MCP(Model Context Protocol)とは、AIと外部ツールをつなぐオープンな共通規格です。2024年11月にAIアシスタントClaudeの開発元であるAnthropic社が発表しました。従来、AIは賢くてもSlackやデータベースなどの外部サービスを直接操作する手段を持ちませんでした。
MCPはこのAIには手足がない問題を解決し、接続したMCPサーバーの機能をAIが把握し、必要に応じて選んで使えるようにする仕組みです。この記事では、MCPの仕組み、従来のAPI連携との違い、そしてMCPによって何ができるようになったのかを解説します。
MCPとは、AIが自分で道具を選んで使えるようにする共通規格
MCPの本質は接続したMCPサーバーが提供する機能をAIが理解し、状況に応じて選んで使えるようにする点です。
たとえば、あなたがChatGPTやClaudeに「昨日のSlackの会話をまとめて、Googleカレンダーに来週のミーティングを入れておいて」とお願いしたとします。
今のAIは、この指示の意味は完璧に理解できます。しかし、実際にSlackにアクセスしたり、カレンダーを操作したりする手段を持っていません。
MCPは、まさにこの手段をAIに提供する仕組みなのです。
MCPが注目される背景：AIは賢いのに手足がない問題
ChatGPTやClaudeといった大規模言語モデル（LLM）は、ここ数年で驚くほど賢くなりました。文章の要約、コードの生成、複雑な質問への回答など、考える力は人間に迫るレベルに達しています。
しかし、こうしたAIには根本的な制約が2つあります。
1つ目は、学習データの範囲外の情報にアクセスできないことです。AIは大量のテキストデータを学習していますが、あなたの会社の売上データや、社内のドキュメント、メールの内容は知りません。学習データには時間的な区切り（カットオフ）もあるため、最新のニュースや情報も把握していません。
2つ目は、外部のサービスを操作できないことです。AIがどれだけ賢くても、Slackにメッセージを送ったり、データベースからデータを取得したり、ファイルを整理したりといった行動は、それ単体ではできません。
つまり、今のAIは頭脳は優秀だけど、手足がない状態です。どれだけ的確な判断ができても、実際に行動に移す手段を持っていないのです。
この問題を解決するために、これまでもさまざまな方法が試みられてきました。しかし、いずれも完全な解決には至りませんでした。MCPが大きな注目を集めている理由は、この長年の課題にようやく根本的な解決策を提示したからです。
MCP以前のAI連携はなぜ限界だったのか
MCPの価値を理解するには、MCPが登場する前にどのような方法が使われていて、なぜそれでは不十分だったのかを知ることが重要です。ここでは、代表的な3つのアプローチを振り返ります。
Function CallingやRAGでは解決しきれなかったこと
MCPが登場する以前から、AIと外部の情報やツールをつなぐ試みはいくつか存在していました。代表的なものを整理すると、次のようになります。
まずFunction Callingは、OpenAIが導入した仕組みで、AIにこの関数を呼び出してよいという定義を事前に与えておくものです。たとえば、天気を取得する関数やメールを送信する関数といったものをあらかじめ登録しておき、AIが必要に応じて呼び出します。しかし、使える関数はすべて人間の開発者が事前に定義する必要があり、連携先が増えるたびに個別の実装が必要でした。また、AIモデルやプラットフォームごとに仕様が異なるため、あるAI向けに作った連携を別のAIで使い回すことはできませんでした。
次にRAG（検索拡張生成）は、AIが回答を生成する際に、外部のデータベースやドキュメントから関連情報を検索して参照する仕組みです。社内のナレッジベースやFAQを活用する場面で広く使われています。情報の取得には優れていますが、RAGはあくまで情報を読むための仕組みであり、外部サービスを操作することはできません。カレンダーに予定を入れたり、Slackにメッセージを送ったりといったアクションは、RAGの範囲外です。
そしてChatGPTプラグインは、2023年にOpenAIが導入したもので、ChatGPTにさまざまな外部サービスの機能を追加できる仕組みでした。コンセプトとしてはMCPに近い部分がありましたが、OpenAIの独自仕様であったため、他のAIモデルでは利用できませんでした。結果として、エコシステムは広がりきらず、OpenAI自身もこの仕組みの方向性を見直しています。
