概要
https://vercel.com/blog/model-context-protocol-mcp-explained
詳細内容
## Model Context Protocol (MCP) explained: An FAQ
https://vercel.com/blog/model-context-protocol-mcp-explained
モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、大規模言語モデル（LLM）が外部データやシステムに安全かつ予測可能な形でアクセスするための標準を確立し、AIとアプリケーション間のシームレスな連携を可能にします。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:3/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 81/100 | **Annex Potential**: 77/100 | **Overall**: 80/100
**Topics**: [[Model Context Protocol, LLM Tooling, AI Agent Development, API Integration, AI Standardization]]
大規模言語モデル（LLM）は、外部データやシステムと連携する際に、その能力の限界に直面することがあります。この課題を解決するため、Anthropicによって開発されたオープンソースの仕様が「モデルコンテキストプロトコル（MCP）」です。MCPは、LLMがアプリケーションのAPI、データベース、コードベースといった実際のツールへ安全かつ予測可能な形でアクセスするための標準を確立します。
これは単なるライブラリやSDKではなく、RESTやGraphQLのような仕様であり、AIエージェント向けのものです。LLMは自己の学習データのみに頼るのではなく、MCPサーバーから提供される構造化されたツール定義（ツールマニフェスト）を参照し、必要な関数を呼び出して最新のリアルタイムデータ（在庫情報や最新ドキュメントなど）を取得したり、具体的なアクション（注文、ファイル書き込みなど）を実行したりできます。これにより、LLMの「幻覚」を防ぎ、信頼性の高い応答と操作を可能にします。
Webアプリケーションエンジニアにとって、MCPはAI連携のワークフローを大きく変えるものです。これまでは個々のAIプラットフォーム向けにカスタム統合を構築する必要がありましたが、MCPサーバーを一度構築すれば、それを多様なモデルや環境で再利用できます。これにより、ベンダーロックインを回避し、開発コストを大幅に削減できます。VercelのAI SDKやオープンソースの`mcp-handler`を使えば、数時間でMCPサーバーを構築することも可能です。
MCPは、APIが人間やプログラマー向けに作られているのに対し、モデルが自律的に利用できるメタデータと機能記述を提供します。AIエージェントが「何をするか」を決め、MCPサーバーが「どう実行するか」を可能にする「ツールボックス」の役割を果たします。これにより、開発者はモデルにシステムのどこまでアクセスさせるか、どんな操作を許すかを細かく制御でき、セキュリティも既存の認証ロジックをバイパスすることなく確保されます。
最終的に、MCPはユーザーがAIを通じてより具体的で実用的なアクションを起こせる新しいタイプのアプリケーションを可能にします。単なる情報提供に留まらず、会議のリスケジュールや商品の注文、旅行の予約といったタスクをAIが実際に実行できるようになるのです。これは、AIの知る能力と行動する能力の境界線を曖昧にし、アプリケーション開発の可能性を飛躍的に広げる重要な一歩と言えるでしょう。