人工知能(AI)の波は、前例のない力で様々な産業を再形成しており、その深い統合と広範な応用は不可逆的なトレンドとなっています。 Web2もWeb3もMCPに高い期待を抱いています。 しかし、AIは単純な対話ウィンドウの「全知的」から「全能」へと進化し、さまざまな問題を扱えるようになりました。これにはモデル能力の向上とより強力な計画能力が必要ですが、それ以上にAIがアクセスできるツールを安定的に使えるように教えることが求められます。 しかし、AIモデル、特に大規模言語モデル(LLM)が外部の世界—膨大なデータソース、多様なツールセット、複雑なシステム—とやり取りしようとするとき、核心的な課題が浮かび上がります。それは、標準化され、安全で信頼できるコミュニケーションの橋をどのように構築するか、ということです。 統一された標準の欠如は開発効率の低下を招くだけでなく、データのプライバシー、運用上のセキュリティ、結果の検証可能性という点で重大なリスクをもたらします。 このような文脈の中で、Anthropicが提案したモデルコンテキストプロトコル(MCP)が生まれました。 モデルと外部サービスプロバイダー間で別途リンクを築く必要はありません。 業界の統一インターフェースを通じて、モデルやサービス提供者はプロトコル標準を受け入れるだけでよく、異なるエコシステムやモデル、異なるアーキテクチャのアプリケーションが直接接続され、情報や知能が制限なく自由に流れることが可能になります。 これにより、AI相互運用性の新たな青写真が描かれています。 プラグインは比較的自由なツールエコシステムを作り出しましたが、OpenAIシステム内では閉鎖されたツールであり、レビューの閾値が高く、プラグインのドキュメントスタイルも統一されていないため、使用時に不安定さは残ります。 この目的のために、Anthropicは2024年11月にMCPプロトコルをオープンソース化し、業界内の異なるメーカーや構造の大規模言語モデルに対して外部の実世界との統一インターフェースを提供し、すべてのアプリケーションがより大きなインテリジェントシステムの一部となる機会を得ました。 MCPはクライアント・サーバーアーキテクチャを用いてモデルとツール間の相互作用を標準化します。 MCPサーバーは一連のツールインターフェースを公開し、MCPクライアントが実行時に利用可能なツールをクエリし呼び出せる統一された記述を提供します。 その利点は、モデルやツール間の統合コストを大幅に簡素化できることであり、理論的にはMCPプロトコルの適応を一度行うだけで互換性のあるツールを使えることです。 MCPの最大の利点は、システム接続の作業負荷を大幅に軽減できることです。過去にはMサービスがNのデータソースに接続する場合、合計M×Nインターフェースを開発する必要がありましたが、MCPプロトコルを通じてはM+N接続だけで完結し安定したサービスを構築できていました。 このため、MCPエコシステムは多くのサービスで認識され、迅速にアクセスされています。