MCPとは？AI ApplicationとTool・外部Contextをつなぐ共通ポートのようなProtocol

AI AgentからGitHub、社内Document、Database、Local File、Internal APIへ接続したいとします。

接続先ごとに独自Integrationを作ると、多くの「配線」が必要になります。

**Model Context Protocol（MCP、モデルコンテキストプロトコル）**は、この接続方法をより標準化するOpen Protocolです。

共通Connectorとして考える

家電ごとに完全に違うPlugが必要なら、新しい機器のたびに専用配線が必要です。

MCPは、対応するAI ApplicationとServerが理解できる共通Connectorを定義する方向です。

全Toolを同じ機能にするのではなく、「どうCommunicationするか」の一部を標準化します。

MCPはModelではない

MCP ≠ LLM
MCP ≠ Agent
MCP ≠ Database

MCPは**Protocol（通信規約）**です。

HTTPがWeb Pageそのものではないのと同じです。

Host、Client、Server

Host

HostはUserが実際に使うAI Applicationです。AI IDE、Desktop Agent、Chat Appなどが該当します。

Client

ClientはHost内で特定MCP ServerとのConnectionを管理します。

Server

MCP Serverは外部CapabilityやContextを提供します。

AI App / Host
  ↓
MCP Client
  ↓
MCP Server
  ↓
Files / GitHub / Database / Internal Service

Serverが提供できるもの

Tools

ToolsはModelが呼び出せるActionです。

search_issues
create_ticket
query_database

Lesson 020のTool Callingと直接つながります。

Resources

ResourcesはFile、Document、Repository StateなどModelへ渡すData / Contextです。

Prompts

再利用できるPromptやWorkflow Templateを提供することもできます。

MCPはAPIを消すわけではない

Lesson 018のAPIは今後も重要です。

MCP ServerがMCP Tool Callを受け取り、内部で既存APIを呼び、結果を返すこともできます。

つまり既存APIの上にAI向け共通Interfaceを置く形もあります。

標準化 = 自動的に安全、ではない

破壊的なToolを公開すれば、MCPだから安全になることはありません。

Authentication、Authorization、Input Validation、Tool Allowlist、Secret Isolation、Human Approval、Audit Logが必要です。

Remote MCP Serverへ会社Dataを送る場合は、運営者、送信Data、保持、Permissionも確認します。

ひとことで

MCPはAI ApplicationがTools、Resources、外部Contextへ接続する方法を標準化するProtocolです。Integrationの重複を減らせますが、どのCapabilityとDataを接続してよいかというSecurity判断は残ります。