モデルコンテキストプロトコル

Model Context Protocol（MCP）は、Anthropicが2024年11月に導入したオープン標準であり、大規模言語モデルなどのAIシステムが外部ツールやデータソースと統合する方法を標準化することを目的としている。これは主要なAIプロバイダーによって広く採用され、2025年12月にLinux Foundationに寄贈された。

Model Context Protocol（MCP）は、Anthropicが2024年11月に導入したオープン標準かつオープンソースのフレームワークであり、人工知能システム、特に大規模言語モデルが外部ツール、システム、データソースと統合・共有する方法を標準化することを目的としている。MCPは、ファイルの読み取り、関数の実行、文脈に応じたプロンプトの処理のための標準化されたインターフェースを提供する。発表後、このプロトコルはOpenAIやGoogle DeepMindを含む主要なAIプロバイダーに採用された。

MCPは、AIアシスタントをコンテンツリポジトリ、ビジネス管理ツール、開発環境などの多様なデータシステムに接続するという課題に対処する。これはAnthropicでエンジニアのDavid Soria ParraとJustin Spahr-Summersによって作成された。このプロトコルは、開発者が以前はAIシステムとデータソースの組み合わせごとにカスタムコネクタを構築する必要があった「N×M」データ統合問題を解決することを目指している。

背景

MCPは、AIアシスタントをデータシステムに接続するためのオープン標準として、2024年11月にAnthropicによって発表された。このプロトコルは、情報サイロとレガシーシステムの課題に対処するために設計された。MCP以前は、開発者はデータソースやツールごとにカスタムコネクタを構築する必要があることが多く、その結果、Anthropicが「N×M」データ統合問題と表現する状況が生じていた。

OpenAIの2023年の「関数呼び出し」APIやChatGPTプラグインフレームワークなどの初期の暫定的なアプローチは、同様の問題を解決したが、ベンダー固有のコネクタを必要とした。MCPは、コードインテリジェンスツールの広く使用されている標準であるLanguage Server Protocol（LSP）のメッセージフローのアイデアを再利用している。

2025年12月、AnthropicはMCPを、Anthropic、Block、OpenAIが共同設立し、他の企業の支援を受けたLinux Foundation傘下の指定基金であるAgentic AI Foundation（AAIF）に寄贈した。同月下旬、Anthropicは、AIエージェントがオンデマンドで読み込むタスク固有の指示とリソースをパッケージ化するための、MCPと同じオープン標準アプローチに従ったコンパニオンオープン標準であるAgent Skillsも公開した。

機能

MCPは、AIシステムと外部データソースおよびツールを統合するための標準化されたフレームワークを定義する。このプロトコルは、自然言語データアクセスの分野で平易な言語を使用して構造化データベースを照会するなどのアプリケーションを可能にする。

このプロトコルは、MCPホスト、MCPクライアント、MCPサーバーを区別する。MCPホストは通常、LLMと対話し、1つ以上のMCPサーバーのサービスを必要とするAIエージェントである。これらの各MCPサーバーについて、MCPホストはそのサーバーと通信する専用のMCPクライアントを作成する。クライアントとホストは通常同じマシン上で実行され、MCPサーバーはローカルまたはリモートの場合がある。

各サーバーは、1つ以上のツールまたはリソースを提供する。ツールの例には、データベースへのアクセス、計算機、コードリポジトリへのアクセスが含まれ、リソースは特定のFAQドキュメントの場合がある。MCPクライアントは、サーバーが提供するツールとリソースのリストをサーバーに要求し、サーバーは各ツールの機能とツールを呼び出すための期待される形式の自然言語による説明で応答する。この情報はLLMに渡され、LLMがこれらのツールのいずれかのサービスを必要とする場合、MCPホストは関連するMCPクライアントにツールを呼び出すよう指示する。MCPサーバーはツールアクションを実行して結果を返し、MCPホストはそれをLLM会話に注入する。クライアントとサーバーは、JSON-RPC 2.0トランスポートプロトコルを使用して通信する。

