MCP（Model Context Protocol）完全ガイド

導入：AI ツール連携の標準化問題と MCP の登場

2026 年現在、人工知能（AI）の世界はかつてないほど多様なツールやプラットフォームで溢れています。しかし、その利便性と引き換えに深刻な「接続性の断絶」という課題が生まれていました。以前から、大規模言語モデル（LLM）を業務効率化やデータ分析に活用しようとする際、それぞれのアプリケーションで異なる API 仕様や認証方法が必要であり、これらを統合する統一的な基準が存在しないことが大きなボトルネックとなっていました。例えば、Claude で GitHub のコードを参照したい場合と、Cursor で VS Code のファイルを開きたい場合では、それぞれが独自のやり取りを必要とし、AI エージェントがシステム横断的に動作するために複雑な設定が必要でした。

このような状況を解決するために Anthropic が提唱し、2025 年初頭に広く受け入れられたのが MCP（Model Context Protocol）です。MCP は AI モデルと外部データソースやツールをつなぐための「共通言語」として設計されており、USB-C ケーブルが異なるデバイス間で物理的な接続を標準化したように、AI の文脈情報を扱うためのプロトコルとして機能します。これにより、開発者は AI アプリケーションごとに個別に統合機能を構築する必要がなくなり、一度 MCP サーバーを作成すれば、対応するあらゆるクライアントで安全かつ効率的なデータアクセスが可能になります。

本ガイドでは、MCP が単なる技術標準を超えてどのようにして AI の拡張性を飛躍的に向上させたのかを解説します。2026 年 4 月時点の状況を踏まえ、MCP の基本構造から具体的な実装方法、セキュリティ対策まで、初心者が中級者へとステップアップするために必要な知識を体系的に網羅しています。また、既存のツールとの比較や、ご自身でサーバーを構築する方法についても詳細な手順を示すため、本記事が AI ツール連携の最適解を見つけるための指針となることを目指します。

MCP のアーキテクチャ：3 層構造とプロトコル技術の深掘り

MCP（Model Context Protocol）の仕組みを理解するためには、その背後にある 3 層アーキテクチャを正しく把握する必要があります。この構造は「Host（ホスト）」、「Client（クライアント）」、「Server（サーバー）」という 3 つの要素で構成されており、それぞれの役割が明確に分離されています。Host は LLM モデル自体や、LLM を実行する基盤環境を指し、Claude や GPT-4 などの言語モデルが含まれます。一方、Client は Host の命令を受け取り、ユーザーインターフェースとして機能するか、あるいは Server との通信を仲介するアプリケーションです。Cursor や VS Code Copilot、そして Claude Desktop がこれに該当します。

Server は MCP サーバーと呼ばれ、特定のデータソースやツールへのアクセス権限を持つプログラムです。例えば、GitHub のリポジトリ情報を取得するためのサーバーや、ローカルファイルシステムを参照するためのサーバーなどが存在します。この Server と Client は、JSON-RPC 2.0 という標準的な通信プロトコルに基づいてメッセージを送受信します。JSON-RPC は、RPC（Remote Procedure Call）の一種であり、データを JSON 形式でラップして送ることで、異なる言語や環境間での互換性を保っています。これにより、Python で書かれたサーバーと TypeScript で書かれたクライアントがスムーズに通信できる基盤が提供されています。

通信経路としては主に 2 つのトランスポート層が利用されます。一つは「stdio（標準入出力）」であり、これはローカル環境でプロセスを直接起動してデータを流し込む方式です。セキュリティが高く、オフライン環境での動作も容易なため、開発者向けツールや個人 PC 上のデータアクセスに適しています。もう一つは「SSE（Server-Sent Events）」であり、HTTP を介してサーバーからクライアントへストリーミングデータを配信する方式です。Web ブラウザ上での利用や、クラウド上の AI サービスと連携する場合に主に用いられます。2026 年現在では、両者のハイブリッド対応も標準機能として実装されており、ユーザーの環境に応じて最適な接続方法が自動選択されるようになっています。