これらのアプローチに共通する問題は、特定のAIやプラットフォームに依存した独自仕様の実装だったことです。連携したいサービスが1つや2つなら問題ありませんが、現実の業務では数十ものツールとAIを連携させたい場面が出てきます。そこで浮上するのが、次に説明するM×N問題です。
つなぎたいサービスが増えるほど破綻するM×N問題
MCPが解決する課題の核心にあるのが、M×N問題と呼ばれる構造的な問題です。
仮に、あなたの会社で3種類のAIモデル（Claude、ChatGPT、Gemini）を使っていて、5つの業務ツール（Slack、Googleカレンダー、社内データベース、GitHub、メールシステム）と連携させたいとします。
従来のやり方では、AIモデルとツールの組み合わせごとに個別の連携プログラムを開発する必要がありました。3つのAI × 5つのツール = 15通りの個別実装が必要です。これがM×N問題です。AIモデルやツールが増えるたびに、必要な開発量は掛け算で膨らんでいきます。
さらに厄介なのは、いずれかのツールがAPI仕様を変更した場合、そのツールに関わるすべての連携を修正しなければならないことです。開発コストだけでなく、保守の負担も雪だるま式に増えていきます。
MCPはこの問題を根本から解決します。AI側もツール側も、MCPという1つの共通規格に対応するだけで済むため、必要な開発量はM+Nに激減します。先ほどの例で言えば、3+5=8つの対応で、すべての組み合わせが機能するようになります。
この構造的な変化こそが、MCPが単なる新しいAPIではなく共通規格として位置づけられている理由です。
MCPの仕組みをわかりやすく解説
MCPの仕組みは、ホスト・クライアント・サーバーという3つの要素で構成されています。この三層構造を理解すれば、MCPがどのように動いているかの全体像がつかめます。
ホスト：AIアプリケーション全体の司令塔
ホストとは、ユーザーが直接操作するAIアプリケーションのことです。具体的には、Claude DesktopやChatGPT、コーディング支援ツールのCursorやVS Codeなどがホストに該当します。
ホストの役割は、AIモデルの管理と、ユーザーからの指示を受け取ることです。ユーザーが「昨日の売上データを分析して」と指示を出すと、ホストがその指示を解釈し、必要なMCPクライアントに処理を振り分けます。
MCPにおけるホストは、いわば司令塔です。複数のMCPクライアントを内部に持つことができ、さまざまな外部サービスとの連携を統括します。
クライアント：AIとMCPサーバーをつなぐ橋渡し役
クライアントは、ホストの内部に存在するモジュールで、MCPサーバーとの通信を担当します。ホストが司令塔なら、クライアントは現場に派遣される連絡係のような存在です。
重要なポイントとして、1つのクライアントは1つのサーバーと1対1で接続します。たとえば、Slack用のMCPサーバーにはSlack担当のクライアントが、Googleカレンダー用のMCPサーバーにはカレンダー担当のクライアントがそれぞれ接続する形です。
この1対1の関係によって、各サービスとの通信が独立して管理されるため、あるサーバーとの通信に問題が起きても他の連携には影響しません。
サーバー：外部ツールやデータへの窓口
MCPサーバーは、実際に外部のツールやデータと接続するプログラムです。1つのサーバーが1つのサービスや機能を担当し、AIが利用できる道具を提供します。
たとえば、ファイルシステム用のMCPサーバーは、ローカルのファイルを検索したり内容を読み取ったりする機能を提供します。Slack用のMCPサーバーは、チャンネルの一覧取得やメッセージの送信といった機能を提供します。GitHub用のMCPサーバーであれば、リポジトリの検索やIssueの作成ができます。
2025年末時点で、（発表ベースでは）1万を超えるMCPサーバーが開発・公開されています（※執筆時点）。Google Drive、Slack、GitHub、PostgreSQL、Notionなど主要なサービスはもちろん、個別の業務ニーズに合わせたカスタムサーバーを自社で開発することも可能です。
MCPサーバーが提供する機能は、大きく3つのカテゴリに分かれます。リソースはデータの読み取りに使われ、ファイルの内容やデータベースの情報をAIに提供します。ツールは外部サービスの操作に使われ、メッセージの送信やデータの書き込みなどのアクションを実行します。プロンプトはAIへの指示テンプレートで、特定のタスクに最適化された応答を引き出すために使われます。
MCPが実現した動的発見という革新
