MCPが解決する問題は掛け算だった
モデル単体では文章を書くことしかできません。カレンダーを読んだり、データベースに問い合わせたり、メッセージを送ったりするにはツールが必要で、AIエージェントとは何かではモデルがループの中でツールを使う仕組みを解説しています。2024年終盤まで、ツールを使いたいアプリはそれぞれ独自のコネクタを書いていました。5つのアプリがそれぞれ20個のツールを使いたければ、微妙に異なる100個のコネクタが必要で、それぞれを誰かが保守していました。
MCPはコネクタの標準的な形です。ツール側は一度サーバーとしてパッケージ化されます。アプリ側は一度クライアントを実装します。その後は、どのクライアントもどのサーバーも使えるようになります。アプリ5個とツール20個なら、100個ではなく25個のソフトウェアで済み、21個目のツールを追加するにも5個のコネクタではなく1個のサーバーで足ります。USBがよく使われる比喩ですが、的確です。価値はプラグそのものにあり、特定のデバイスにあるわけではありません。
Anthropicは2024年11月25日、仕様、リファレンスサーバー、ソフトウェアキットをオープンな標準として公開しました。そしてそれが広まった理由は、あらゆるプラグが広まる理由と同じです。GitHub、Slack、Postgres、ファイルシステム、ブラウザといった一般的なもの向けに数百のサーバーが揃うと、MCPに対応したアプリはそれらすべてをタダで手に入れ、対応していないアプリはその理由を説明しなければならなくなりました。
サーバーは3つのものを提供し、モデルはそのうち1つだけを起動する
MCPの接続には2つの端があります。ホストアプリケーション、つまりチャットアプリやエディタ、エージェントランタイムがクライアントを動かします。クライアントは1つ以上のサーバーに接続し、それぞれに何を提供できるか尋ね、その答えをモデルに渡します。サーバーが提供できるのは3種類のものです。
| プリミティブ | それは何か | 誰が起動するか | 例 |
|---|---|---|---|
| ツール | 型付き入力を持つ、モデルが呼び出せる関数 | モデル。タスクに必要だと判断したとき | search_issues(repo, query)、send_email(to, body) |
| リソース | アプリがコンテキストに読み込めるデータ | アプリまたはユーザー。1回のやり取りのコンテキストとして | ファイルの中身、データベースのスキーマ、ウェブページ |
| プロンプト | 再利用可能な指示テンプレート | ユーザー。メニューから選ぶ | 「このプルリクエストを私たちのスタイルガイドに沿ってレビューして」 |
通信形式はJSON-RPC 2.0で、エディタが言語サーバーと会話する際に使うのと同じリクエスト/レスポンスの規約です。これは偶然ではありません。MCPはLanguage Server Protocolの設計を借りていて、そこでは1つの標準規格によってあらゆるエディタがあらゆる言語をサポートできるようになりました。サーバーは標準入出力で通信するサブプロセスとしてローカルで動かすことも、HTTP経由でリモートに動かすこともできます。2025年3月の改訂ではストリーム可能なHTTPトランスポートと、リモートサーバー向けのOAuthベースの認可が追加されました。2025年6月の改訂ではその認可がさらに厳格化され、サーバーがタスクの途中でユーザーに質問できる仕組み、elicitation(問い合わせ)が追加されました。
安全性の観点で重要なのは、そのループがどこにあるかです。サーバーは能力を公開するだけで、いつそれを使うかはクライアントとモデルが決めます。よく作られたホストは、副作用のあるツールを実行する前にあなたに確認を求めます。プロンプトインジェクションとは何かでは、ツールが信頼できないテキストを読み取って行動できる以上、その確認こそがセキュリティの仕組みそのものである理由を解説しています。
OpenAI、Google、Microsoftは6か月以内にMCPを採用した
規格は競合他社が使って初めて規格になります。以下のタイムラインは、発表からガバナンスの移管までの採用記録です。
2025年3月のOpenAIの採用は転換点でした。OpenAIとAnthropicがそのプラグについて合意したことを意味し、Googleはその2週間後に続きました。Microsoftは2025年5月のBuildでWindowsのMCP対応を発表しました。2025年12月までにAnthropicは、OpenAIとBlockが共同設立したLinux Foundation傘下のプロジェクト、Agentic AI Foundationに仕様を引き渡しました。これは1社のプロトコルが誰のものでもなくなり、それゆえ誰のものにもなる瞬間です。
