【2025年最新】MCP（Model Context Protocol）とは？AIのUSB-Cと呼ばれる新技術を徹底解説

「MCP」「Model Context Protocol」という言葉を最近よく目にしませんか？

2024年11月にAnthropic社が発表したMCPは、AIと外部ツール・データを接続するための新しい標準規格です。「AIのUSB-C」とも呼ばれ、OpenAIやMicrosoftも採用を表明するなど、AI業界で急速に普及が進んでいます。

この記事では、MCPとは何か、なぜ注目されているのか、実際にどう使うのかを初心者にも分かりやすく徹底解説します。

この記事で分かること

  • MCPとは何か？基本概念と仕組み
  • MCPが「AIのUSB-C」と呼ばれる理由
  • MCPのメリット・デメリット
  • Claude DesktopやCursorでの具体的な使い方
  • MCPを学ぶべき理由とキャリアへの影響

目次

  1. MCPとは？基本を理解しよう
  2. MCPが「AIのUSB-C」と呼ばれる理由
  3. MCPのアーキテクチャと仕組み
  4. MCPのメリット・デメリット
  5. 公式MCPサーバー一覧
  6. Claude DesktopでMCPを使う方法
  7. 業界での採用状況
  8. MCPを学ぶべき理由
  9. 学習リソース
  10. よくある質問（FAQ）
  11. まとめ

MCPとは？基本を理解しよう

MCPの定義

MCP（Model Context Protocol）は、大規模言語モデル（LLM）と外部システム・ツールを標準化された方法で接続するためのオープンプロトコルです。

2024年11月25日にAnthropic社がオープンソースとして公開しました。

簡単に言えば、MCPは「AIアプリと外部サービスをつなぐための共通ルール」です。

MCPで何ができるようになる？

MCPを使うと、AIが以下のような操作を自動で行えるようになります：

  • ファイル操作：ローカルのファイルを読み書き
  • データベースアクセス：SQLiteやPostgreSQLにクエリを実行
  • API連携：Slack、GitHub、Google Driveなどを操作
  • ウェブブラウザ操作：Puppeteerでウェブページを自動操作
  • コマンド実行：シェルコマンドを実行

つまり、AIが「手足」を得たようなものです。これまでテキストで回答するだけだったAIが、実際にアクションを起こせるようになります。

MCPが「AIのUSB-C」と呼ばれる理由

従来の課題：N×M統合問題

MCPが登場する前、AIと外部ツールの連携には大きな課題がありました。

N個のAIアプリケーションとM個のツールを連携させるには、N×M通りの個別実装が必要だったのです。

例えば：

  • 3つのAIアプリ（Claude Desktop、Cursor、ChatGPT）
  • 4つのツール（GitHub、Slack、PostgreSQL、Google Drive）
  • → 3×4 = 12通りの連携コードが必要

これは開発者にとって大きな負担でした。

MCPによる解決：N+M問題へ

MCPは、USB-Cがあらゆるデバイスを1つのポートで接続できるように、AIとツールの接続を標準化します。

MCPを導入すると：

  • 各ツールは1回だけMCPサーバーを実装すれば、全てのAIから利用可能
  • 各AIは1回だけMCPクライアントを実装すれば、全てのMCPサーバーに接続可能
  • N×M問題がN+M問題に変わり、開発コストが劇的に削減

これが、MCPが「AIのUSB-C」と呼ばれる理由です。

MCPのアーキテクチャと仕組み

3つの構成要素

MCPはクライアント・サーバー型のアーキテクチャを採用しています。

コンポーネント 役割 具体例
MCPホスト AIモデルを搭載したアプリケーション Claude Desktop、Cursor、Zed、Cline
MCPクライアント MCPサーバーとの通信を管理するモジュール ホスト内に組み込まれている
MCPサーバー 外部ツール・データソースへのアクセスを提供 GitHub MCP、Slack MCP、PostgreSQL MCP