このように、MCP は単なる API の束ねではなく、AI モデルが安全に外部と対話するための構造的な枠組みを提供しています。JSON-RPC の仕様にはエラーハンドリングやリクエスト ID の管理も含まれており、通信の信頼性が担保されています。また、拡張性を考慮し、新しいトランスポートプロトコルを追加できる設計になっているため、将来的な 5G や量子通信などのネットワーク進化にも対応可能な素地を持っています。

コア機能① Resources：コンテキスト提供の仕組みと実装

MCP の中核的な機能の一つに「Resources（リソース）」があります。これは AI モデルに対して、外部のデータやファイルの内容を文脈として提供するためのメカニズムです。従来の RAG（Retrieval-Augmented Generation）のようにベクトルデータベースを介して検索を行うのではなく、MCP の Resources はより生きたデータソースへの直接アクセスを可能にします。具体的には、特定のパスにあるファイルの内容を読み込んだり、データベースから SQL クエリを実行した結果を取得したりすることが可能です。

Resources の利用では、AI モデルがデータを「見る」ことができるようになります。例えば、開発者が「この Python スクリプトのバグを直して」と指示した場合、MCP サーバーを通じて該当ファイルの現在のコード内容が LLM に提供されます。これにより、モデルはコンテキストに基づいてより正確な修正提案を行うことができます。重要なのは、すべてのデータがそのまま渡されるのではなく、必要最小限の情報がリクエストに応じて抽出されて提供される点です。サーバー側でフィルタリングやサンプリングロジックを実装することで、機密情報の漏洩を防ぎつつ有用な情報を提供することが可能です。

実装上では、Resources は URI スキームとして定義されます。例えば file:///home/user/project/readme.md のような形式で指定できます。クライアントはこの URI をリクエストし、サーバーは対応するファイルを開いて内容を返送します。2026 年時点の標準的な実装では、テキストデータだけでなく、PDF や画像などバイナリ形式のデータも Base64 エンコードして処理できるよう拡張されています。また、大規模なファイルの場合にはストリーミング読み込みをサポートしており、メモリオーバーフローを防ぐ設計が採用されています。

このように Resources は、AI に「知識」を与えるのではなく、「目の前にある情報」を提供するという点で実用的です。ファイルシステムやデータベースに直接アクセスできるため、リアルタイム性の高い情報を AI に反映させることが可能になります。ただし、ユーザーはどのようなリソースが利用可能かを確認する権限を持つ必要があります。MCP クライアントは接続時に Server が提供するリソースリストを事前に取得し、ユーザーに許可を求めることで、意図しないデータ漏洩を防ぐ仕組みが標準化されています。

コア機能② Tools：AI にアクションを実行させるための鍵

Resources が「情報を見る」能力を提供するのに対し、「Tools（ツール）」は AI モデルに対して「何かをやる」能力を与えます。これは、LLM が生成したテキスト内容に基づいて、外部システムに対して実際に操作を行うことを可能にする機能です。例えば、「このファイルを削除して」という指示に対して、AI が実際にファイルシステムにアクセスして削除を実行したり、「GitHub にコミットしてください」と言った際に Git コマンドを呼び出して変更を保存したりすることが可能です。

Tools の実装は、JSON-RPC を介したメソッド呼び出しとして定義されます。サーバー側で特定の関数を公開し、クライアントはその関数に対するパラメータを LLM から受け取って実行します。このプロセスには「Human-in-the-loop（人間の介入）」の仕組みが組み込まれていることが理想です。AI がツール実行を提案した際、ユーザーは実行前にその内容を確認し、承認することができるようになっています。これはセキュリティ上極めて重要であり、悪意のあるプロンプトや誤った LLM の推論によってシステムに損害を与えるリスクを最小化します。

