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MCP入門 ─ エージェントとツールをつなぐ標準規格

#mcp#ツール#プロトコル#標準化

結論から言うと、MCPは「AIエージェントが外部ツールやデータと繋がるための共通規格（プロトコル）」です。Anthropicが2024年11月にオープンソースとして公開し、Claude・ChatGPT・VS Code・Cursorなど多数のアプリが採用しています。MCPがあれば、ツールごとに独自の接続コードを書く必要がなくなります。

なぜMCPが必要なのか？

AIエージェントは、ツールを呼び出すことで外界に働きかけます（前のレッスン：ツール使用参照）。しかし従来は、GitHub・Slack・データベースなど接続先が増えるたびに専用の統合コードを書き直す必要がありました。

Anthropicの公式発表では「すべての新しいデータソースが独自の実装を必要とするため、真に連携したシステムのスケールが難しい」と問題提起されています。

MCPはこの課題を解決する統一インターフェースです。よく「AIアプリのUSB-C」と例えられます。USB-Cが機器を問わず同じ口で繋がるように、MCPに対応したサーバーは、どのMCP対応AIアプリとも自動的に繋がります。

MCPの3者構成

MCPはクライアント・サーバーモデルで動きます。登場人物は3つです。

  • ホスト（Host）: AIアプリケーション本体（例：Claude Code、VS Code、Claude Desktop）。エージェントが動く場所。
  • クライアント（Client）: ホストが各サーバーとの接続を管理するために作るコンポーネント。接続先ごとに1つ作られる。
  • サーバー（Server）: 外部ツールやデータを提供するプログラム。ローカル（STDIO経由）でも、リモート（HTTP経由）でも動く。

例えばVS CodeがGitHub用のMCPサーバーとSentry用のMCPサーバーに繋ぐとき、VS Codeはそれぞれに対応するクライアントを内部で作り、専用の接続を維持します。

3つのプリミティブ（サーバーが提供するもの）

MCPサーバーは3種類のプリミティブ（基本要素）を提供できます。

プリミティブ 役割 例
ツール（Tools） AIが呼び出して実行できる関数 ファイル読み書き、API呼び出し、DB検索
リソース（Resources） AIに渡すデータ・文脈情報 ファイル内容、DBスキーマ、設定値
プロンプト（Prompts） 再利用できるテンプレート システムプロンプト、few-shot例

エージェントがGitHubのMCPサーバーに繋いだとき、ツールとして「PR作成」「コード検索」などを、リソースとして「リポジトリのREADME」などを利用できる、というイメージです。

通信の仕組み（概要）

MCPはJSON-RPC 2.0という軽量なメッセージ形式を使います。接続が始まると、まずクライアントとサーバーが「どの機能に対応しているか」を確認し合います（ケイパビリティネゴシエーション）。その後、クライアントはtools/listでツール一覧を取得し、tools/callでツールを実行します。

// ツール実行の例（JSON-RPC 2.0）
{ "method": "tools/call",
  "params": { "name": "search_code", "arguments": { "query": "function login" } } }

サーバーはツール一覧が変わったときに通知を送ることもできるため、エージェントは常に最新の機能を把握できます。

広がるエコシステム

2026年時点で、GitHub・Slack・Google Driveなどの公式MCPサーバーが公開されており、ブロック社やApollo社などがすでに本番導入しています。MCP対応のAIアプリから、これらのサーバーに繋ぐだけで多彩なツールが使えるようになっています。

まとめ

  • MCPはAnthropicが公開したオープン規格で、AIエージェントと外部ツール・データをつなぐ統一インターフェース
  • ホスト・クライアント・サーバーの3者構成で動き、JSON-RPC 2.0で通信する
  • サーバーはツール・リソース・プロンプトの3プリミティブを提供できる
  • 一度MCP対応にすれば、どのMCP対応AIアプリとも繋がれる
  • GitHubやSlackなど公式サーバーが整備され、実用的なエコシステムが広がっている

MCPを理解すると、エージェントが「なぜこれほど多くのツールを扱えるのか」がクリアに見えてきます。次のレッスンでは、エージェントにおけるプロンプト設計の型を取り上げる予定です。

出典