MCPサーバーが提供する3つの機能

MCPサーバーは、以下の3種類の機能をAIに提供します：

  1. Tools（ツール）：データベースへのクエリ、API呼び出し、メール送信など、AIが実行できる「アクション」
  2. Resources（リソース）：ドキュメント、ログ、データベースのスキーマなど、AIが参照できる「情報」
  3. Prompts（プロンプト）：特定タスク用の指示テンプレート

通信方式

MCPはJSON-RPC 2.0プロトコルでメッセージをやり取りします。通信方式は2種類：

  • stdio（標準入出力）：ローカル環境向け。低レイテンシで高速
  • HTTP/SSE（Server-Sent Events）：リモート環境向け。リアルタイム通信が可能

MCPのメリット・デメリット

MCPのメリット

1. 開発効率の大幅向上

個別のAPI統合が不要になり、MCP対応サーバーを接続するだけでAIの機能を拡張できます。

2. 相互運用性

ClaudeでもChatGPTでも、MCP対応さえしていれば同じツールを利用可能。ベンダーロックインを回避できます。

3. セキュリティの一元管理

アクセス権限を一元的に管理できるため、「AIにどこまで許可するか」を細かくコントロールできます。

4. エコシステムの成長

OpenAI、Microsoft、Googleなど大手が採用を表明し、MCPサーバーのエコシステムが急速に拡大中です。

MCPのデメリット・注意点

1. セキュリティリスク

MCPはあらゆるデータにアクセスでき、コードを実行できる可能性があります。悪意のあるMCPサーバーに接続すると、データ漏洩やシステム侵害のリスクがあります。

2. 学習コスト

新しいプロトコルのため、導入には一定の学習が必要です。特にMCPサーバーを自作する場合は、仕様の理解が求められます。

3. 発展途上

2024年11月発表のため、まだ仕様が変更される可能性があります。日本語の情報も限定的です。

公式MCPサーバー一覧

Anthropicが公式に提供しているMCPサーバーは以下の通りです：

MCPサーバー名 機能
Filesystem ローカルファイルの読み書き（アクセス制御付き）
GitHub リポジトリ作成、Issue管理、PR作成など
GitLab プロジェクト管理、MRの操作
Git Gitリポジトリの読み取り・検索・操作
Google Drive Driveファイルへのアクセス
Slack メッセージの送受信、チャンネル操作
PostgreSQL データベースへのクエリ実行
SQLite ローカルSQLiteデータベースの操作
Puppeteer ウェブブラウザの自動操作

これ以外にも、コミュニティが開発した多数のMCPサーバーが公開されています。

Claude DesktopでMCPを使う方法

ここでは、最も簡単なMCPの使い方として、Claude DesktopでSQLiteサーバーを使う方法を紹介します。

ステップ1：Claude Desktopをインストール

Anthropic公式サイトからClaude Desktopをダウンロードしてインストールします。

ステップ2：設定ファイルを作成

macOSの場合、以下の場所に設定ファイルを作成します：

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

Windowsの場合：

%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

ステップ3：MCPサーバーを設定

設定ファイルに以下のJSON内容を記述します：

{
  "mcpServers": {
    "sqlite": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-server-sqlite", "--db-path", "/path/to/your/database.db"]
    }
  }
}

※ /path/to/your/database.db は実際のデータベースパスに置き換えてください。

ステップ4：Claude Desktopを再起動

設定を反映させるため、Claude Desktopを再起動します。

ステップ5：MCPを使ってみる

Claude Desktopで以下のように質問してみましょう：

「データベースのテーブル一覧を見せて」

「顧客テーブルから売上上位10件を取得して」

AIがMCPサーバーを通じてデータベースにアクセスし、結果を返してくれます。

業界での採用状況

OpenAIも採用を表明

驚くべきことに、AnthropicのライバルであるOpenAIも2025年3月にMCPのサポートを発表しました。

自社のAgents SDKにMCP対応を組み込み、ChatGPTデスクトップアプリでもサポート予定です。

Microsoftも参入

Microsoftは、ブラウザテストフレームワーク「Playwright」のMCPサーバー「Playwright MCP」を公開。AIによるウェブ操作の標準化に貢献しています。

