関連記事
- MCPサーバーをPythonで構築(1) 基礎 ← このページ
- MCPサーバーをPythonで構築(2) サーバー構築
MCPとは？
MCP（Model Context Protocol） は、AIモデルと外部のツールやデータソースを接続するための標準化されたプロトコルです。
2024年に Anthropic によって提案され、現在はオープンな仕様として広がりつつあります。
MCPを利用することで、AIは単なるテキスト生成にとどまらず、外部システムとのやり取りや動的な情報取得を安全かつ効率的に行えるようになります。
背景
従来のAIは、学習済みデータの範囲内でしか回答できないという制約がありました。
しかし実際の業務やサービスで活用する際には、以下のようなニーズが高まっています。
- 最新情報の取得（ニュースや在庫データなど）
- 業務システムとの連携（CRMやERP、チケット管理など）
- ユーザー固有データへのアクセス（メール履歴、ドキュメント、カレンダー）
MCPは、こうしたニーズに対応するための仕組みとして登場しました。
MCPの特徴
- 標準化されたプロトコル
どのAIモデルでも統一的に利用できる仕組みを提供します。 -
安全性の確保
アクセス権限や通信方式が整理されており、ユーザーデータへの不正なアクセスを防ぎます。 -
拡張性
プラグインやエクステンションを追加するように、新しいデータソースやツールを簡単に統合可能です。 -
双方向通信
AIが外部リソースにリクエストを送り、レスポンスを受け取り、それをもとに回答を改善できます。 -
ハブのような接続性
MCPは「hub」のように複数のツールやシステムを簡単に接続できる仕組みを持っており、開発者や利用者は複雑な個別実装をせずに、多様なリソースを統合できます。
具体的な利用例
-
業務アシスタント
社内のカレンダーやタスク管理と接続し、スケジュール調整を自動化。 -
ECサイト運営
在庫データベースや注文管理システムと連携し、ユーザーの質問にリアルタイムで回答。 -
医療分野
電子カルテや検査システムにアクセスし、診療支援を行う。
まとめ
MCP（Model Context Protocol）は、AIが「スタンドアロンの知識ベース」から「外部と連携する実用的なアシスタント」へ進化するための重要な基盤です。
2024年にAnthropicが提案したこのプロトコルは、hubのように柔軟な接続を可能にする点で特に注目されています。
今後、AI活用が進むにつれて、MCPのようなプロトコルは欠かせない存在になると考えられます。
次回は実際にMCPサーバーを構築してみます！
コメント