具体的には、Tools は名前とパラメータ定義（スキーマ）を持ちます。例えば delete_file というツールであれば、引数として file_path: string を定義します。LLM はこの定義に基づいて適切な引数を生成し、クライアントはそれを Server に送信します。2026 年時点では、さらに高度な機能として「チェーンド・アクション」が可能になっています。つまり、一つのツールの実行結果が別のツールの入力になるような複雑なワークフローも、MCP の標準仕様に準拠すれば自動的に処理できるよう設計されています。

Tools を使用する場合、特に権限管理に細心の注意が必要です。ファイルの削除やシステムの再起動など、元に戻せない操作を行うツールは慎重に取り扱う必要があります。そのため、MCP の仕様では各ツールの「危険度」をメタデータとして定義できる仕組みが用意されています。クライアントはこのメタデータに基づいて、ユーザーに対して警告を表示したり、二重認証を要求したりする判断材料とします。これにより、AI エージェントの自動化能力と安全性のバランスが取れています。

コア機能③ Prompts と Sampling：テンプレート管理とモデル選択

MCP には他にも重要な機能として「Prompts（プロンプト）」と「Sampling」があります。Prompts は、AI モデルに対して特定のタスクを遂行するための標準化された指示文やテンプレートを管理する機能です。開発者はよく使う作業手順やドキュメント作成の形式をテンプレートとして定義し、MCP サーバー上で公開できます。クライアント側はこれらのプロンプトを利用することで、一貫した品質で AI と対話することが可能になります。

例えば、「コードレビューを行う」というタスクに対して、特定のフォーマットやチェックリストを含むプロンプトが定義されているとします。ユーザーはこのテンプレートを選択して実行するだけで、AI はその指示に従って動作し始めます。これにより、個々のユーザーによるプロンプトの書き方のばらつきを排除でき、組織内での AI 利用の標準化を実現します。2026 年時点では、動的に変化するプロンプトもサポートされており、実行時の変数（ユーザー名やプロジェクト名など）を自動的に埋め込む機能があります。

「Sampling」は、複数の LLM モデル間での切り替えやリクエストのルーティングを管理する機能です。例えば、簡単な質問には軽量なモデルを使い、複雑なコード生成には高性能なモデルを使うといった制御が可能です。また、異なるプロバイダ（Anthropic, OpenAI, Google など）からのモデルを統一インターフェースで呼び出す際にも使用されます。これにより、ユーザーは個々の API キーやコストを気にせず、最適なパフォーマンスを提供するモデルを選択できます。

このように Sampling と Prompts は、AI の運用面を最適化する重要な要素です。組織的に AI を導入する際、プロンプトの統一は品質担保のために不可欠であり、Sampling はコスト管理とパフォーマンスバランスにおいて重要です。MCP 仕様ではこれらの機能も標準化されており、クライアント側で UI からテンプレートを選択したり、モデル設定を変更したりすることが容易になっています。

主要 MCP クライアント比較一覧：2026 年時点のエコシステム

現在、MCP に対応したクライアントアプリケーションは増加しており、それぞれが異なる強みを持っています。ユーザーの利用シーンに合わせて最適なツールを選択する必要があります。ここでは、主な MCP クライアントを比較し、それぞれの特性を整理します。Claude Desktop は Anthropic の公式アプリであり、最も基本的な MCP 機能をサポートしています。一方、Cursor や VS Code Copilot は開発環境に深く統合されており、プログラミング支援において強力です。

Claude Desktop は、一般ユーザーにとって最もアクセスしやすい MCP クライアントです。インストールしてすぐに設定を反映させることができ、ファイルや検索機能への接続が容易です。しかし、高度な開発ワークフローには向かない面があります。一方、Cursor や Windsurf は開発者向けに作られており、コードの編集履歴やリポジトリの状態を深く理解した上で MCP を利用します。これらのツールは、MCP サーバーを通じて Git や Docker などの環境とシームレスに連携できます。

また、Cline や Continue.dev のようなオープンソースベースのクライアントも注目されています。これらはユーザーが自分自身で設定をカスタマイズできる柔軟性を持っています。企業環境や特殊な社内ツールとの連携が必要な場合、これらのクライアントは MCP サーバーの独自拡張を容易に行えるため有利です。2026 年時点では、多くのクライアントが「MCP サーバーの自動検出」機能を搭載しており、接続可能なサーバーがある場合に自動的にリストを表示し、ユーザーに選択させる機能が標準化されています。

