MCPとは？

何が起きるのか

MCPは、AIアプリのホストとクライアント、機能を提供するサーバーの境界をそろえます。サーバーはツール、リソース、プロンプトを公開し、クライアントは一覧を取得して必要な機能を呼び出します。MCPはモデルそのものでも、既存APIを廃止する仕組みでもありません。

代表的な流れ

1. ホストがMCPクライアントを作り、サーバーとのセッションを初期化する
2. クライアントがサーバーのツールやリソースを一覧で確認する
3. AIアプリが目的に合うツールを選び、入力を検証して呼び出す
4. サーバーが外部APIやファイルを処理し、結果を返す
5. アプリが結果をモデルのコンテキストへ渡し、回答や次の操作を決める

APIとの関係

APIはサービス一般の接続口です。MCPサーバーの内部から既存APIを呼ぶことも多く、MCPはAIアプリから見た発見・呼び出し・結果の形式を共通化します。

ツール・リソース・プロンプト

ツールは操作や計算、リソースは読み取り可能な情報、プロンプトは再利用可能な指示を表します。提供する機能の種類を分けることで、読み取りと副作用のある操作を別々に確認できます。

安全に使う

サーバーを信頼済みの命令として扱わず、接続先、認証情報、入力、返却データを確認します。最小権限、ユーザー承認、許可リスト、監査ログ、タイムアウトを設け、削除・送信・公開のような操作は実行前に止められるようにします。

Tool Callingとの関係

Tool Callingはモデルがツール名と引数を選ぶやり取りです。MCPはAIアプリとツール提供側をつなぐ共通の接続方式です。MCPで発見したツールをTool Callingで選ぶ構成はありますが、判断と接続は別の役割です。

覚え方

MCPは「AIから外部機能へつなぐ共通の差し口」、MCPサーバーはその差し口に機能を公開する接続側、と覚えると整理しやすくなります。