AIアプリ開発の救世主？AnthropicのMCPで外部ツール連携をスマートに！

AI開発の未来を拓く、Anthropicの「Model Context Protocol (MCP)」とは？

皆さん、こんにちは！Web制作とAI開発の最前線を追いかけるエンジニアブロガーの〇〇です。

最近のAI技術、特に大規模言語モデル（LLM）の進化は目覚ましいものがありますよね。ChatGPTやClaudeのようなAIが、私たちの日常や業務に浸透しつつあります。しかし、これらのAIを実用的なアプリケーションとして組み込む際、多くの開発者が直面する課題があります。それは、AIモデルと外部のWebサービス、データベース、APIなどとの連携の複雑さです。

そんな中、AI業界にまた一つ、重要な動きがありました。Anthropicが開発した「Model Context Protocol (MCP)」が、Linux Foundation傘下のAI Alliance Innovation Fund (AAIF) に寄贈されたというニュースです。

これは、単なる技術寄贈ではなく、AIと外部ツールの連携方法を標準化し、AIアプリ開発のあり方を根本から変える可能性を秘めた一大イベントなんです。今回は、このMCPが私たち開発者やWeb制作者にとって、どんなメリットをもたらすのか、具体的にどう使えるのか、そして今から何を準備すべきかについて、深掘りしていきましょう！

MCPが「何ができるのか」？AIとツールの共通言語

まず、MCPが一体何をしてくれるのか、その核心からお話しします。

現在のAIアプリケーション開発では、LLMに特定のタスクを実行させたい場合、例えば「ユーザーの注文履歴を調べてほしい」といった指示を出すとします。すると、LLMは「注文履歴を調べるには、データベースのAPIを呼び出す必要があるな」と判断しますが、そのAPIの「具体的な呼び出し方」や「必要なパラメータ」、「戻り値の解釈方法」については、開発者がLLMに明示的に教える必要がありました。

OpenAIのFunction CallingやLangChainのToolsなど、そのための仕組みはいくつかありますが、これらは特定のモデルやフレームワークに依存する傾向があります。つまり、異なるAIモデルやツールを使うたびに、連携方法を再構築する必要があり、非常に手間がかかるんです。

ここでMCPの出番です！

• AIモデルと外部ツールの「共通言語」を提供する： MCPは、AIモデルが外部ツールを「理解」し、「呼び出し方」を知り、「実行結果」を解釈するための、標準化されたプロトコルです。
• ツールの機能記述を標準化： 外部のAPIやサービスが提供する機能を、MCPに沿った形で記述（定義）することで、どのAIモデルからでも統一された方法で呼び出すことができるようになります。
• 複雑な連携処理をAIに任せる： AIモデルは、ユーザーの要求に応じて、MCPを通じて定義されたツールの中から最適なものを自律的に選択し、適切なパラメータを渡して実行し、その結果を解釈してユーザーにフィードバックする、といった一連のプロセスをこなせるようになります。

簡単に言えば、MCPはAIモデルに「外部ツールを使うための取扱説明書を、誰でも読める共通フォーマットで渡す仕組み」を提供してくれるわけです。これにより、開発者は個別の連携ロジックをゴリゴリ書く手間から解放され、より本質的なAIアプリの機能開発に集中できるようになります。

MCPは「どう使えるのか」？Web制作・開発現場での具体例

では、このMCPが私たちのWeb制作やAI開発の現場で、具体的にどのように役立つのか、いくつかのユースケースを考えてみましょう。

1. 高度なユーザーサポートチャットボットの実現

• 現状： LLMベースのチャットボットはFAQ応答は得意ですが、「注文履歴を確認して」「パスワードをリセットして」といった、バックエンドシステムやデータベースとの連携が必要なタスクは苦手です。別途、複雑な連携ロジックを実装する必要があります。
• MCP適用後： MCPに準拠した形で、ECサイトの注文履歴API、ユーザー認証API、FAQデータベースAPIなどを定義しておけば、LLMがユーザーの意図を汲んで、これらのAPIを自律的に呼び出し、適切な情報を提供したり、アクションを実行したりできるようになります。開発者は、ツールの定義に注力するだけで、ボットの機能拡張が格段に楽になります。

2. コンテンツ生成・管理の全自動化

• 現状： LLMでブログ記事の草案は作れても、それをCMSに公開したり、画像検索APIを叩いて適切な画像を挿入したり、多言語翻訳を依頼したりする作業は、手動または個別のスクリプトが必要です。
• MCP適用後： LLMがMCPを通じて、CMSのAPI、画像検索API、翻訳APIなどを連携させ、「記事を作成し、関連画像を検索して挿入し、多言語に翻訳してCMSに公開する」という一連のワークフローを自動で実行できるようになります。コンテンツマーケティングの効率が飛躍的に向上するでしょう。