公式対応 MCP サーバーと使用例：既存ライブラリ一覧

MCP のエコシステムは、公式およびコミュニティによって提供される多数のサーバーによって支えられています。これらを利用することで、すぐに AI ツールと外部サービスをつなぐことができます。2026 年 4 月現在では、主要な Web サービスや開発ツールに対して公式または信頼性の高いサードパーティ製 MCP サーバーが用意されています。以下に代表的なサーバーの種類とその用途を挙げます。

まず「GitHub」サーバーは、リポジトリの情報を取得したり、Issue を作成・管理したりするために使われます。これにより、AI がコードレビューやプロジェクト管理の一部を代行できるようになります。「Google Drive」サーバーも人気で、ドキュメントやスプレッドシートの読み書きが可能になり、文書作成業務での活用が拡大しています。「Slack」サーバーを使えば、チャット上のメッセージ履歴から情報を取得したり、新しいメッセージを送信したりできます。

開発者向けには「PostgreSQL」「MySQL」などのデータベース接続サーバーがあります。これらは SQL クエリを実行し、結果を AI に返却することでデータ分析やレポート作成を支援します。「Filesystem」サーバーはローカルファイルの読み書きを可能にし、設定ファイルの編集やログの確認に役立ちます。「Brave Search」サーバーを利用すれば、AI がインターネット上の情報を検索して回答に反映できるようになります。

この他にも、「Puppeteer」サーバーを使ってブラウザを制御したり、「Home Assistant」サーバーでスマートホームのデバイス制御を行ったりする例があります。また、最近では「CI/CD パイプライン」に接続するサーバーも登場しており、AI によるテスト実行やデプロイ指示が可能になっています。これらのサーバーは GitHub の公式リポジトリやコミュニティフォーラムから入手可能です。利用時には必ず信頼できるソースからのみ取得し、権限設定を慎重に行うことが求められます。

自作 MCP サーバーの実装ガイド：TypeScript/Python SDK

既存のサーバーでは无法满足な場合、ご自身で MCP サーバーを作成することが可能です。Anthropic は TypeScript と Python の公式 SDK を提供しており、これらを利用することで比較的短時間で Server を構築できます。ここでは、基本的な実装手順をステップバイステップで解説します。まず開発環境として Node.js または Python 3.10 以上が必要です。

TypeScript でサーバーを作る場合、まずは @modelcontextprotocol/server パッケージをインストールします。このパッケージには JSON-RPC の処理やトランスポート層の管理機能が含まれています。次に、基本的なファイル構造を作成し、エントリポイントとなるスクリプトを記述します。ここでは例として「ファイル情報を取得するツール」を作成することを想定しています。

// サーバー初期化コードの概念例

const server = new Server({
  name: 'Custom File Info',
  version: '1.0.0'
});

server.registerTool('get_file_info', async (params) => {
  // パラメータ検証とファイル読み込み処理
  const content = await readFileSync(params.path);
  return { content: content.toString() };
});

// stdio トランスポートで起動
const transport = new StdioServerTransport();
await server.run(transport, process.stdin, process.stdout);

Python で実装する場合も同様の手順です。SDK を使用してサーバーインスタンスを生成し、ツール定義を追加します。Python の場合は非同期処理（async/await）のサポートが強く、I/O 操作が多いリソース取得に有利です。作成したサーバーは CLI として起動可能であり、MCP クライアントから stdio プロトコルで接続されます。

実装時の重要な注意点として、エラーハンドリングと入力検証があります。外部からの入力が悪意のあるものでないよう、パラメータの型チェックや許容範囲の確認を行ってください。また、サーバーの起動ログを適切に出力し、動作状況を確認できるようにしておくことが運用上のベストプラクティスです。完成したサーバーはパッケージ化して配布することも可能であり、GitHub Releases などに公開することで他のユーザーも活用できます。