このプロトコルは、Python、TypeScript、C#、Javaなどのプログラミング言語のソフトウェア開発キット（SDK）とともにリリースされ、MCPサーバー実装の例も含まれている。

MCP Appsは、mcp-ui上に構築されたModel Context Protocolの公式拡張機能である。基本のMCP仕様はテキストと構造化データに限定されているが、MCP Appsは、ダッシュボード、フォーム、データ可視化などのインタラクティブなユーザーインターフェースをMCPサーバーからClaudeやChatGPTなどのホストアプリケーションに配信することを標準化する。

採用

このプロトコルは、AI支援ソフトウェア開発ツールで使用されている。統合開発環境（IDE）、Replitなどのコーディングプラットフォーム、Sourcegraphなどのコードインテリジェンスツールは、AIコーディングアシスタントにプロジェクトコンテキストへのリアルタイムアクセスを提供するためにMCPを採用している。

2025年3月、OpenAIはChatGPTデスクトップアプリを含む製品全体にこの標準を統合した後、MCPを正式に採用した。2025年9月、OpenAIはChatGPTアプリにMCPのサポートを追加し、ChatGPT内でのサードパーティアクセスを可能にした。

MCPは、Microsoft Semantic KernelおよびAzure OpenAIと統合できる。MCPサーバーはCloudflareにデプロイできる。

2026年4月、AAIFはニューヨーク市でMCP Dev Summit North Americaを開催し、約1,200人の参加者を集めた。同月、SalesforceのHeadless 360プラットフォームは、顧客およびエージェントのやり取りをMCP経由でルーティングし始めた。5月下旬までに、Salesforceは開始以来450万件のMCP呼び出しが処理されたと報告した。

2026年半ばまでに、1万台以上のMCPサーバーが本番環境にデプロイされたと報告され、プロトコルのSDKは月間9,700万回以上ダウンロードされた。

2026-07-28改訂

2026年7月28日、MCPのメンテナーは仕様の主要な改訂を確定した。これは、Anthropicの技術スタッフメンバーであるDavid Soria Parraによって、認可の追加以来のプロトコルへの最も実質的な変更と説明された。この改訂は、プロトコルレベルのセッショントラッキングを削除し、MCPをプロトコル層でステートレスにする。プロトコルバージョン、クライアントID、機能に関する情報は、代わりに各リクエストの_metaパラメータで運ばれる。この変更により、MCPのリクエストモデルはAnthropic自身のClaude Messages APIのモデルに近づく。

この改訂では、使用が限られていたいくつかの機能も非推奨になった。これには、サンプリング（サーバーがクライアントのモデルからの完了を要求できるようにする）とルート（クライアントが関連するファイルシステムの場所をサーバーに示すことを可能にする）が含まれる。非推奨の機能は、最低12か月間機能し続ける。長時間実行操作のためのTasks機能など、以前は中核的な機能の一部は、基本プロトコルからオプションの拡張機能に移動された。すべての変更が後方互換性があるわけではなく、新しい改訂を実装するサーバーは、互換性レイヤーなしでは古いクライアントと相互運用できない場合がある。

評価

The Vergeは、MCPが文脈を認識し、多様なソースから情報を引き出すことができるAIエージェントへの高まる需要に対応していると報じた。

2025年4月、セキュリティ研究者は、プロンプトインジェクションや、他の接続されたツールを介したデータ流出を可能にする悪意のあるツールなど、MCPには複数の未解決のセキュリティ問題があると結論付けた分析を公開した。

MCPは、APIを記述することを目的とした同様の仕様であるOpenAPIに例えられている。このプロトコルのオープン標準アプローチと広範な業界採用により、AIツール統合の基盤層として位置付けられているが、そのセキュリティ上の課題は依然として活発な懸念と研究の領域である。

背景

機能

採用

2026-07-28改訂

評価

関連項目