MCPの仕組みで最も革新的なのが、動的発見（Dynamic Discovery）と呼ばれる機能です。これはMCPの本質的な価値であり、従来のAPI連携とは根本的に異なる特徴です。
従来のAPI連携では、開発者がこのAIはこのツールを使えるという設定をすべて事前に行う必要がありました。使えるツールの一覧、各ツールの使い方、入出力のフォーマットなど、すべてを人間が定義してプログラムに組み込んでいたのです。
MCPでは、このプロセスが自動化されます。AIがMCPサーバーに接続すると、サーバーは自分が何を提供できるかをAIに自動的に伝えます。たとえば、Slack用のMCPサーバーに接続すると、メッセージの送信ができる、チャンネル一覧の取得ができる、特定のキーワードで検索ができる、といった機能の一覧が、AIが理解できる形式で自動的に共有されるのです。
つまり、AIは新しいツールに接続するたびに、そのツールで何ができるかを自分で把握し、必要に応じて適切なツールを選んで使うことができます。開発者が事前にすべてを設定する必要はありません。
冒頭でMCPをAIが自分で道具を選んで使えるようにする仕組みと表現したのは、この動的発見があるからです。AIが自律的に道具を発見し、状況に応じて最適な道具を選択して使える。これがMCPの真の革新性です。
MCPとAPIは何が違うのか
MCPについて調べると、APIとの違いは何かという疑問に行き着く方が多いのではないでしょうか。この2つは混同されやすいですが、役割が明確に異なります。
API（Application Programming Interface）は、ソフトウェア同士が情報をやり取りするための仕組みで、何十年も前から使われている汎用的な技術です。天気予報アプリが気象データを取得したり、ECサイトが決済サービスと連携したりするのはAPIのおかげです。
ただし、APIはあくまで人間の開発者が仕様書を読んで実装するものとして設計されています。開発者がAPIの仕様を理解し、正しいエンドポイントに正しいパラメータを送信するコードを書く必要があります。
MCPは、ここに大きな発想の転換をもたらしました。MCPの設計思想はAIが自分で理解して使えるインターフェースです。MCPサーバーは、自分が持っている機能をAIが機械的に理解できる形式（自己記述メタデータ）で公開します。AIはそのメタデータを読み取り、人間の開発者を介さずに、どのツールをどう使えばよいかを自分で判断できるのです。
ただし、MCPはAPIを置き換えるものではありません。MCPサーバーの中では、従来のAPIが呼び出されていることもあります。MCPが行っているのは、既存のAPIの上にAIが理解できる標準化された層を追加することです。APIという土台の上に、AI向けの共通インターフェースをかぶせるイメージです。
この関係性を理解しておくと、MCPを導入したら既存のAPI連携は不要になるのかという疑問にも答えが出ます。答えはNoで、両者はレイヤーとして共存する関係にあるのです。
MCPで何ができるようになったのか
ここまでMCPの仕組みを見てきましたが、実際にMCPによって何が可能になったのでしょうか。開発者とビジネスの両方の視点から、具体的に見ていきます。
開発者にとってのメリット：一度つなげばどのAIからでも使える
開発者にとってのMCPの最大のメリットは、一度作れば、どこからでも使えることです。
たとえば、社内のデータベースに接続するMCPサーバーを一度作れば、そのサーバーはClaude Desktop、ChatGPT、Cursor、VS Code、その他のMCP対応クライアントのどれからでも利用できます。AIモデルやツールを乗り換えても、MCPサーバー側の修正は不要です。
これはベンダーロックインの問題を根本的に解消します。従来は、あるAIプラットフォーム向けに連携を作り込むと、別のAIに移行する際にすべて作り直す必要がありました。MCPに対応していれば、その心配はありません。
実際に、AI業界の主要プレイヤーがMCPの採用を次々と表明しています。OpenAIは2025年3月にAgents SDKでのMCP対応を発表し、その後Responses APIやChatGPTアプリにも対応を拡大しました。Googleも2025年5月にGemini APIでの実験的サポートを発表しています。Microsoftは2025年5月のBuild 2025で、Windows 11にMCPをネイティブサポートすることを明らかにしました。
提唱元のAnthropic以外の大手がこぞって採用しているという事実は、MCPが特定企業の独自仕様ではなく、業界全体の標準になりつつあることを示しています。
ビジネス活用の可能性：AIが複数の業務ツールを横断して動く未来