セキュリティリスクとベストプラクティス：安全な運用のために

MCP を利用する上で最も重要なのがセキュリティです。AI モデルが外部ツールやデータにアクセスできることは強力な機能である一方で、同時にシステムへの脅威となる可能性もあります。悪意のあるプロンプトによって AI が誤った指示を出し、重要なファイルを削除したり、機密データを漏洩させたりするリスクが存在します。そのため、MCP サーバーを実装・運用する際には厳格なセキュリティ対策が必須です。

まず第一に「サンドボックス環境」の確保が必要です。サーバーを動作させる際、必要最小限の権限を持つユーザーアカウントで実行し、システム全体へのアクセス制限をかけます。特にファイル操作やコマンド実行を行うツールでは、特定のディレクトリ内のみを対象とするスコープ制限を設けるべきです。2026 年時点では、OS レベルでのコンテナ化技術（Docker など）を用いてサーバーを隔離し、ネットワークへのアクセスも制限することが推奨されています。

次に「権限管理」と「監査ログ」の徹底です。ユーザーがどのツールにアクセスできるかを明示的に定義する必要があります。すべてのツールの利用許可をデフォルトで与えるのではなく、必要なもののみをオプトイン方式で付与します。また、サーバー側ではすべての操作をログとして記録し、後から追跡可能にしておきます。これにより、問題発生時の原因特定や再発防止につながります。

さらに、ユーザー側でも「Human-in-the-loop」を徹底する必要があります。AI が重要なアクション（ファイル削除、ネットワーク接続など）を実行しようとする際、必ずユーザーの承認を得る設定にします。また、MCP クライアントの設定画面で、利用可能なサーバーとツールのリストを確認し、不要なものを無効化しておきます。これらの対策を組み合わせることで、MCP の利便性を享受しながらセキュリティリスクを最小限に抑えることが可能になります。

ローカル LLM との連携・将来展望：Ollama からの活用

2026 年現在、ローカル環境で動作する大規模言語モデル（LLM）の利用も一般的になってきました。特にプライバシーやコストの観点から、社内データや個人情報を扱う場合はクラウドベースではなくローカル LLM を利用するのがトレンドです。MCP はこのローカル LLM との連携において非常に重要な役割を果たします。例えば、「Ollama」を基盤として「Open WebUI」を使用する環境で MCP を組み込むことで、オフライン環境でも高度な AI エージェント機能を実現できます。

Ollama 上で動作しているモデルに対して、MCP サーバー経由でローカルファイルやデータベースの情報を提供させることができます。これにより、インターネット接続がなくても社内文書に基づいた質問応答やコード生成が可能になります。Open WebUI のような UI では、MCP サーバーの設定を画面から容易に行え、リソースやツールの切り替えも直感的に操作できます。さらに、ローカル LLM 特有の制約（計算資源の限界など）に合わせて、Sampling 機能でモデルの切り替えを行うことで、応答速度と精度のバランスを取ることが可能です。

将来展望としては、MCP が「AI インターネット」の基盤標準となる可能性があります。現在も異なるプロトコルや API を使ったシステムが乱立していますが、MCP による統一により、AI エージェントが異なるサービス間を自律的に移動し、タスクを完遂する時代が近づいています。企業向けには、社内ネットワーク内の専用 MCP サーバー群を構築することで、セキュリティを保ちつつ AI 活用を進めるインフラとして採用が進む見込みです。また、IoT デバイスとの連携も強化され、スマートホームや工場ラインの自動化において AI エージェントの指令伝達手段として標準化されるでしょう。

まとめ：MCP を活用した未来の AI 運用環境

本記事では、Anthropic が提唱する MCP（Model Context Protocol）について、その仕組みから実装方法までを詳細に解説しました。2026 年 4 月時点における技術の成熟度やエコシステムの広がりにも触れながら、MCP が AI ツール連携においてどのような価値を提供するかを確認していただきました。最後に記事全体の要点をまとめます。

