MCP(Model Context Protocol)

MCP(Model Context Protocol)とは、AIアプリケーションが外部のデータやツールへ接続する方法を共通化するオープンなプロトコルです。

MCPを構成する3つの役割

役割すること
ホスト利用者が操作するAIアプリケーション全体を管理するAIアシスタント、開発支援ツール
クライアントホスト内で一つのMCPサーバーとの接続を維持する接続初期化、機能確認、要求送信
サーバーデータや機能をMCPの形式で公開するファイル、データベース、業務SaaSへの接続

公式アーキテクチャでは、ホストがサーバーごとにクライアントを作り、接続と権限の境界を管理します。MCPはJSON-RPCを基礎にしますが、利用者は通常、対応SDKやアプリの設定を通じて利用します。

サーバーが公開する3つの主要機能

  • Tools:検索、計算、ファイル更新、API呼び出しなど、AIが実行候補として選べる操作。
  • Resources:ファイル内容、データベースのスキーマ、業務データなど、文脈として参照する情報。
  • Prompts:利用者が選べる定型の指示や作業手順。

サーバーが機能を公開しても、AIへ無制限の権限を与える必要はありません。ホスト側で接続先、確認画面、許可する操作を制御します。

API・プラグイン・RAGとの違い

仕組み主な役割MCPとの関係
APIシステム同士が機能やデータをやり取りする個別の窓口MCPサーバーが内部でAPIを呼ぶことがある
プラグイン特定のアプリへ機能を追加する配布・拡張方式MCPは特定アプリだけに閉じない接続規約
RAG検索した情報をLLMへ渡して回答に使う構成MCPのresourceやtoolで検索先へ接続できる

MCPを導入しても、接続先APIの認証、データ品質、検索精度が自動で解決するわけではありません。

接続から実行までの流れ

  1. ホストとサーバーが対応バージョンと機能を確認する。
  2. クライアントが利用できるtools・resources・promptsを取得する。
  3. AIアプリが依頼に合う機能を候補として選ぶ。
  4. 必要な操作を利用者またはポリシーが承認する。
  5. 結果を受け取り、回答・次の操作・停止を判断する。

業務導入で確認する安全性

  • 読み取り、作成、送信、削除、支払いを別々の権限にする
  • サーバーの提供元、更新方法、コード署名、依存関係を確認する
  • ツール名だけでなく、実際の入力・出力・副作用を表示する
  • プロンプトインジェクションで操作内容が変わる前提で設計する
  • 機密情報を別のサーバーやモデルへ渡さない境界を作る
  • 実行ログ、承認者、失敗、取り消し結果を追跡する

2026年の公式ロードマップでも、企業利用、ガバナンス、エージェント間のやり取りが重点領域とされています。仕様や対応機能は更新されるため、実装時は接続先が対応するプロトコル版を確認します。

参考情報

最終確認日: 2026年7月27日

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