MCP（Model Context Protocol）とは、LLM（大規模言語モデル）を組み込んだアプリケーションが、外部のツール・データ・システムと標準化された方法で接続するためのオープンプロトコルです。
まず押さえるべき重要な点は、MCPそのものがAIエージェントではないということです。
MCPは、
- AIアプリケーションと外部環境をつなぐための共通インターフェース
- ツールやデータを「利用可能な形」で公開・発見・呼び出すための規格
として機能します。
したがって、より正確な表現は次のとおりです。
MCPを利用することで、外部ツールやデータを活用できるAIエージェントを構築しやすくなる
MCPが必要とされる背景
従来のLLMアプリケーション／エージェント開発の課題
従来、LLMを用いたアプリケーションやエージェントでは、以下のような課題が顕在化していました。
- 外部ツール連携が個別実装になりやすい
- API仕様や入出力形式が統一されない
- モデル変更時に再実装が必要になりやすい
- 認証・権限管理の実装が分散しやすい
その結果、
小規模な検証は可能でも、長期運用や拡張に耐えにくい
という状況が生まれていました。
MCPが提示する解決の方向性
MCPは、これらの問題に対して次のような設計思想を示します。
- ツールやデータの公開方法を標準化する
- クライアント側（AIアプリ）の実装を簡潔に保つ
- 再利用可能な接続インターフェースを前提とする
- 認可・認証を組み込みやすい構造を持つ
これにより、LLMを用いたエージェントを「実験的な存在」から「システムの構成要素」へ近づけることが可能になります。
MCPの基本構成（用語の整理）
MCPは、概念的に以下の要素で構成されます。
ホスト（Host）
- LLMを内包したアプリケーション本体
- ユーザー入力の処理、タスク管理、エージェントの振る舞いを制御
- 計画、判断、反復処理などのロジックを実装する主体
MCPクライアント
- ホスト内部に組み込まれる通信機構
- MCPサーバーと接続し、リクエストとレスポンスをやり取りする役割
MCPサーバー
- ツールやデータ、機能を提供する側
- MCP仕様に従ってインターフェースを定義
- 外部API、データベース、ファイルシステムなどが該当
MCPプロトコル
- クライアントとサーバー間の通信ルール
- 構造化されたリクエスト／レスポンス形式
- ツール定義（スキーマ）に基づいた安全な呼び出し
ここで重要なのは、
AI＝MCPクライアントではない
という点です。
正しくは、
AIアプリケーション（ホスト）が、MCPクライアント機能を通じてMCPサーバーに接続する
という関係になります。
MCPで扱われる要素の種類
MCPは、単なる「ツール実行のための仕組み」ではありません。
仕様上、以下の要素を扱えるよう設計されています。
ツール（Tools）
- 実行可能な操作
- 計算、更新、処理の実行など
リソース（Resources）
- 読み取り対象となるデータ
- ファイル、レコード、ログ、ドキュメントなど
プロンプト（Prompts）
- 再利用可能な指示テンプレート
- 特定用途向けに整理された入力構造
これにより、操作・情報・指示を一貫した形式で外部化・共有できる点がMCPの特徴です。
MCPを用いたAIエージェントの動作イメージ
MCPを利用するAIエージェントは、一般に次のような流れで動作します。
- 入力内容やタスクの解釈
- 必要な行動の計画
- 利用可能なツールやリソースの選択
- MCPクライアントを通じてサーバーへリクエストを送信
- 構造化された結果の受信
- 結果を踏まえた次の判断
- タスク完了までの反復
ここで重要なのは、
- 計画
- 評価
- 行動の継続判断
といった知的処理は、MCPではなくホスト側の実装責任であるという点です。
MCPは、「どのように実行するか」を支える基盤であり、「どのように考えるか」を定義するものではありません。
セキュリティと権限制御に関する考え方
MCPは、認可・認証を設計に組み込みやすい構造を持っています。
ただし、
- MCPを使えば自動的に安全になる
- セキュリティが保証される
という意味ではありません。
実際の安全性は、
- サーバー側の権限設計
- ツール公開の粒度
- トークン管理やスコープ設計
- ログ取得や監査の運用
といった実装および運用設計によって決まります。
正確には、
MCPは、安全な接続や権限制御を設計・運用に落とし込みやすくする枠組みを提供する
と理解するのが適切です。
MCPとFunction Callingの関係整理
MCPはしばしばFunction Callingと比較されますが、両者は目的と役割が異なります。
Function Calling
- モデルに構造化された出力形式を指示する仕組み
- 主に「どの関数を呼ぶか」をモデルに判断させる用途
MCP
- ツールやリソースを外部に標準化して公開する仕組み
- モデルや実装をまたいだ再利用を前提とする
両者は排他的なものではなく、内部処理ではFunction Callingを用い、外部接続はMCPで統一するといった構成も十分に現実的です。
MCPを用いた代表的な汎用ユースケース
- 業務プロセスの自動化
- システム運用の補助
- 開発支援エージェント
- 社内AI基盤の共通化
- 複数ツールを横断するタスク実行
いずれのケースでも共通するのは、外部システムとの安全で再利用可能な接続が前提になるという点です。
まとめ
- MCPはAIエージェントそのものではなく、接続のためのプロトコル
- LLMアプリケーションと外部ツール／データを標準化してつなぐ
- 自律性や知的振る舞いはホスト側の設計に依存する
- ツール・リソース・プロンプトを扱える柔軟な構造を持つ
- 運用や拡張を前提としたAIエージェント設計に適している
以上、MCPによるAIエージェントについてでした。
最後までお読みいただき、ありがとうございました。
