モデルコンテキストプロトコルMCPの基本、AIシステムでの動作、および開発者がモデルをリアルタイムツールやデータにリンクするためにMCPを使用する理由について説明します。
大規模言語モデルからコンピュータビジョンシステムまで、さまざまな種類のAIモデルは、テキスト生成、画像分析、パターン検出、予測など、幅広いタスクをサポートできます。ただし、これらのモデルを現実世界のコンピュータシステムにシームレスかつスケーラブルな方法で接続するには、通常、複雑な統合作業が必要でした。
モデル単体では優れた性能を発揮するかもしれませんが、実際の環境にデプロイするには、外部ツール、ライブデータ、またはドメイン固有のコンテキストへのアクセスが必要になることがよくあります。これらの要素を組み合わせるには、通常、カスタムコード、手動設定、および限られた再利用性が必要になります。
最近、モデルコンテキストプロトコル（MCP）の概念がAIコミュニティで注目を集めています。MCPは、AIシステムが共有の構造化された形式を使用して、ツール、ファイル、およびデータベースと情報を交換できるオープンスタンダードです。開発者は、すべてのユースケースに対して統合を構築する代わりに、MCPを使用して、モデルが必要とするコンテキストへのアクセスと相互作用の方法を効率化できます。
MCPは、ユニバーサルアダプターと考えることができます。旅行用アダプターを使用すると、世界中のさまざまなコンセントにデバイスを接続できるのと同じように、MCPを使用すると、AIモデルは、それぞれにカスタム設定を必要とせずに、さまざまなシステム、ツール、およびデータソースに接続できます。
この記事では、MCPとは何か、その仕組み、および現実世界のアプリケーションでAIをより効果的にする上でMCPが果たす役割について詳しく見ていきます。また、MCPが使用されている実際の例もいくつか紹介します。
モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、高度な言語モデルの構築で知られるAIの安全性と研究企業であるAnthropicによって作成されたオープンスタンダードです。AIモデルに、ツール、ファイル、またはデータベースに接続するための明確な方法を提供します。
今日のほとんどのAIアシスタントは、質問に答えたり、タスクを完了したりするために大規模言語モデルに依存しています。ただし、これらのモデルが適切に応答するには、追加のデータが必要になることがよくあります。共有システムがない場合、各接続はゼロから構築する必要があります。
たとえば、ITサポートを支援するように設計されたチャットボットは、会社の内部チケットシステムから情報を取得する必要がある場合があります。MCPがない場合、これにはカスタム統合が必要になり、設定に時間がかかり、保守が困難になります。
MCPは、すべてのツールとモデルの共通ポートとして機能することで、その問題を解決します。MCPは、特定の企業やモデルに属するものではなく、AIシステムが外部データやサービスと接続する方法に関する新しい概念です。
開発者はMCPを使用して、ライブ情報と連携するアシスタントを構築できます。これにより、設定時間が短縮され、ツールまたはプラットフォームを切り替える際のエラーを回避できます。
Anthropicは、2024年11月にモデルコンテキストプロトコル（MCP）のアイデアを発表しました。これは、言語モデルがツールやデータと対話する方法を改善するためのオープンソースプロジェクトとして始まりました。
それ以来、MCPは多くの注目を集めています。ドキュメント検索やコードアシスタンスなどの内部ツールを構築する開発者から始まりました。その初期の関心は急速に高まり、大企業がMCPを本番システムで使用し始めました。
2025年初頭までに、MCPのサポートはテクノロジー業界全体に広がり始めました。主要なAI研究機関であるOpenAIとGoogle DeepMindは、そのシステムがプロトコルと連携することを発表しました。
ほぼ同時期に、Microsoftは、企業がAIアシスタントを構築するのに役立つCopilot Studioや、広く使用されているコードエディターであるVisual Studio Codeなど、人気の製品のサポートを含め、開発者がMCPをより簡単に使用できるようにするためのツールをリリースしました。
MCPの中核となるのは、クライアント、サーバー、およびプロトコルと呼ばれる共有ルールセットの3つの主要な部分です。情報を要求する側とそれを提供する側の2者間の会話のように考えてください。
この設定では、AIシステムはクライアントの役割を果たします。ファイル、データベースエントリ、またはアクションを実行するツールなど、何かが必要な場合、リクエストを送信します。一方、サーバーはそのリクエストを受信し、必要な情報を適切な場所から取得し、AIが理解できる方法で返送します。
この構造は、AIモデルを新しいツールまたはデータソースと連携させるたびに、開発者がカスタム接続を構築する必要がないことを意味します。MCPはプロセスを標準化し、すべてをより速く、よりシンプルに、より信頼性の高いものにします。
AIアシスタントを外部データまたはツールに接続する方法のウォークスルーを次に示します。
今日、MCPはすでにリアルタイムコンテキストに依存するさまざまなツールやプラットフォームで使用されています。以下に、企業が言語モデルをライブシステムや構造化データに接続するためにこのプロトコルをどのように使用しているかの例をいくつか示します。
次に、MCPが台頭し始めているAIの分野であるコンピュータビジョンについて詳しく見ていきましょう。
Ultralytics YOLO11のようなコンピュータビジョンモデルは、画像内のパターンやオブジェクトを識別するのに優れていますが、適切なコンテキストと組み合わせることで、その洞察はさらに大きな影響を与える可能性があります。
実際のアプリケーション、特にヘルスケアにおいては、患者の病歴、検査結果、または臨床記録のようなコンテキストを追加することで、モデル予測の有用性を大幅に高め、より多くの情報に基づいた有意義な結果につながる可能性があります。
そこで、Model Context Protocol（MCP）が登場します。まだ広く使用されておらず、研究者やエンジニアによって模索されている開発中のアプローチですが、多くの可能性を示しています。
たとえば、糖尿病網膜症（糖尿病患者の視力喪失を引き起こす可能性のある状態）の診断では、AIアシスタントはMCPを使用して複数の専門ツールを連携させることができます。データベースから患者記録を取得し、予測モデルを使用して糖尿病のリスクを評価することから始めるかもしれません。
次に、コンピュータビジョンモデルが、網膜症の存在または重症度を示す出血や腫れなどの損傷の兆候について網膜画像を分析します。最後に、アシスタントは患者のプロファイルに基づいて関連する臨床試験を検索できます。
MCPを使用すると、これらのツールすべてが共有プロトコルを介して通信できるようになり、アシスタントは画像分析と構造化データを1つのシームレスなワークフローにまとめることができます。
各ツールはMCPサーバーを介してアクセスされ、アシスタントは構造化されたリクエストを送信し、標準化された応答を受信できます。これにより、カスタム統合の必要がなくなり、アシスタントは画像分析と重要な患者データを1つのスムーズで効率的なワークフローに組み合わせることができます。MCPはまだ新しいものですが、このようなユースケースを実際に実現可能にすることを目的とした多くの研究と進行中の作業がすでに存在します。
MCPが提供する主な利点を以下に示します。
一方、MCPに関して留意すべきいくつかの制限事項を以下に示します。
AIモデルはますます高性能になっていますが、適切なデータへのアクセスに依然として依存しています。モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、開発者にとって、これらの接続を確立するための、一貫性のある標準化された方法を提供します。チームは、統合をゼロから構築する代わりに、さまざまなツールやシステムで機能する共有形式に従うことができます。
MCPは、普及が進むにつれて、AIアシスタントの設計および展開方法の標準的な一部になる可能性があります。セットアップの合理化、データフローの改善、および現実世界のモデルインタラクションへの構造化に役立ちます。
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