概要
https://speakerdeck.com/syumai/web-service-as-mcp-server
詳細内容
## MCPで実現できる、Webサービス利用体験について
https://speakerdeck.com/syumai/web-service-as-mcp-server
Model Context Protocol (MCP) が、Webサービス機能をAIチャットやワークフローに公開し、ユーザー体験を革新する方法を解説する。
**Content Type**: Technical Reference
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:3/5 | Practical:4/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 76/100 | **Annex Potential**: 74/100 | **Overall**: 76/100
**Topics**: [[Model Context Protocol, AI Chat Integration, Web Service API Design, AI Workflow Automation, LLM Tooling]]
このプレゼンテーションは、WebサービスがModel Context Protocol（MCP）を介してその機能をAIチャットサービスやAIワークフローに公開し、利用体験をどのように革新できるかを解説しています。Webアプリケーションエンジニアにとって重要なのは、従来のUI経由の機能提供に加え、AIを新たな利用窓口として活用する道が開かれる点です。
記事では、WebサービスがMCPツールとして機能を提供することの最大のメリットとして、AIチャットや将来的なOS組み込みAIアシスタントから直接サービスが呼び出せるようになる点を挙げます。これにより、ユーザーはより自然な会話形式でサービスを利用でき、またLLMが複数のWebサービス機能を組み合わせて動的に利用できるようになります。
特に、Webサービスでの機能提供には「リモートMCP」が最適であると強調されています。これはClaudeの「コネクタ」のように、簡単な操作で連携でき、Web版、デスクトップ版、スマートフォンアプリ版の全てで利用可能なためです。対照的に「ローカルMCP」はデスクトップ専用であり、汎用性で劣ります。
また、MCPの新しい仕様である「Elicitation」についても触れられています。これは、ツール実行中にAIがユーザーと対話し、不足している情報をインタラクティブに要求できる機能です。これにより、ツール呼び出し時に全ての情報が揃っていなくてもよくなり、例えばピザのトッピングやチキンナゲットのソース選択など、リクエスト内容に応じた動的な情報取得が可能になります。ただし、現時点ではクライアント側の対応が少なく、サーバー側の実装が複雑化するという課題も指摘されています。
結論として、MCPはLLMからWebサービス機能を呼び出す事実上の標準となる可能性が高く、生成AIとの相乗効果を見込む企業は、自社サービスのMCPツール化を検討すべきであると強く推奨しています。これは、AIネイティブな時代におけるWebサービスのリーチとユーザーエンゲージメントを最大化するための重要な戦略となるでしょう。