ビジネスの観点から見ると、MCPはAIが単なるチャット相手ではなく、実際に業務をこなすアシスタントになるための基盤です。
MCPがなかった時代、AIにできることは基本的にテキストの生成に限られていました。質問に答える、文章を要約する、コードを書くといった、テキストベースのやり取りです。外部のツールを使った業務の実行は、人間が別途手作業で行う必要がありました。
MCPを使えば、AIは複数の業務ツールを横断的に操作できるようになります。たとえば、次のようなシナリオが技術的に実現可能です。
AIに「来週の全体ミーティングの準備をして」と指示すると、AIがGoogleカレンダーで参加者の空き時間を確認し、会議の招待を送り、前回のミーティングの議事録をNotionから取得して、今回のアジェンダのたたき台を作成する。こうした一連の作業を、AIが自律的に進められるようになります。
また、営業チームが「今月の売上状況を分析して、チームに共有して」と依頼すれば、AIがデータベースから売上データを取得し、分析レポートを生成し、Slackの該当チャンネルに投稿する。このような業務フローの自動化も、MCPによって現実味を帯びてきました。
こうしたAIの進化はAIエージェントと呼ばれ、2025年のAI業界で最も注目されているテーマの1つです。MCPは、このAIエージェントが実際に機能するためのインフラとして不可欠な役割を担っています。
MCPの現状の課題と今後の展望
MCPは急速に普及していますが、まだ発展途上の技術であり、いくつかの課題も存在します。
セキュリティ：AIにどこまでの権限を与えるか
最も議論されているのはセキュリティの問題です。MCPでは、AIが外部サービスにアクセスする権限を持つことになるため、AIにどこまでの権限を与えるかという設計が極めて重要になります。
たとえば、メールの送信権限を持つAIが誤った判断で意図しないメールを送ってしまうリスクや、複数のツールを組み合わせた際に意図しないデータの流出が起きる可能性などが指摘されています。2025年6月の仕様改訂ではOAuth認証の強化が行われるなど、改善は進んでいますが、本格的な企業導入に向けてはさらなる整備が求められます。
仕様の成熟度：実運用に必要な機能はまだ揃いきっていない
MCPの仕様自体がまだ進化の途上にあるという点も理解しておく必要があります。認証やアクセス制御の方法、エラーハンドリングの標準化など、実運用で求められる機能がすべて揃っているわけではありません。仕様は活発にアップデートされており、2025年11月の仕様改訂では非同期操作やサーバーIDの仕組みなど、大きな機能追加が行われました。
今後の展望：業界標準のインフラへと進化
MCPの将来は非常に明るいと言えます。2025年12月にAnthropicがMCPをLinux Foundation傘下のAgentic AI Foundationに寄贈し、OpenAIとBlockが共同設立者として参加したことは、MCPが特定企業のプロジェクトから業界標準のインフラへと進化したことを意味しています。Kubernetes、PyTorch、Node.jsと同じく、中立的なガバナンスのもとでオープンに発展していく体制が整いました。
SDKの月間ダウンロード数は9,700万回超と報告され（※執筆時点）、1万を超えるMCPサーバーが稼働しています。Claude、ChatGPT、Gemini、Microsoft Copilot、Cursor、VS Codeなど、主要なAIプラットフォームがこぞってMCPに対応しており、この流れはさらに加速していくでしょう。
MCPはAIが道具を使える時代の共通言語です。その仕組みを今のうちに理解しておくことは、今後のAI活用において大きなアドバンテージになるはずです。
まとめ
MCPとは、AIと外部ツール・データをつなぐためのオープンな共通規格です。従来のAI連携ではサービスごとに個別の実装が必要で、AIやツールの組み合わせが増えるほど開発コストが膨らむM×N問題がありました。MCPはこの問題を解決し、AI側もツール側も共通規格に一度対応すれば相互に接続できる世界を実現します。
最大の革新は動的発見で、AIが接続先の機能を自動で把握し、状況に応じて道具を選んで使えるようになった点です。APIとの違いは人間が読む仕様書かAIが読めるメニューかという設計思想にあり、両者はレイヤーとして共存します。OpenAI、Google、Microsoftなど主要プレイヤーが次々と対応を表明しており、MCPはAIエージェント時代のインフラとして、今後さらに重要性を増していくでしょう。