3. データ分析・レポート作成の自動化

• 現状： 「昨日の売上データを分析して、地域別の傾向を教えて」といった指示をLLMに与えても、LLM自身がデータベースからデータを引っ張ってきて、分析し、グラフ化する、といったことはできません。データエンジニアがSQLを書き、BIツールで可視化するといった手間がかかります。
• MCP適用後： MCPに準拠した形でデータベースクエリAPIやBIツールAPIを定義しておけば、LLMがユーザーの指示に応じて必要なデータを自動で取得し、分析し、グラフを生成し、レポートとしてまとめるといった一連の作業をこなせるようになります。ビジネスインテリジェンスの民主化が進むかもしれません。

4. Webサイト・アプリケーションの自動構築・更新

• 現状： 「こんな感じのWebサイトを作ってほしい」という要望をLLMに伝えても、最終的なデザインやコーディング、デプロイは人間が行う必要があります。
• MCP適用後： LLMがMCPを通じて、デザインツールAPI（Figmaなど）、コード生成API、ホスティングサービスAPIなどを連携させ、ユーザーの要望からプロトタイプ生成、コード実装、デプロイまでをある程度自動化できるようになるかもしれません。Web制作の高速化、ローコード/ノーコード開発のさらなる進化が期待されます。

これらの例を見てもわかるように、MCPはAIを単なる「文章生成機」から、「自律的に外部リソースを活用し、複雑なタスクをこなすエージェント」へと進化させるための重要なピースとなるでしょう。

「試すならどこから始めるか」？今すぐできること、将来に備えること

さて、「これ、めちゃくちゃ使えそうじゃん！」と思っていただけたでしょうか？では、実際に試すとしたら、どこから手を付ければ良いのでしょうか？

現時点（2024年XX月）では、MCPはまだ「プロトコル」の段階であり、すぐに使えるSDKやライブラリが潤沢に提供されているわけではありません。しかし、Linux Foundation傘下のAAIFに寄贈されたということは、オープンスタンダードとして広く普及させる意図があることを意味します。つまり、将来的に多くのAIモデルやフレームワークがMCPをサポートするようになる可能性は非常に高いです。

今すぐできること、そして将来に備えるために、以下のステップをおすすめします。

1. 最新情報をキャッチアップする

• AAIF (AI Alliance Innovation Fund) の公式情報： Linux FoundationやAAIFの公式サイト、関連ブログを定期的にチェックし、MCPに関する最新の仕様や実装ガイド、発表を追跡しましょう。
• Anthropicのブログ・GitHubリポジトリ： AnthropicがMCPを開発した経緯や、具体的な技術詳細、サンプルコードなどが公開される可能性が高いです。GitHubリポジトリがあれば、スターを付けて動向を監視しましょう。

2. 既存の「ツール呼び出し」機能を体験する

• OpenAIのFunction Calling： 既に多くの開発者が利用している機能です。LLMに外部APIのスキーマを渡し、LLMが適切なAPIを呼び出すという、MCPが目指す世界観と非常に近い体験ができます。Pythonのopenaiライブラリを使って試してみましょう。
• LangChain / LlamaIndexのTools： これらのフレームワークは、様々な外部ツール（Web検索、計算機、データベースなど）とLLMを連携させるための抽象化レイヤーを提供しています。実際にこれらのフレームワークを使って、AIエージェントがツールを自律的に利用する仕組みを構築してみると、MCPの有用性がより深く理解できるはずです。

3. プロトコルの仕様を読み解く

• MCPの具体的な仕様書が公開されたら、ぜひ一度目を通してみましょう。どのような構造でツールが定義され、AIモデルがどのようにそれを解釈するのかを理解することは、将来的なカスタムツール開発や既存システムとの連携において、大きなアドバンテージになります。

4. 小規模なプロトタイプ開発に挑戦する

• もしMCPに準拠したライブラリやサンプルコードが公開されたら、既存のWeb APIやデータベースに対して、MCPを介してLLMから操作する小規模なプロトタイプを開発してみましょう。例えば、自分のブログのCMS APIをMCP形式で定義し、LLMに記事の下書きを投稿させる、といった実験です。

MCPはまだ始まったばかりのプロトコルですが、AIと外部ツールの連携を標準化するというその目的は、AIアプリ開発の効率化と機能拡張において、非常に大きなインパクトをもたらすでしょう。Web制作者や開発者として、この新しい波に乗り遅れないよう、常にアンテナを張り、積極的に新しい技術に触れていくことが重要です。

AIが私たちの開発スタイルをどう変えていくのか、今から本当に楽しみですね！それでは、また次回の記事でお会いしましょう！