あなたは今日、AIエージェント・パイプラインの配線を10回目もやり直している。脆弱なAPI統合、物事が壊れないようにするための手作業によるコンテキスト・パスの繰り返しだ。認証フローのハードコーディング、APIレスポンスの正規化、エンドポイントのつなぎ合わせ......これはAI開発ではなく、統合地獄だ。
複数のソースからシームレスにデータを取得するAIエージェントの構築は容易であるべきだが、今日の現実は断片的で、反復的で、拡張が難しい。どのツールも独自の言語を話し、真の自動化を作るのではなく、回避策をハックし合わなければならない。
Anthropic 、モデルコンテキストプロトコル（MCP）-AIエージェントが、終わりのない統合の悪夢に悩まされることなく、外部データを取得し使用するための標準化された方法-でそれを変えようとしている。しかし、それは問題を解決するのだろうか？それを分解してみよう。
プロトコルとは何か？
プロトコルは、システムがどのように通信し、データを交換するかを定義するルールと規約のセットである。実装固有のインターフェースであるAPIとは異なり、プロトコルは相互作用の普遍的な標準を確立する。よく知られている例としては、以下のようなものがある：
- HTTP（Hypertext Transfer Protocol）- ウェブブラウザとサーバーの通信方法を定義。
- OAuth (Open Authorization Protocol)- 異なるプラットフォーム間で安全な認証を行うための標準。
プロトコルは相互運用性を保証する-すべてのシステムがデータの交換方法を再発明する代わりに、プロトコルはプロセスを標準化し、複雑さを軽減し、統合をよりスケーラブルにする。
プロトコルは必須でも強制でもないが、時間の経過とともにプロトコルが採用されることで、世界規模でシステムがどのように相互作用するかの基盤が形成される可能性がある。
モデル・コンテキスト・プロトコル（MCP）とは？
モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、AIモデルが外部データソースにアクセスし、相互作用する方法を合理化するためにAnthropic 開発されたオープンスタンダードです。
AIシステムに、カスタムAPI統合、手作業によるリクエストの構造化、サービスごとの認証を要求する代わりに、MCPは、AIエージェントが標準化された方法で構造化データを取得、処理、処理するための統一されたフレームワークを提供する。
もっと簡単に言えば、MCPはAIモデルがデータベース、API、クラウドストレージ、企業アプリケーションなど、外部データをどのように要求し、どのように消費すべきかを定義するもので、開発者がソースごとにAPI固有のロジックをハードコーディングする必要はない。
MCPはなぜ作られたのか？
AIモデル、特にLLMs （大規模言語モデル）や自律型エージェントは、正確で文脈に沿った応答を生成するために、外部のツールやデータベースへのアクセスを必要とする。しかし、現在のAIとAPIのやり取りは非効率的で、開発者に大きなオーバーヘッドを与えている。
今日、AIエージェントを外部システムと統合するためには、以下のことが必要となる：
- 各ツール（CRM、クラウドストレージ、発券システムなど）のカスタムAPI統合。
- APIごとの認証設定（OAuth、APIキー、セッショントークン）。
- AIモデルがAPIレスポンスを使用できるようにするための手動データフォーマット。
- 異なるサービス間のレート制限管理とエラー処理。
このアプローチは拡張性がない。新しい統合のたびに、カスタム・ロジック、デバッグ、メンテナンスが必要となり、AI主導の自動化は時間がかかり、コストがかかり、壊れやすくなる。
共通のプロトコルを定義することで、MCPは、開発者が相互作用するシステムごとにカスタムAPIブリッジを構築することを強いることなく、AIモデルをよりデータアウェアにする。
MCPの仕組みは？
今日、AIエージェントはカスタムAPIコール、サービスごとの認証、手動によるレスポンスの解析に依存しており、拡張が難しい脆弱な統合の網を作り出している。
MCPは、AIエージェントにAPIと個別にやりとりすることを強いるのではなく、認証、リクエスト実行、データフォーマットの複雑さを抽象化する統一プロトコルを確立し、AIシステムが低レベルの統合ロジックではなく、推論に集中できるようにする。
MCPのクライアント・サーバー・アーキテクチャ
MCPは、AIモデルが外部データソースを取得し、相互作用する方法を構造化したクライアント・サーバー・モデルに基づいて構築されている。
- MCPクライアントは、AIエージェント、アプリケーション、または構造化データを要求するあらゆるシステムである。
- MCPサーバーは仲介役として、様々なAPI、データベース、または企業システムからデータを取得し、一貫性のあるフォーマットで返します。
AIモデルが直接APIリクエストを行う代わりに、MCPサーバーが認証、データ検索、レスポンスの正規化といった複雑な処理を行う。つまり、AIエージェントは複数のAPI認証情報、異なるリクエスト形式、一貫性のないレスポンス構造を管理する必要がなくなる。