• MCP の定義: AI モデルと外部ツール・データを接続するための標準化プロトコルであり、接続性の断絶を解消する鍵となる技術です。
• アーキテクチャ: Host（モデル）、Client（アプリ）、Server（データソース）の 3 層構造で構成され、JSON-RPC を介して安全に通信します。
• 核心機能: Resources（情報提供）、Tools（アクション実行）、Prompts（テンプレート管理）、Sampling（モデル選定）の 4 つが主要な機能を担います。
• クライアント選択: 用途に応じて Claude Desktop、Cursor、Cline など最適な Client を選び、MCP サーバーとの連携を最大化します。
• 実装と運用: 公式 SDK を活用して自作サーバーを構築可能であり、セキュリティ（サンドボックス・権限管理）への配慮が不可欠です。
• 将来性: ローカル LLM との親和性が高く、AI エージェントによる自律的な業務自動化や企業内標準としての普及が期待されます。

よくある質問（FAQ）

Q1. MCP を使うために特別なハードウェアは必要ですか？ A1. 特別なハードウェアは不要です。MCP はソフトウェアレベルのプロトコルであり、一般的な PC やサーバーで動作します。ただし、ローカル LLM と連携する場合は、そのモデルを推論させるための GPU リソースが必要になります。

Q2. クラウドとローカルの両方で MCP サーバーを使えますか？ A2. はい、可能です。MCP は stdio（ローカル）と SSE/HTTP（リモート）の両方のトランスポートをサポートしています。そのため、開発環境ではローカルサーバーを、本番環境ではクラウド上のサーバーを切り替えて利用できます。

Q3. 既存の API キーは MCP サーバーでもそのまま使えますか？ A3. 基本的にはそのまま使用可能ですが、セキュリティのためにも、MCP サーバー側で認証情報を管理し、ユーザーが直接キーを見ない仕組みにすることが推奨されます。環境変数やシークレットマネージャーとの連携もサポートされています。

Q4. MCP を使えない古い AI ツールはありますか？ A4. MCP 対応前のツールや、独自プロトコルを使用している一部の旧式システムでは未対応です。しかし、2026 年時点では主要な AI アプリケーションの多くが MCP に準拠しており、互換性レイヤーによる移行も進んでいます。

Q5. セキュリティリスクを完全にゼロにすることは可能ですか？ A5. 技術的にセキュリティリスクを「完全に」ゼロにするのは不可能です。しかし、サンドボックス化や権限制限などの対策を講じることで、実質的なリスクを許容範囲内に抑えることは十分に可能です。

Q6.自作 MCP サーバーは誰でも作れますか？ A6. はい、プログラミングの基礎知識があれば作成可能です。Anthropic が提供する SDK やドキュメントが充実しており、TypeScript や Python の経験者であれば数時間から 1 日で基本的なサーバーを作成できます。

Q7. MCP と RAG（検索拡張生成）の違いは何ですか？ A7. RAG はベクトル検索で文脈を取得する技術であり、MCP はファイルシステムやツールへの直接アクセスを可能にするプロトコルです。両者は排他的ではなく、組み合わせて使用することでより強力な AI エージェントを実現します。

Q8. MCP サーバーが落ちた場合の影響はどれくらいですか？ A8. 影響を受けるのはその機能のみで、MCP クライアント自体や他のツールの動作には通常影響しません。ただし、依存しているツールが停止するため、一部の機能が使用できなくなる可能性があります。

Q9. オープンソースの MCP サーバーを使う際の注意点は何ですか？ A9. コードレビューを行い、セキュリティ上の脆弱性がないか確認してください。また、公式リポジトリからのみ取得し、サードパーティ製の不明なパッケージは避けることが重要です。

Q10. 2026 年以降も MCP の仕様が更新され続けるでしょうか？ A10. はい、継続的な改善と拡張が予定されています。新しいトランスポートや機能の追加が行われ、AI エコシステムの進化に合わせて仕様もアップデートされていく見込みです。