チャットアプリしか使わない人にとってMCPが意味すること
直接的にはほとんど意味しません。MCPはプログラム間の配管であり、その上に構築された製品の機能として現れます。チャットアプリの「コネクタ」メニュー、コーディングアシスタントのツール一覧、自社のデータベースにエディタを向ける方法などです。MCPに対応したアプリの中に、通常はコネクタメニューとして届き、あなたが何かをインストールする必要はありません。
間接的には、あらゆるAI製品に何を期待すべきかが変わります。MCP以前は、ツール統合があるアプリを選ぶ理由になっていました。各アプリが独自に構築していたからです。MCP以後は、統合はコモディティになり、残る問いはどのモデルが答えるか、コストはいくらか、ツールが動く前の確認ステップをアプリがどう扱うかです。Whiziは、MCPサーバーも開発者向けAPIも公開していません。搭載しているツールは組み込みのウェブ検索とドキュメントアップロードのみで、その差別化要因はモデル層、つまりメッセージごとに固定のクレジット価格で使える280以上のモデルを1つのピッカーにまとめている点です。自分のツールを必要とするエージェント作業には、MCP対応のエージェントランタイムが適した製品であり、チャットワークスペースは向いていません。
MCP対応をうたうあらゆる製品に持ち込むべき唯一の問いは、モデルがツールを呼び出すと決めてから、そのツールが実際に動くまでの間に何が起きるかです。答えが「何も起きない」なら、モデルは直前に読んだあらゆるテキスト、攻撃者が仕込んだテキストも含めて、それに基づいて行動できてしまいます。答えが「あなたが承認する」なら、そのプロトコルは仕事をきちんと果たしています。
- 「MCP対応」を「能力そのもの」ではなく「どのMCPサーバーでも使えるプラグ」として読む
- 副作用のあるものを接続する前に、モデルがツールを選んでから実行されるまでの間にどんな確認が挟まるか確認する
- 共有するものにはOAuth対応のリモートサーバーを選び、ローカルのサブプロセスサーバーは自分のマシン専用にする
- モデルを決定者、サーバーをメニューとして扱う。サーバーが自分自身を呼び出すことはない
- ツールを使わないチャットでは、MCPは何も変えない。モデルと価格で選ぶ
よくある質問
MCPとは何の略ですか。
Model Context Protocolの略です。Anthropicは2024年11月25日、AIアプリケーションを外部のツールやデータに接続するためのオープンな標準規格としてこれを公開しました。その名前は役割をそのまま表しています。ツール、ファイル、データといったコンテキストを標準的な方法でモデルに届けるためのプロトコルです。
MCPサーバーとは何ですか。
ツール、リソース、プロンプトをMCP形式で公開するプログラムです。データベース、ファイルシステム、GitHub、カレンダー、ブラウザなどをラップすることがあります。一度書けばどのMCPクライアントでも動くため、自社データ向けのサーバーは、チャットアプリ、コーディングアシスタント、エージェントランタイムから、3つ別々の統合を作ることなく利用できます。
MCPはClaude専用ですか。
いいえ。Anthropicが作りましたが、OpenAIは2025年3月に採用し、Google DeepMindは2025年4月にGeminiでの対応を表明し、MicrosoftはWindowsに追加し、2025年12月には仕様がAnthropic、OpenAI、Blockが共同設立したLinux Foundation傘下のAgentic AI Foundationに移管されました。設計上もガバナンス上もベンダー中立です。
MCPは関数呼び出しやツール利用と同じですか。
関数呼び出しは、モデルがツールを要求できる能力です。MCPは、アプリケーションがそれらのツールをどう見つけ、説明し、実行するかを標準化します。関数呼び出しができるモデルでも、各ツールを配線する人は依然として必要です。MCPはその配線に当たるので、同じサーバーが関数呼び出しできるどのモデルにも接続できます。
WhiziはMCPに対応していますか。
いいえ。Whiziはツールが組み込みのチャットワークスペースで、ウェブ検索とドキュメントアップロードを備えていますが、MCPサーバーも開発者向けAPIも公開していません。その価値はモデル層、つまりメッセージごとに固定のクレジット価格で使える280以上のモデルを1つのピッカーにまとめている点にあります。独自のツールが必要なエージェント作業には、MCP対応のエージェントランタイムを使い、好きなモデルを持ち込んでください。
