MCP (Model Context Protocol)
読み: えむしーぴー
最終更新: 2026-06-25・AI PICKS編集部
定義
MCPとはAIモデルが外部ツールやデータソースと統一的な方法で連携するためのオープンプロトコルのこと。Anthropicが2024年11月に公開した。
MCP (Model Context Protocol)とは — 詳しく解説
MCP（Model Context Protocol）は、LLMが外部システム・API・データベースと標準インターフェースで接続できるようにするプロトコル。従来はツールごとに個別実装が必要だったが、MCPではサーバー側がリソース・ツール・プロンプトを定義し、Claude・Cursor等のクライアントが共通仕様で呼び出せる設計になっている。 2026年時点の実運用では、Claude Desktop・Claude Code・VSCode拡張など主要AIクライアントがMCPをネイティブサポートしており、事実上の業界標準として定着しつつある。AI PICKSでもTavily・Supabase・GitHubのMCPサーバーを日常的に活用しており、複数ツールをまたぐ自動化パイプラインの組み方が現場でのスキル差を生んでいる。 現場での落とし穴は主に3点。①認証設定が甘いとLLMが意図しないデータにアクセスするリスク、②サーバー起動の遅延・接続エラーのハンドリングが実装品質を左右する、③ツール定義が肥大化するとコンテキストウィンドウを圧迫してトークンコストが跳ね上がる。相場感としてOSSのMCPサーバーは無料で数百種類が公開済みだが、エンタープライズ向け有償ホスティングは月数万円〜。APIをMCPに変換するラッパーサービスも急増しており、選び方のポイントは「認証方式・レスポンス速度・ツール定義の粒度」の3つ。
MCP (Model Context Protocol)の使用例
- ClaudeにGitHub MCPサーバーを接続し、自然言語でPRレビュー・issue作成・ブランチ操作を自動化するエージェントを構築する。
- Supabase MCPサーバー経由でLLMがSQLを書かずにDBを直接クエリし、分析レポートをチャット上で即時生成する運用例。
MCP (Model Context Protocol)に関連するAIツール
関連用語
「AIエージェント」の他の用語
目標を渡すと 自律的に計画 + 行動を繰り返す AI。 単なる対話を超えて タスクを完遂する。
ReAct とは、 LLM に 推論 (Reasoning) と 行動 (Acting) を 交互に繰り返させ、 ツールを使いながら答えに辿り着かせる エージェント設計手法のこと。
Function Callingとは、LLMが外部の関数やAPIを呼び出すための構造化データを生成し、自律的にツールを使えるようにする仕組みのこと。
ヒューマン・イン・ザ・ループとは、AIの判断プロセスに人間が介入・確認する仕組みのこと。AIが出力した結果を人間がレビューし、承認・修正・却下を行うことで精度と安全性を担保する。
Computer Useとは、AIがスクリーン認識・マウス・キーボード操作を通じてコンピュータを人間のように自律的に操作する技術のこと。
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