MCPとは?
MCP(Model Context Protocol)とは、AIモデルと外部のツール・データソースを接続するためのオープンな標準規格のこと。2024年にAnthropicが公開し、AIエージェントが業務システムやSaaSを操作する際の共通プロトコルとして普及しています。
実務での使い方
MCP以前は、AIにカレンダーやCRMを操作させるにはツールごとに個別の連携開発が必要でした。MCPは「AI向けのUSB-C」に例えられる共通規格で、対応ツール同士なら差し替えが容易です。主要なAI開発各社と多くのSaaSが対応し、AIエージェント活用の前提技術になっています。
導入時の注意は、接続がそのまま権限付与になることです。AIが社内システムのデータを読み書きできるようになるため、「どのツールに、どの範囲のアクセスを許可するか」の設計と操作ログの管理が欠かせません。便利さとセットでAIガバナンスの論点になります。
MCPで何ができる?具体例で理解する
MCP(Model Context Protocol)は、AIアプリと外部のツール・データソースをつなぐ共通規格です。例えば、AIアシスタントが社内のデータベースを検索する、カレンダーに予定を登録する、CRMの顧客情報を参照して提案書を下書きする、といった「AIが自社のデータや道具を使う」連携を、サービスごとの個別開発なしに実現します。
共通規格であることの意味は、対応ツールの使い回しが利くことです。あるMCP対応ツールを一度用意すれば、対応するAIアプリのどれからでも利用でき、AI側・ツール側の組み合わせごとの開発が不要になります。
MCPと従来のAPI連携・プラグインの違い
従来のAPI連携は、サービスAとサービスBを1対1でつなぐ個別開発でした。AIチャットの「プラグイン」も特定のAIサービス専用で、他のAIでは使えません。MCPは「AIとツールの間の共通言語」を定めることで、この1対1の組み合わせ爆発を解消するアプローチです。
導入時の注意点はセキュリティです。AIが社内データへアクセスできるようになるため、誰がどのツールを使えるか、書き込み系の操作(送信・削除など)を許可するか、操作ログをどう残すかの統制設計が実務の中心になります。まず参照系(読み取り専用)から始めるのが定石です。
「AI向けのUSB-C」と例えられる理由。ただし接続はそのまま権限付与になるため、アクセス範囲の設計と操作ログの管理をセットで行う。
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