【AIとの距離感】AIとツールをつなぐ共通言語｜MCP

この記事はAIエージェントの話を読んでいるとより理解しやすくなっています。
はじめての方は先にこちらをどうぞ。

まず、前回の練習問題の答えから。

前回の問いはこちらでした。

AIエージェントの説明として正しいものはどれでしょう？
A. 質問に対して一度だけ回答を生成する仕組み
B. 目標を与えられたAIが自律的に複数のステップをこなす仕組み
C. 人間がルールを書いてAIに与える仕組み
D. 複数のAIが互いに対話して精度を上げる仕組み

正解は B. 目標を与えられたAIが自律的に複数のステップをこなす仕組み でした。

自分で考えて、動いて、確認する。そのサイクルを自律的に回す仕組みでしたね。参加してくださったみなさん、ありがとうございました。

🔌 エージェントはどうやってツールを使うのか

前回、AIエージェントは「計画を立てて、ツールを使いながら作業を進める」という話をしました。

ここで気になったのが、「ツールを使う」の部分です。AIがGoogleカレンダーを操作したり、GitHubのコードを読んだりするとき、どうやって外部のツールと話しているのか。

調べたら、MCPという仕組みが出てきました。

🗣️ MCPとは何か

MCP（Model Context Protocol）は、AIが外部ツールやサービスと連携するための共通の規格です。つまり、AIとツールがやり取りするための共通言語を決めた仕組み、ということです。

Anthropic（Claudeの開発元）が2024年に公開した仕様で、ClaudeをはじめGPT・Geminiなど複数のAIに対応しています。

「Protocol」は規格・手順という意味です。インターネットで使われるHTTPというプロトコルを聞いたことがある方もいるかもしれません。あれと同じように、「やり取りのルールを決めておく」というのがプロトコルの発想です。

MCPという名前を見たとき「Anthropicが作ったのか」と少し意外でした。自分が毎日使っているClaudeの開発元が、こういう規格を出していたとは知りませんでした。

🤔 MCPがないと何が困るのか

MCPの意味を理解するには、「なければどうなるか」を考えると少しわかりやすくなります。

MCPがない場合、AIとツールを連携させるには、それぞれのツールごとに専用の接続方法を作る必要があります。つまり、カレンダー用・メール用・ファイル管理用と、ツールの数だけ個別の仕組みを作らなければいけない、ということです。

これは開発者にとって大変なことで、ツールが増えるほど管理が複雑になります。

MCPはこの問題を解決するために、「AIとツールが話す共通のルール」を決めました。一度MCPに対応すれば、そのツールはMCPに対応したどのAIとも連携できるようになります。

🔗 毎日使っているAIとのつながり

MCPがあると、AIが実際のツールを操作できるようになります。たとえばGoogleカレンダーへの予定登録や、Slackへのメッセージ送信など。つまり、AIの「できること」が会話の中だけでなく、実際の作業まで広がるということです。

自分はまだ本格的にMCPを使いこなせていませんが、Claudeがブラウザを操作している様子を見たとき「あ、もう全然別のものになってきている」と思いました。「答えてくれるAI」から「動いてくれるAI」への変化が、ここに来て一気に加速している感じがします。

Claude・Gemini・GPT、どれも対応が進んでいて、これからどう使いこなすかを考え始めたところです。まだ答えは出ていません。

ま、いっか。

練習問題

MCPの説明として正しいものはどれでしょう？

A. AIを大量のデータで学習させるための手法
B. AIが外部ツールやサービスと連携するための共通の規格
C. 複数のAIを組み合わせて精度を上げる仕組み
D. AIの回答を人間が評価して調整するための方法

正解は次回の冒頭で発表します。

あとがき

ここまで読んでくださり、ありがとうございます。

こんな風に使いこなせたら、便利なんだろうな〜と、まだ夢を見てる途中ですw

最近は、やりたいことはいっぱいあるのに、どれから手をつけていいものかわからなくなってきましたw

よければご活用ください〜。

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