象となるフォルダ（Google DriveやOne Driveなど）は定義されたものであり自由度がありませんでした。また、読み取りのできるデータ形式にも制約がありました。
MCPを用いることで、参照元、参照形式にも自由度が高まるため、オリジナルデータを活用したAIプロセス構築においては、かなり大きな話かと思っています。
出所：Introducing the Model Context Protocol
