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（MCP）は、AIモデルが外部データ、ツール、環境と相互作用する方法を標準化するために設計されたオープン標準です。従来、大規模言語モデル（LLM）やコンピュータビジョンシステムをローカルファイル、データベース、APIエンドポイントなどの現実世界のデータソースに接続するには、ツールごとにカスタム統合を構築する必要がありました。 MCPは、AIアプリケーション向けのUSBポートのような汎用プロトコルを提供することで、この断片化を解決します。これにより開発者はコネクタを一度構築するだけで複数のAIクライアントで動作させることが可能となり、コンテキスト認識型カスタマーサポートエージェントやインテリジェントアシスタントの作成複雑性を大幅に低減します。

MCPの仕組み

MCPは本質的に、クライアント・ホスト・サーバーアーキテクチャを通じて機能します。「クライアント」とは、リクエストを開始するAIアプリケーション（コーディングアシスタントやチャットボットインターフェースなど）を指します。 「ホスト」は実行環境を提供し、「サーバー」は特定のデータやツールへの橋渡し役となります。AIエージェントがファイルへのアクセスやデータベースのクエリを必要とする場合、プロトコルを介してリクエストを送信します。MCPサーバーはこのリクエストを処理し、必要なコンテキストを取得して構造化された形式でモデルに返します。

このアーキテクチャは、主に3つの機能をサポートします：

• リソース:これらはモデルがログ、コードファイル、ビジネス文書などのデータを読み取ることを可能にし、 検索拡張生成（RAG）に必要な基盤を提供します。
• プロンプト：ユーザーやモデルがサーバーと効果的にやり取りするための事前定義されたテンプレート。 プロンプトエンジニアリングのワークフローを効率化します。
• ツール：モデルがアクションを実行できるようにする実行可能関数。ファイルの編集、スクリプトの実行、コンピュータビジョンパイプラインとの連携などが含まれる。

実際のアプリケーション

MCPはモデルと統合ロジックを切り離すため、急速に普及が進んでいます。具体的な適用例を2つ挙げます：

1. 統合開発環境：ソフトウェアエンジニアリングにおいて、開発者はIDE、ターミナル、ドキュメントの間を頻繁に行き来する。 MCP対応コーディングアシスタントは、GitHubリポジトリ、ローカルファイルシステム、バグ追跡データベースに同時に接続できる。開発者が「ログインが失敗する理由は？」と尋ねると、AIはMCPサーバーを利用して直近のエラーログを取得し、関連する認証コードを読み取り、未解決の課題を確認し、このマルチモーダルデータを統合して解決策を提示する。ユーザーが文脈をコピー＆ペーストする必要はない。

2. コンテキスト認識型視覚検査：産業環境では、標準的なビジョンモデルは欠陥を検出するが、 過去の文脈を欠いている。 MCPを活用することで、 Ultralytics システムを 在庫データベースに連携可能。モデルが「損傷部品」を検知すると、MCPツールがデータベースに 代替品の在庫状況を照会し、自動的に保守チケットを作成する。これにより単純な 物体検出タスクが完全な 自動化ワークフローへと変革される。

関連用語の区別

MCPをAIエコシステム内の類似概念と区別することは有益である：

• MCP対API：アプリケーションプログラミングインターフェース（API）とは、あるソフトウェアが別のソフトウェアと通信するための特定のルール群です。MCPは、あらゆるAIモデルが あらゆるAPIやデータソースとやり取りする方法を標準化するプロトコルです。特定のAPIをラップするMCPサーバーを構築すれば、MCP準拠クライアントが普遍的にアクセスできるようになります。
• MCP vs. RAG: 検索拡張生成（RAG） は、外部データをモデルに供給する技術である。MCPはこれを実現する基盤技術である。RAGは「何を」（データを取得する）であり、MCPは「どのように」（標準的な接続パイプ）である。
• MCP対関数呼び出し： OpenAI GPT-4を含む多くのモデルは、関数呼び出しをネイティブにサポートしています。MCPは、これらの関数（ツール）を定義し公開するための標準的な方法を提供します。これにより、モデルのプロンプトに毎回ハードコーディングする必要がなくなります。

コンピュータ・ビジョンとの統合

もともとテキストベースのLLMで普及したMCPは、視覚中心のワークフローにおいても重要性を増している。 開発者は、コンピュータビジョン機能をツールとして公開するMCPサーバーを作成できる。例えば、 中央制御装置として機能するLLMが、MCPツールとして公開されたローカルPython を介して、 視覚タスクをUltralytics に委任することが可能である。

以下のPython は、スクリプトがビジョンモデルを使用してコンテキストを生成し、 そのコンテキストをMCP互換エンドポイント経由で提供できる概念的なワークフローを示しています：

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO26 model (efficient, end-to-end detection)
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Perform inference to get visual context from an image
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Extract detection data to be passed as context
detections = []
for r in results:
    for box in r.boxes:
        cls_name = model.names[int(box.cls)]
        detections.append(f"{cls_name} (conf: {box.conf.item():.2f})")

# This string serves as the 'context' a downstream agent might request
context_string = f"Visual Analysis: Found {', '.join(detections)}"
print(context_string)

AI接続性の未来

モデルコンテキストプロトコルの導入は、モジュール化され相互運用可能な エージェント型AIシステム への移行を示す。接続の標準化により、業界はサイロ化されたチャットボットから離れ、 既存の組織インフラ内で有意義な業務を遂行可能な統合型アシスタントへと移行する。Ultralytics が進化を続ける中、MCPのような標準プロトコルは、カスタムトレーニング済みモデルがより大規模な企業ワークフロー内でどのように展開・活用されるかに重要な役割を果たすことになるでしょう。