MCPは、AIと外部のツール・データをつなぐための共通規格です。 正式名称は Model Context Protocol。2024年11月にオープンソースとして公開されました。

名前を知らなくても、すでに使っているかもしれません。 ClaudeやGrokの「コネクタ」でGoogleドライブやSlackにつなぐ機能は、この規格の上に載っています。

この記事の要点

  • 解決したのは「つなぎ先ごとに個別実装が必要」という問題
  • 登場人物は3者。ホスト／クライアント／サーバー
  • サーバーが渡すものは3種類。読ませるだけか、操作させるかが分かれる

何を解決した規格なのか

Anthropicの発表に、問題意識がはっきり書かれています。

最も洗練されたモデルであっても、データからの孤立に制約されている。情報のサイロとレガシーシステムに閉じ込められている。 新しいデータソースごとに独自の実装が必要で、真に接続されたシステムをスケールさせるのが難しい。

AIが賢くなっても、社内の資料や業務システムを見られなければ実務では使えません。 かといって、つなぎ先ごとに専用の作り込みをしていたら、いつまでも数が増えない。

MCPは、この断片化された統合を単一のプロトコルに置き換えるために作られました。

前例がある

公式仕様に、着想元が明記されています。LSP（Language Server Protocol） です。

LSPは、プログラミング言語のサポートを開発ツールのエコシステム全体で標準化した規格です。それまでは「このエディタでこの言語を使うための実装」が個別に必要でしたが、共通規格ができたことで組み合わせが一気に広がりました。

MCPは、それと同じことをAIアプリケーションでやろうとしています。 「A社のAI × B社のツール」を、それぞれが個別に作らなくて済むようにする、ということです。

仕組み：登場人物は3者

公式仕様の定義です。難しく見えますが、役割は単純です。

役割何か例
ホスト（Hosts）接続を始めるAIアプリケーションClaude、その他のAIアプリ
クライアント（Clients）ホストの中にあるコネクタアプリ内の接続機能
サーバー（Servers）文脈と機能を提供する側Googleドライブ、Slack、社内システム

あなたが使うのはホスト側です。 つなぎたい相手（サーバー）を選んで許可すれば、あとは規格が面倒を見てくれます。

やりとりには JSON-RPC 2.0 というメッセージ形式が使われ、リクエストは**ステートレス（自己完結型）**で、リクエストごとに使える機能をすり合わせる設計になっています。

サーバーがAIに渡せる3つのもの

ここが、使う側にとっていちばん実務的な部分です。

公式仕様では、サーバーがクライアントに提供できる機能が3つに分かれています。

種類中身危険度の目安
リソース（Resources）ユーザーやAIが使う文脈とデータ読み取り中心
プロンプト（Prompts）定型のメッセージやワークフロー低い
ツール（Tools）AIが実行する関数操作が発生する

「リソース」と「ツール」の違いを押さえてください。

リソースは読ませるもの。ツールはAIに実行させるものです。つまり、ツールが含まれるサーバーにつなぐと、AIが向こう側で何かをする可能性があります。ファイルを作る、メッセージを送る、レコードを更新する——といったことです。

接続前に「読み取りだけか、書き込みまであるか」を確認すべき理由が、この構造にあります。

なお、逆向きの機能もあります。**Elicitation（引き出し）**といって、サーバー側からユーザーに追加の情報を求める仕組みです。処理の途中で「これはどちらにしますか」と聞かれる、というイメージです。

🔍 編集部の本音 MCPを「便利な新技術」とだけ捉えると危ういです。共通規格になったということは、つなぎ先が爆発的に増えるということでもあります。どこにでも簡単につなげる状況で、何につながないかを決めるのは使う人です。

実際に何が使えるようになったのか

公開時点で、Anthropicは一般的な業務システム向けの事前構築サーバーを共有しています。

Google Drive／Slack／GitHub／Git／Postgres／Puppeteer

そして現在、各社のAIが「コネクタ」としてこの仕組みを採用しています。

サービス呼び方
Claudeコネクタ（リモートMCP）。無料プランでも使える
Grokコネクタ（Googleドライブ・Gmail・Outlook・Teams・Salesforce・カスタムMCP）

Claudeの具体的な接続手順はClaudeのコネクタの使い方、Grok側はGrokでできること全ガイドにまとめています。

「MCP対応」と書かれていたら、この共通規格でつながるという意味だと思ってください。

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使う側が確認すべきこと

規格が共通でも、つなぐ判断はあなたの責任です。

  1. 提供元は信頼できるか。 誰が作ったサーバーなのか
  2. 読み取りだけか、書き込みまであるか。 ツールが含まれるなら操作が発生しうる
  3. 認証で渡す権限の範囲は妥当か。 必要以上に広くないか
  4. 社内のルールに反しないか。 業務データをつなぐなら特に

Claudeの場合は、接続先でのあなたの権限をそのまま引き継ぐ（あなたが見られないものはAIも見られない）設計になっています。とはいえ、あなたの権限が広い人ほど、渡す範囲も広くなります。

社内データを扱う前の判断軸はAIに社内情報を入れていい？にまとめています。

開発する側の現在地

作る側の話も簡単に触れておきます。

  • 仕様の最新版は 2026-07-28（公式サイトで「latest」と表示）
  • 仕様は TypeScriptスキーマ（schema.ts） に基づいて定義されている
  • 追加のユーティリティとして、設定・進捗追跡・キャンセル・エラー報告などが用意されている

自社のデータをAIから使えるようにしたい場合、選択肢は2つです。データをMCPサーバーとして公開するか、それらに接続するAIアプリケーション（MCPクライアント）を作るか。

AIエージェントの考え方そのものはAIエージェントとは？で解説しています。

FAQ

Q. MCPは誰が作ったものですか？ A. Anthropicが2024年11月25日にオープンソースとして公開しました。特定企業の製品ではなく、オープンな標準として公開されています。

Q. 使うのに専門知識は要りますか？ A. 要りません。**あなたが触るのはホスト側（AIアプリ）**です。コネクタの一覧から選んで認証するだけで使えます。

Q. どのAIで使えますか？ A. ClaudeやGrokがコネクタとして採用しています。「MCP対応」と書かれていれば、この規格でつながります。

Q. つなぐと勝手に操作されませんか？ A. サーバーが提供する機能に**ツール（AIが実行する関数）**が含まれる場合、操作が発生しえます。接続前に読み取り／書き込みの範囲を確認してください。

Q. なぜ規格を統一する必要があったのですか？ A. それまではつなぎ先ごとに独自の実装が必要で、組み合わせが増えませんでした。MCPは断片化した統合を単一のプロトコルに置き換えます。

Q. 名前の由来は？ A. Model Context Protocol＝「モデルに文脈を渡すための規約」です。AIに外の文脈を持ち込むことが目的だと分かります。

まとめ

  • MCP＝AIと外部ツール・データをつなぐオープンな共通規格（2024年11月公開）
  • 解決したのは「つなぎ先ごとに個別実装が必要」という問題
  • 着想元は LSP。開発ツールで実績のある形をAIに持ち込んだ
  • 登場人物はホスト／クライアント／サーバーの3者
  • サーバーが渡すのはリソース（読む）／プロンプト／ツール（実行する）
  • ツールが含まれるかどうかが、接続時のリスク判断の分かれ目

次に読む：Claudeでできること全ガイド／AIエージェントとは？

※仕様は改訂されます。最新の内容はModel Context Protocol公式サイトでご確認ください。

出典

最終更新：2026年8月12日／fondantAI編集部