例えば、AIモデルがGoogle Drive、Slack、データベースなどの複数のサービスから情報を引き出す必要がある場合、各APIに個別に問い合わせることはない。MCPサーバーはリクエストを処理し、必要なソースからデータを収集し、整理されたレスポンスを返す。
MCPリクエスト・レスポンスのライフサイクル
典型的なMCPインタラクションは、冗長なAPIコールを排除し、データ検索を標準化する、構造化されたリクエスト-レスポンス・サイクルに従う。
1.AIエージェントはMCPサーバーに構造化されたリクエストを送信する。個々のAPIリクエストを作成する代わりに、エージェントは必要なデータを統一されたフォーマットで定義する。
{
"request_id": "xyz-987",
"queries": [
{
"source": "github",
"action": "get_recent_commits",
"repo": "company/project"
},
{
"source": "slack",
"action": "fetch_unread_messages",
"channel": "engineering"
}
]
}
2.MCPサーバーは、認証の有効性を確認し、アクセス許可をチェックし、照会する外部シス テムを決定することによって、リクエストを処理する。
3.クエリーは並列に実行される。つまり、複数のサービスからのデータが順次ではなく同時に取得されるため、全体的な待ち時間が短縮される。
4.異なるソースからの回答は、AIモデルが容易に処理できる構造化されたフォーマットに標準化される。
{
"github": {
"recent_commits": [
{
"author": "Alice",
"message": "Refactored AI pipeline",
"timestamp": "2024-03-12T10:15:00Z"
}
]
},
"slack": {
"unread_messages": [
{
"user": "Bob",
"text": "Hey, can you review the PR?",
"timestamp": "2024-03-12T09:45:00Z"
}
]
}
}
手作業による解析が必要な生のAPIレスポンスとは異なり、MCPは、取得されたすべてのデータが予測可能な構造化されたフォーマットに従っていることを保証し、AIモデルが理解し、利用しやすくする。
クエリーの実行とレスポンスの集約
MCPは、構造化された実行プロセスを導入することで、AIモデルが外部システムとどのように相互作用するかを最適化するように設計されている。
- リクエスト・バリデーションは、データを取得する前に、AIモデルが必要な権限を持っていることを保証する。
- クエリ・ルーティングは、どの外部サービスにアクセスする必要があるかを決定する。
- 並列実行は、複数のソースから同時にデータを取得し、逐次的なAPIリクエストによって引き起こされる遅延を軽減します。
- レスポンスの集約は、構造化データを単一のレスポンスに統合し、AIモデルが複数の生のAPI出力を手作業で処理する必要性を排除する。
冗長なリクエストを減らし、レスポンスを正規化し、認証を一元的に処理することで、MCPは不必要なAPIのオーバーヘッドを排除し、AI主導の自動化をよりスケーラブルにする。
MCPの限界
モデル・コンテキスト・プロトコル（MCP）は、AIモデルが構造化されたスケーラブルな方法で外部システムと相互作用できるようにするための重要な一歩である。しかし、他の新興テクノロジーと同様に、普及前に対処すべき限界がある。
認証の課題
MCPの最大の約束の一つは、AIエージェントをAPI固有の統合に依存しないようにすることである。しかし、認証（AuthN）は依然として大きな課題である。
今日、API認証は断片的なプロセスであり、OAuthを使用するサービスもあれば、APIキーに依存するサービスもあり、セッションベースの認証を必要とするサービスもある。この一貫性のなさが、新しいAPIのオンボーディングに時間がかかる原因となっており、MCPには現在、この複雑さを処理する認証フレームワークが組み込まれていない。
つまり、MCPを使用するAIエージェントは、APIクレデンシャルを管理するために、Composioのような追加のソリューションに依存しなければならない。認証はMCPのロードマップ上にあるが、それが完全に実装されるまでは、開発者は複数のシステム間で認証を処理するための回避策が必要になる。
不明確なアイデンティティ管理
もう1つの未解決の問題は、ID管理である。AIエージェントがMCPを通じてリクエストを行ったとき、外部のシステムは誰を見るのだろうか？
例えば、AIアシスタントがMCP経由でSlack 問い合わせをした場合、Slack そのリクエストの発信元を認識できるだろうか：
- エンドユーザーですか？
- AIエージェントそのもの？(そうなると、Slack AIベースのやりとりを別に扱う必要がある)。
- 共有のシステムアカウントか？