Google Cloudも解説ページを公開

Google Cloudが公式ドキュメントでMCPの解説ページを公開するなど、業界全体での注目度が高まっています。

MCP対応ツール一覧

  • Claude Desktop（Anthropic公式）
  • Cursor（AIコーディングエディタ）
  • Cline（VS Code拡張機能）
  • Zed（高速エディタ）
  • Sourcegraph（コード検索）
  • Replit（オンラインIDE）

MCPを学ぶべき理由

1. AIエージェント時代の必須スキル

AIエージェントが外部ツールを自律的に操作する時代において、MCPは基盤技術になりつつあります。今から学んでおくことで、将来のAI開発で有利なポジションを取れます。

2. 早期参入のチャンス

MCPはまだ発表から日が浅く、エコシステムが急速に拡大中。今からMCPサーバーを開発すれば、先行者利益を得られる可能性があります。

3. 転職市場での差別化

「MCP対応の○○を開発した」という実績は、AI関連の転職市場で強いアピールポイントになります。

学習リソース

公式リソース

日本語リソース

  • Qiita、Zennの日本語解説記事
  • Google Cloud Japan公式ドキュメント
  • IBM公式ドキュメント（日本語）

実践学習

  • Claude Desktopで公式MCPサーバーを試す
  • Python/TypeScriptでMCPサーバーを自作
  • UdemyのAIエージェント開発コース

よくある質問（FAQ）

Q. MCPは無料で使えますか？

A. はい。MCPはオープンソースプロトコルなので、無料で利用可能です。ただし、Claude DesktopやCursorなど、MCP対応アプリの利用料金は別途かかる場合があります。

Q. MCPはClaude以外のAIでも使えますか？

A. はい。OpenAIもMCPサポートを発表しており、特定のAIに依存しないのがMCPの特徴です。MCP対応さえしていれば、どのAIでも同じMCPサーバーを利用できます。

Q. MCPを使うのにプログラミングスキルは必要ですか？

A. 公式MCPサーバーを使うだけなら、設定ファイルの編集程度で可能です。ただし、MCPサーバーを自作する場合は、PythonまたはTypeScriptの知識が必要です。

Q. MCPのセキュリティは大丈夫ですか？

A. MCP自体にはHTTPS/TLS暗号化やOAuth認証などの基本的なセキュリティ機能があります。ただし、信頼できないMCPサーバーへの接続は避け、アクセス権限を適切に設定することが重要です。

Q. 日本語で使えますか？

A. AIモデル自体が日本語対応していれば、MCPを通じて日本語で指示することに問題はありません。MCPの仕様ドキュメントは英語が中心ですが、日本語の解説記事も増えてきています。

まとめ

MCP（Model Context Protocol）は、AIと外部世界をつなぐ新しい標準規格として急速に普及しています。

この記事のポイント

  • MCPとは：Anthropicが発表したAIとツール連携のオープンプロトコル
  • 「AIのUSB-C」：N×M統合問題をN+M問題に解決
  • 業界標準へ：OpenAI、Microsoft、Googleも採用・注目
  • 使えるツール：Claude Desktop、Cursor、Cline、Zedなど
  • 公式サーバー：GitHub、Slack、PostgreSQL、Google Drive等
  • 学ぶべき理由：AIエージェント時代の必須スキルに

AIエンジニアを目指す方、AI活用で業務効率化を図りたい方は、今すぐMCPの学習を始めることをおすすめします。

まずはClaude Desktopで公式MCPサーバーを試してみることで、この革新的な技術の可能性を体感できるでしょう。

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