AI自動化の次のステップ：モデルコンテキストプロトコル（MCP）

モデル・コンテキスト・プロトコルとは？

Model Context Protocol（MCP）は、高度な言語モデルの構築で知られるAIの安全性と研究会社Anthropic作成されたオープンスタンダードである。AIモデルがツール、ファイル、データベースと接続するための明確な方法を提供する。 

今日、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、大規模な言語モデルに依存している。しかし、これらのモデルは多くの場合、うまく応答するために余分なデータを必要とする。共有システムがなければ、それぞれの接続をゼロから構築しなければならない。 

例えば、ITサポートを支援するために設計されたチャットボットは、企業の社内チケットシステムから情報を引き出す必要があるかもしれない。MCPがなければ、これはカスタム統合を必要とし、セットアップに時間がかかり、維持するのが難しくなります。

MCPは、あらゆるツールやモデルの共通ポートとして機能することで、この問題を解決する。MCPは特定の企業やモデルに属するものではなく、むしろAIシステムが外部のデータやサービスと接続するための新しいコンセプトなのだ。

‍

開発者であれば誰でも、MCPを使用して、ライブ情報で動作するアシスタントを構築できます。これにより、セットアップ時間が短縮され、ツールやプラットフォームを切り替える際の混乱を避けることができます。 

モデル・コンテキスト・プロトコルの起源と採用

Anthropic 2024年11月にModel Context Protocol（MCP）というアイデアを発表した。これは、言語モデルがツールやデータとどのように相互作用するか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った。 

それ以来、MCPは多くの注目を集めている。最初は、開発者がドキュメント検索やコードアシストなどの社内ツールを作ることから始まった。その初期の関心は急速に高まり、大企業が本番システムでMCPを使い始めた。

‍

2025年初頭には、MCPへのサポートがテック業界全体に広がり始めた。オープンAIとGoogle 2大AI研究所は、自社のシステムがこのプロトコルで動作することを発表した。

同じ頃、Microsoft 、AIアシスタントの構築を支援するCopilot Studioや、コードエディターとして広く使われているVisual Studio Codeといった人気製品のサポートを含め、開発者がMCPをより簡単に使えるようにするツールをリリースした。

モデル・コンテキスト・プロトコルの主な構成要素

クライアント、サーバー、そしてプロトコルと呼ばれる共有ルールだ。一方が情報を求め、もう一方が情報を提供する。

このセットアップでは、AIシステムがクライアントの役割を果たす。ファイルやデータベース・エントリ、あるいはアクションを実行するためのツールなど、何かが必要になるとリクエストを送る。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送り返す。

この構造は、開発者がAIモデルを新しいツールやデータソースと連携させたいときに、カスタム接続を構築する必要がないことを意味する。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、より信頼できるものにします。

MCPの概要

ここでは、MCPがどのようにAIアシスタントを外部のデータやツールと結びつけるのか、そのウォークスルーを紹介する：

• アシスタントは知っていることをチェックする： ユーザーが何かを質問すると、アシスタントはまず、すでに答えを持っているかどうかをチェックする。もし持っていなければ、他のシステムから助けを得ることにする。
  ‍
• リクエストを作成する： MCPクライアントとして、アシスタントはリクエストを作成する。これにはどのようなデータが必要で、なぜ必要なのかが含まれる。
  ‍。
• リクエストがサーバーに届く： リクエストは、ツール、アプリ、データベースに接続されたサーバーに送信されます。サーバーはMCPのルールを使ってリクエストを理解し、処理することができる。
  ‍
• サーバーが作業を行います： サーバーはデータを検索したり、クエリーを実行したり、ファイルを更新したり、接続されたツールで別のアクションを実行したりと、アシスタントがリクエストしたことを実行します。
  ‍
• サーバーは返信する： データはMCP形式でパッケージ化され、アシスタントに送り返されます。これはモデルがすぐに理解するのに役立ちます。
  ‍
• アシスタントが答える： 更新されたコンテキストにより、アシスタントは新しい情報を使って回答を完成させます。ユーザーは、正確で適切な、リアルタイムのデータに基づいた回答を得ることができます。

‍

MCPの実世界での応用を探る

現在、MCPはリアルタイム・コンテキストに依存する様々なツールやプラットフォームで既に使用されている。ここでは、言語モデルをライブシステムや構造化データと接続するために、企業がどのようにプロトコルを使用しているかの例をいくつか紹介する：

• ソフトウェア開発： コーディングアシスタントは、あなたの作業内容を知っていればいるほど役に立ちます。Zed（高速でコラボレーティブなコードエディター）やReplit（コードを書いて実行するためのオンラインプラットフォーム）のようなツールはMCPを使用しているため、アシスタントは開いているファイルを読み込んで、あなたがコードを書きながら変更を追うことができます。
  
