MCP は Model Context Protocol の略で、生成AIアプリと外部ツールやデータをつなぐための共通ルールです。
AI アプリごとに別々の独自連携を作るのではなく、標準化された形で接続しやすくするために使われます。
まず押さえたいポイント
どんな場面で使うか
- 生成AIアプリにファイルやデータベースを読ませたいとき
- GitHub や社内APIのような外部ツールを AI から使いたいとき
- 社内AIチャットやエージェントに共通の接続方式を持たせたいとき
どんなふうに理解するとよいか
MCP は、AI のための共通接続口 と考えると分かりやすいです。
通信の土台には JSON-RPC が使われ、接続方法としては stdio や Streamable HTTP が公式仕様で整理されています。
押さえておきたい注意点
便利ですが、つなげば自動で安全になるわけではありません。
何を読ませるか、どこまで実行させるか、認証や公開範囲をどうするかは別で考える必要があります。
実務で見るポイント
- ツール連携とデータ連携を分けて考える
- ローカル接続とリモート接続で設計を分ける
- 権限、認証、監査の観点を後回しにしない
全体像をもう少しまとまった形で読みたい場合は、MCPとは？仕組み・できること・便利な理由を初心者向けにわかりやすく解説 もつながります。