MCP
Model Context Protocol
MCP（モデル・コンテキスト・プロトコル）とは
ひとことで
AIアプリケーションと外部のツールやデータ（ファイル、データベース、業務システムなど）を接続するための共通の手順を定めたオープンなプロトコル。2024年にAnthropicが発表した。
たとえると
いろいろな機器を、1種類の共通の差し込み口（USBのような規格）でつなげるようにする取り決めです。機器ごとに専用のケーブルを用意しなくても、規格に合わせて作っておけば、どのAIアプリからでも同じようにつなげられます。
現場ではこう使う
情報システム部門は、社内のファイル共有サービスやチケット管理システムを生成AIから使えるようにしたいと考えました。システムごとに個別の連携を作る代わりに、MCPに対応した接続口（サーバー）を用意したところ、MCPに対応した複数のAIアプリから同じ仕組みで利用できるようになりました。あわせて、AIが操作できる範囲を必要最小限に絞り、重要な操作には人の承認を入れました。
試験のポイント
EXAM POINT「AIアプリと外部のツールやデータをつなぐ標準的なプロトコル（共通規格）」と出てきたらMCPです。AIエージェントが外部の機能を使う場面で登場します。AIに外部の関数を呼び出させる仕組みそのもの（Function Calling）や、検索結果を回答に生かす手法（RAG）とは、「接続方法を標準化する規格」である点で区別しましょう。
混同しやすい用語との違い
- Function CallingLLMが外部の関数やAPIを呼び出すための仕組み。MCPは、ツールやデータとの接続方法そのものを共通化する規格
- RAG関連資料を検索して回答の材料にする手法。MCPはデータやツールとつなぐための取り決めで、手法ではない
- AI Agent目標に向けて自分で計画しツールを使って作業を進めるAI。MCPはエージェントが道具とつながるための手段の1つ