MCP（Model Context Protocol）とは

AIアプリと外部のデータ・ツールをつなぐためのオープンな共通規格

MCP（Model Context Protocol）は、AIアプリケーションと外部のデータソースやツールをつなぐためのオープンな規格（プロトコル）です。Anthropic が2024年11月25日にオープンソースとして公開しました。これまでAIとGoogle ドライブ、Slack、GitHub などを連携させるには、サービスごとに個別の連携機能を作る必要がありましたが、MCPはそれを「一つの共通のつなぎ方」に揃えることを目指しています。

たとえるなら「AIのための共通コネクタ」

パソコンの周辺機器がUSBという共通規格でつながるように、MCPに対応したAIアプリと、MCPに対応したツール（MCPサーバー）は、組み合わせを問わず接続できます。公式仕様では、プログラミング言語の補完機能を共通化した Language Server Protocol（LSP）から着想を得たと説明されています。

登場人物（アーキテクチャ）

公式仕様では、次の3つの役割が定義されています。

ホスト（Host）：接続を開始するAIアプリケーション本体（例：デスクトップのAIチャットアプリやAIエディタ）。
クライアント（Client）：ホストの中で、個々のサーバーとの接続を担うコネクタ。
サーバー（Server）：データや機能を提供するサービス。社内DB、ファイル、SaaSなどをAIから使えるようにします。

通信のメッセージ形式には JSON-RPC 2.0 が使われます。

サーバーが提供できるもの

仕様では、サーバーがクライアントに提供する機能として次の3つが挙げられています。

リソース（Resources）：AIやユーザーが参照する文脈・データ（ファイルの中身、DBのレコードなど）。
プロンプト（Prompts）：ユーザー向けのテンプレート化されたメッセージやワークフロー。
ツール（Tools）：AIモデルが実行できる関数（検索する、チケットを作る、など）。

逆にクライアント側からは、サーバーがユーザーに追加情報を求める「エリシテーション（Elicitation）」などの機能を提供できます。仕様は継続的に改訂されており、長時間の処理を扱う拡張機能なども追加されています（2026年10月時点）。

ツール呼び出しとの関係

AIが外部の関数を使う基本的な仕組みはツール呼び出し（Function Calling）です。MCPはその上に乗る「ツールの見つけ方・つなぎ方」の共通ルールと考えると分かりやすいでしょう。一度MCPサーバーを作れば、MCPに対応した複数のAIアプリから同じツールを使えます。

使い始めるには

利用者として：自分が使っているAIアプリがMCPに対応していれば、設定画面などから公開されているMCPサーバーを追加できます。具体的な手順はアプリの公式ヘルプを確認してください。
開発者として：公式サイトにSDKやサーバー構築のガイドがあります。既存の社内APIをMCPサーバーとして包むことで、AIエージェントから使えるようになります。コーディングAIの多くもMCPに対応しており、開発ツールからチケット管理や設計資料を参照できます。

セキュリティ上の注意

公式仕様は「ユーザーの同意と制御」「データのプライバシー」「ツールの安全性」を重要原則として挙げ、ツールは任意のコード実行にあたるため慎重に扱うべきこと、ツールの説明文も信頼できるサーバーから得たもの以外は信用しないことを求めています。実務では次の点に気をつけましょう。

出どころの分からないMCPサーバーを入れない：サーバーはデータにアクセスし、操作を実行できます。
権限を絞る：読み取りだけで足りるなら書き込み権限を与えない。
実行前の確認を有効に：ツール実行時にユーザーの承認を求める設定を残しておく。
プロンプトインジェクション対策：MCP経由で読み込んだ文書やWebページの中の「指示」に従わないよう注意します。

参考リンク

編集: AI Play 編集部　最終更新: 2026-10-25