MCP

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

• AI アプリと外部ツール・データをつなぐ標準的な仕組み
• 参加者は ホスト / クライアント / サーバー
• サーバー側は MCPツール、MCPリソース、MCPプロンプト を公開できる

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