AIアプリと外部データをつなぐ共通規格「MCP」とは何か

MCP（Model Context Protocol）は、AIアプリケーションを外部システムにつなぐためのオープンソースの標準規格です。つなぎ方を共通にしておくと、AIアプリ側は相手ごとに専用の作り込みをしなくても、データやツールを使えるようになります。

発表のポイント

• MCPは、AIアプリケーションと外部システムをつなぐオープンソースの標準規格
• データソース（ローカルのファイル、データベースなど）、ツール（検索エンジン、電卓など）、ワークフロー（特定用途のプロンプト）に接続できる
• 公式ドキュメントでは「AIアプリにとってのUSB-Cポート」のようなものだと説明されている
• Claude、ChatGPT、Visual Studio Code、Cursor、MCPJamなどが対応している
• 仕様のバージョンは2026-07-28

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公式ドキュメントは、MCPを「AIアプリケーションにとってのUSB-Cポート」にたとえています。USB-Cが電子機器をつなぐ標準的な方法を提供しているのと同じように、MCPはAIアプリケーションと外部システムをつなぐ標準的な方法を提供します。

MCPを使うと、AIアプリケーションは3種類のものに接続できます。1つはデータソースで、ローカルのファイルやデータベースなどです。2つ目はツールで、検索エンジンや電卓のような処理を指します。3つ目はワークフローで、特定の用途向けに用意されたプロンプトです。

できることの例として、公式ドキュメントは4つ挙げています。AIエージェントがGoogle CalendarやNotionにアクセスして、より個別化されたアシスタントとして動くこと。Claude CodeがFigmaのデザインからWebアプリを生成すること。企業のチャットボットが組織内の複数のデータベースに接続し、利用者がチャットでデータを分析できること。AIモデルがBlenderで3Dデザインを作り、3Dプリンターで印刷することです。

誰にとって何が変わるか

開発者にとっては、AIアプリケーションやエージェントを作る・統合するときの開発時間と複雑さが減ります。AIアプリケーションやエージェントにとっては、データソース・ツール・アプリのエコシステムにアクセスできるようになり、機能と利用者の体験が向上します。利用者にとっては、必要に応じて自分のデータにアクセスし、自分の代わりに作業できるAIアプリケーションになります。

公式ドキュメントでは、構成を「サーバー（自分のデータやツールを公開する側）」「クライアント（サーバーにつなぐアプリケーション）」「MCP Apps（AIクライアントの中で動く対話的なアプリ）」の3つに分けて説明しています。

用語メモ

• MCP：AIアプリケーションと外部システムをつなぐためのオープンソースの標準規格。
• サーバー：自分のデータやツールを公開する側。
• クライアント：サーバーにつなぐアプリケーション。

確認しておきたいこと

• 対応しているアプリの範囲は、各アプリの公式資料で確認が必要です。
• 接続する外部システムごとの権限の設定方法は、導入する製品の資料で確認が必要です。
• 社内データにつなぐ場合の運用ルールは、自社で決める必要があります。

出典: Model Context Protocol 公式ドキュメント「What is the Model Context Protocol (MCP)?」