  
• 企業アシスタント： 多くの企業は、Wiki、ヘルプデスク、顧客関係管理（CRM）システムなどの社内ツールを使用しています。Apollo（営業チーム向けプラットフォーム）のような企業は、MCPを使用して、ユーザーがアプリを切り替えることなく、アシスタントがこれらのシステム間で情報を検索できるようにしています。
  
  
• マルチツールエージェント： 複数のシステムにまたがるタスクもあります。MCPを使えば、アシスタントはドキュメントを検索し、アップデートやメッセージをスムーズに送ることができます。
  
  
• デスクトップアシスタント： コンピュータ上で動作するアシスタントは、ローカルファイルにアクセスする必要があることがあります。Anthropic AIアシスタントのファミリーの一部として構築したClaudeデスクトップアプリは、MCPを使用してこれらの要求を安全に処理し、データをクラウドに送信するのではなく、デバイスに保持します。

‍

コンピュータ・ビジョン・アプリケーションの駆動にMCPを使用

次に、MCPが登場し始めたばかりのAIの一分野、コンピューター・ビジョンについて詳しく見てみよう。

のようなコンピュータビジョンモデルが 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、その洞察はさらにインパクトのあるものになります。 

実世界のアプリケーション、特に医療分野では、患者の病歴、検査結果、臨床記録などの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ることができ、より多くの情報に基づいた有意義な結果を導くことができる。

そこで登場するのがモデル・コンテキスト・プロトコル（MCP）だ。まだ広く使われているわけではなく、研究者やエンジニアが模索している発展途上のアプローチだが、多くの可能性を秘めている。 

コンテキストを考慮したAIとMCPによる医用画像の強化

例えば、糖尿病患者の視力低下を引き起こす糖尿病網膜症の診断では、AIアシスタントがMCPを使って複数の専門ツールを調整することができる。データベースから患者の記録を検索し、予測モデルを用いて糖尿病リスクを評価することから始めるかもしれない。 

次に、コンピュータビジョンモデルが網膜画像を解析し、網膜症の存在や重症度を示す出血や腫れなどの損傷の兆候を検出する。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することができる。 

MCPは、これらすべてのツールが共有プロトコルを介して通信することを可能にし、アシスタントが画像解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を可能にする。

‍

‍

各ツールはMCPサーバーを介してアクセスされるため、アシスタントは構造化されたリクエストを送信し、標準化されたレスポンスを受信することができます。これにより、カスタム統合の必要性がなくなり、アシスタントは画像解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で組み合わせることができる。MCPはまだ新しいが、このようなユースケースを実際に可能にすることを目的とした研究や進行中の作業がすでにたくさんある。

モデル・コンテキスト・プロトコルの長所と短所

MCPが提供する主な利点のいくつかを紹介しよう：

• 一貫性のある標準化されたコミュニケーション： プロトコルは統一されたリクエスト/レスポンス構造を保証し、デバッグとロギングをより管理しやすくする。
  
  
• モジュール性の向上： システムはよりモジュール化され、異なるコンポーネント（モデル、ツール、データベース）が独立して進化できるようになる。
  
  
• エージェント型AIにおける自律性の促進： AIエージェントは、人間が定義したワークフローなしに、複数のツールにまたがって推論し、行動することができるため、より柔軟で自律的な行動が可能になる。

一方、MCPに関しては、以下のような制限がある：

• 初期設定の複雑さ： 既存のシステムにMCPに準拠したサーバーとホストを設定するには、エンジニアリングの労力と、現在のアーキテクチャを見直す可能性が必要です。
  
  
• パフォーマンスのオーバーヘッド： プロトコルレイヤーを追加すると、特にツールがネットワーク上に分散されたりアクセスされたりする場合、待ち時間が発生する可能性がある。
  
  
• 学習曲線： 開発チームはMCPのアーキテクチャ（ホスト、クライアント、サーバー）とその設計方法を理解する必要があるため、採用が遅れる可能性がある。

要点

AIモデルの性能は向上しているが、適切なデータへのアクセスに依存している。モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、開発者にこれらの接続を確立するための一貫した標準化された方法を提供する。各統合をゼロから構築する代わりに、チームは異なるツールやシステム間で機能する共有フォーマットに従うことができる。

採用が進むにつれ、MCPはAIアシスタントの設計と導入の標準となる可能性を秘めている。MCPは、セットアップを合理化し、データフローを改善し、実際のモデルとのやりとりに構造をもたらすのに役立つ。 

成長するコミュニティに参加しましょう。GitHubリポジトリでAIについて学び、Vision AIを始めるためのライセンスオプションをご覧ください。実際にどのように使用されているか見たいですか？私たちのソリューションのページで、ヘルスケアにおけるAIと 小売業におけるコンピュータビジョンのアプリケーションをチェックしてください。