このブログ記事では、AIエージェントが複雑なタスクを実行するためのさまざまなツールを発見し、アクセスし、利用する方法を根本的に改善するために設計された標準であるモデルコンテキストプロトコル（MCP）の概要について説明します。

問題:スマート AI モデルには適切な情報が必要である

今日のAIアシスタントは非常に強力ですが、深刻な制限があります。真に役立つには最新の情報が必要だということです。考えてみてください。お気に入りのAIアシスタントに、昨日のゲームや会社の最新の売上高について尋ねるとき、その情報にアクセスする方法が必要です。

現在、開発者は使用したいAIモデル（OpenAIのGPT、GoogleのGemini、AnthropicのClaudeなど）ごとにカスタム接続を構築する必要があります。これは、所有している電子機器ごとに異なるタイプの充電器が必要になるようなもので、非効率的でイライラします。

モデルコンテキストプロトコル (MCP) の紹介:ユニバーサル AI コネクター

AI用の「USB-Cポート」があったらどうなるか想像してみてください。これは、あらゆるAIモデルをあらゆるデータソースに接続するための単一の標準的な方法です。これこそまさに、モデル・コンテキスト・プロトコル (MCP) が目指しているものです。

MCPは実際に何をしているのか?

MCP は、アプリケーションが AI モデルに情報を供給するための標準言語を作成します。開発者は AI プロバイダーごとに個別のコネクションを構築する代わりに、以下のことが可能になります。

1. データソース (天気 API、ドキュメントストレージ、会社のデータベースなど) への MCP 接続を 1 つ構築します。
2. 選択したどのAIモデルでもこれと同じ接続を使用できます
3. すべてを再構築せずに異なる AI モデルを切り替える

現在の悩み:さまざまなモデル、さまざまな API

今、物事がどれほど厄介か見てみましょう。AI アシスタントに天気をチェックさせたいと想像してみてください。

OpenAI の GPT モデルの場合: 特定の JSON 構造を書く必要があります

json
{
    "type": "function",
    "function": {
        "name": "get_weather",
        "description": "Get the current weather for a specific city.",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "city": {
                    "type": "string",
                    "description": "The city name, e.g. San Francisco"
                }
            },
            "required": ["city"],
            "additionalProperties": false
        },
        "strict": true
    }
}

グーグルのジェミニの場合: まったく異なるフォーマットが必要です

json
{
     "name": "get_weather",
     "description": "Gets the current weather for a specified city.",
     "parameters": {
         "type": "object",
         "properties": {
             "city": {
                 "type": "string",
                 "description": "The city name for which to get the weather.",
             }
         },
         "required": ["city"],
     }
 }

アンソロピックのクロードの場合：さらに別のフォーマットが必要だ

json
{
    "name": "get_weather",
    "description": "Get the current weather in a given city",
    "input_schema": {
        "type": "object",
        "properties": {
            "city": {
                "type": "string",
                "description": "The city name, e.g. San Francisco, CA"
            }
            
        },
        "required": ["city"]
    }
}

そして、次のようなさまざまなオープンソースモデルについては？それぞれに異なる標準があります！

MCP がこの問題を解決する方法

MCP は根本的に異なるアプローチをとります。

1. アプリに MCP クライアントがある: アプリケーションは、標準化された MCP クライアントを介してさまざまなデータソースに接続します。
2. MCP サーバーはデータを処理します。 軽量MCPサーバーは特定のデータソース（天気API、ファイル、データベース）にアクセスします
3. 一貫したフォーマット: データは、あらゆる AI モデルで機能する標準形式で返されます
4. モデルにとらわれない: AIモデルはMCPについて「知る」必要はありません。適切にフォーマットされた情報を受け取るだけです

これが実際にどのように見えるか

MCPが実際の例でどのように機能するかを次に示します。

MCPがAI開発のゲームチェンジャーである理由

1. モデル切り替えの自由: 現在のAIプロバイダーが気に入りませんか？データ接続を再構築せずに別のサービスに切り替えましょう。
2. 一度ビルドすれば、どこでも使用可能: 顧客データベース用のMCPサーバーを一度作成すれば、任意のAIツールで使用できます。
3. より優れたセキュリティ: MCPサーバーはアクセス制御を実施して、機密データを安全に保つことができます。
4. 開発の簡略化: 接続の詳細を気にすることなく、優れた AI 体験の構築に集中できます。
5. 将来を見据えた設計: 新しい AI モデルが出現しても、MCP インフラストラクチャの価値は変わりません。

未来はつながっている

今日のAIツールは強力ですが、孤立しています。MCPは、必要なときに必要な情報にシームレスにアクセスできる、真に統合されたAIシステムへの道筋を提供します。

USB-Cがデバイスの接続と通信の方法を変えたように、MCPはAIモデルとデータのやりとりの方法を標準化し、誰にとってもより効果的なインテリジェントアプリケーションの新しい世界を切り開く可能性を秘めています。

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