この問題は、誰がどのデータを取得できるかをアクセス・コントロール・ ポリシーによって決定する企業環境ではさらに複雑になります。明確なIDマッピングがなければ、MCPの統合はアクセス制限、セキュリティリスク、または異なるプラットフォーム間での不整合に直面する可能性があります。
MCPではOAuthのサポートが予定されており、アイデンティティの取り扱いが明確になるかもしれないが、これが完全に実装されるまでは、AIモデルはサードパーティ・サービスへの許可制アクセスで苦労するかもしれない。
ベンダーのロックインとエコシステムの断片化
MCPは現在、Anthropicイニシアチブであり、長期的な標準化については疑問が残る。AIのエコシステムが進化するにつれて、OpenAI DeepSeekのような他の主要なプレーヤーが、AIとシステムの相互作用のための独自のプロトコルを開発する可能性が高い。
競合する複数の規格が登場すれば、業界は細分化され、開発者は互換性のない異なるアプローチを選択せざるを得なくなる可能性がある。MCPが支配的なアプローチであり続けるのか、それとも単に競合するいくつかの選択肢のひとつになるのかは、まだわからない。
AIプロバイダーはMCPを標準化するのか？
MCPは、AIの統合における断片化を減らすための普遍的なフレームワークを提供する。
MCPが広く受け入れられる標準になるためには、主要なAIプロバイダーが採用する必要がある。OpenAI、Google DeepMind、Metaのような企業はまだコミットしておらず、長期的な実現性は不透明なままだ。業界全体が協力しなければ、複数のプロトコルが競合するリスクは高いままだ。
すでにMCPを使い始めている企業もある。Replit、Codeium、Sourcegraphは、AIエージェントが構造化データとやり取りする方法を合理化するためにMCPを統合した。しかし、MCPが初期の実験段階を超えるには、より広範な採用が必要である。
AI企業だけでなく、世界的な標準化の取り組みもMCPの将来に影響を与える可能性がある。ISO/IEC JTC 1/SC 42のような組織は、AI統合フレームワークの定義に取り組んでいる。中国のAI標準化委員会のような国家的イニシアチブは、次世代のAIプロトコルを形成する競争を浮き彫りにしている。
MCPはまだ進化している。もし業界がMCPを中心に足並みを揃えれば、AIの統合はより相互運用性と拡張性を高めることができるだろう。しかし、競合する標準が出現すれば、開発者は統一されたソリューションではなく、断片化されたエコシステムに直面するかもしれない。
APIと統合するAIエージェントの構築
MCPはAIとの対話を簡素化しますが、認証と構造化されたAPIアクセスは依然として重要な課題です。Botpress OAuthとJWTをサポートし、AIエージェントが安全に認証し、Slack、Google Calendar、Notionやり取りできるようにします。
自律ノードにより、AIエージェントはLLM意思決定を行い、動的にタスクを実行することができます。Botpress 、複数のシステムに接続するAIエージェントを構築するための構造化された方法を提供します。
無料です。
よくあるご質問
1.MCP は SOC 2、HIPAA、GDPR 基準に準拠するように構成できますか？
はい。しかし、どのように実装し、どのようにホストするかによって異なります。MCPは単なるプロトコルなので、コンプライアンス要件を満たすために、MCPサーバーが暗号化、アクセス制御、監査ロギングなどでデータを安全に扱うようにする必要があります。
2.AIエージェントは、MCPを発動するタイミングと内部メモリに頼るタイミングをどのように判断するのか？
一般的には、プロンプトのロジックやカスタムルールに依存し、情報が古いか、社内で利用できないかをチェックする。質問が新しいデータや外部データを必要とする場合、AIエージェントはMCPを呼び出してデータを取得する。
3.MCPは既存のRAG（retrieval-augmented generation）アーキテクチャと互換性がありますか？
そうです。MCPは、構造化データのリトリーバーとして機能することで、RAGのセットアップに直接プラグインすることができ、手作業によるAPIコールをより一貫性のある合理的なアプローチに置き換えることができます。
4.MCPの統合によって最も恩恵を受けるのは、どのようなビジネス・ワークフローですか？
カスタマーサポート、社内ITオペレーション、セールス・イネーブルメント、ナレッジマネジメントなど、多くのツールやデータのサイロが関係するものは、AIエージェントが必要な情報を得る方法を簡素化するMCPから大きな恩恵を受けることができる。
5.新興企業がデータ・アーキテクチャ全体を見直すことなくMCPを導入するには？
まずは小さく始めよう。まずはSlack CRMなど、1つか2つの主要な統合にMCPを使い、その後必要に応じて拡張していけばいい。MCPは面倒なAPI作業のほとんどを抽象化するため、最初はかなり軽量なリフトとなる。
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