目次

1. MCPとは？
2. 歴史と背景
3. MCPの基本構成要素
4. エージェントとツール
5. MCPの仕組みとメリット
6. 通信方法
7. 今後の展望

MCPとは？

Model Context Protocol = モデル・コンテキスト・プロトコル

• モデル（Model）: AIモデル（ChatGPTやClaudeなどのLLM）
• コンテキスト（Context）: モデルに与える追加情報や文脈
• プロトコル（Protocol）: 通信するための約束事や手順。HTTPのPはプロトコルのP。

→ 「AIモデルに文脈（コンテキスト）を渡すための統一ルール」

歴史と背景 ~ AgentとToolの発展~

エージェント（Agent）

• ゴールに向かって自分で判断して外部の道具（ツール）を使えるAIアシスタント
  • ツールを使う
  • マルチターン
  • 推論的（reasoning）

ツール（Tool）

• エージェントが利用できる外部の機能やデータソース
  • 例: 天気API、計算機、データベース、メール送信など

歴史と背景 ~ MCPの登場 ~

ツールの実装方法（インターフェース）がバラバラ。他人が作ったツールを流用するのが難しかった。
→ Claudeの開発元のAnthropicがMCPを発表（2024年11月）

MCPの仕組み

• MCPクライアント: AIエージェントを内包するアプリケーション側
• MCPサーバー: 各種データソースや機能を提供する軽量なプログラム

MCPクライアント

• Claude Desktop
• GitHub Copilot
• etc...

MCPサーバー

MCPサーバーはエージェントに主に3種類。

1. ツール（Tools）

   • 例: 「天気を調べる」「SQLクエリを実行する」「メール送信」

2. リソース（Resources）

   • 例: 社内Wiki、ユーザーの位置情報、ログファイル

3. プロンプト（Prompts）

   • プロンプトの例。
   • 例: コードレビュー用質問テンプレート、メール返信文ひな形

具体例（GA4 MCPサーバー）

MCPのエコシステム

MCPのメリット

1. 統一仕様による互換性

   • 一度MCPサーバーを作れば、持ち運び・協働が可能
   • 複数のクライアントアプリで同じツールが使える。

2. テンプレートを使える

   • ファイルシステム、データベース、Slack/GitHub連携、ウェブ検索など

3. LLMやプラットフォームの切替自由度

   • ベンダーロックインを緩和

MCPの通信方法

※ JSON-RPC 2.0 / まだ変更する可能性あり。

課題：セキュリティ

セキュリティの課題

• アクセス制御と認可
  • OAuth2.1の実装など、いまホットな領域。
• サードパーティーツールのリスク
  • 悪意のあるサーバーによる情報流出

Further Reading

• https://speakerdeck.com/minorun365/yasasiimcpru-men
• https://speakerdeck.com/shuntaka/introduction-to-mcp