MCP（Model Context Protocol）は、AIアプリケーションと外部システムが、共通の方法で機能や情報をやり取りするためのプロトコル。

プロトコルとは

通信するときの共通ルール。

「どういう形式で、どんな順番で、何を送れば、相手がどう返すか」

を決めたもの。

人同士の会話でいうと、

  • 最初に挨拶する
  • 相手の話が終わってから返す
  • 日本語で話す
  • 質問されたら回答する

みたいな。コンピューター同士は空気を読めないので、これを明確に決める必要があって、そのルールがプロトコル。

HTTPもプロトコル

ブラウザがWebサーバーにアクセスするときは、HTTPというプロトコルを使う。

GET /users/123

と送ったら、

200 OK
{
  "id": 123,
  "name": "Taro"
}

のように返す。

ここでは、

  • GET や POST などの送信方法
  • ヘッダーの形式
  • ステータスコード
  • リクエストとレスポンスの構造

などがHTTPのルールとして決まっている。

MCPでいうプロトコル

MCPも同じで、AIアプリケーションとMCPサーバーがやり取りするためのルールを定めている。

たとえば、

AIアプリケーション
  ↓ ツール一覧を取得したい
MCPサーバー
  ↓ このToolがあります
AIクライアント
  ↓ このToolをこの引数で実行したい
MCPサーバー
  ↓ 実行結果はこれです

このとき、

  • Toolをどう定義するか
  • Tool一覧をどう取得するか
  • Toolをどう呼び出すか
  • 成功やエラーをどう返すか
  • クライアントとサーバーがどう接続するか

といった共通ルールがMCP。

つまり、

みんな同じルールに従って、つながるものを作ろうね

というのがプロトコル。

MCPがないと何が困るのか

AIアプリケーションからGitHub、Notionなどの外部サービスを利用したいとして、
MCPがない場合、AIアプリケーション側はサービスごとに異なる仕様へ対応する必要がある。

AIアプリケーション
  ├─ GitHub API用の連携処理
  ├─ Notion API用の連携処理
  └─ microCMS API用の連携処理

当然サービスごとに、

  • 認証方法
  • APIのエンドポイント
  • リクエストの形式
  • レスポンスの形式
  • 利用できる機能
  • エラーの扱い

などが異なっている。

そこで、外部サービス側がMCPという共通ルールに従って機能を公開する。

Cursor ─┐
Claude ─┼─ MCP ─ GitHub MCP サーバー
その他  ─┘

AIアプリケーション側は、GitHub固有のAPI仕様ではなく、MCPのルールに従ってToolを発見・実行できる。

Toolが実行されるまで

たとえば、ユーザーがAIアプリケーションに、

「GitHubにIssueを作成して」

と依頼したとすると、次のような流れでToolが実行される。

AIアプリケーションがGitHub APIを直接呼び出すのではなく、MCPサーバーが公開しているToolを実行する。

GitHub APIの呼び出しや、レスポンスの変換はMCPサーバー側が担当するため、AIアプリケーションはMCPのルールさえ知っていればOK。

MCPは誰が決めたのか

MCPは、Claudeを開発しているAnthropicによって作られ、2024年11月にオープンソースとして公開された。

その後、2025年12月にAnthropicから、Linux Foundation傘下のAgentic AI Foundation（AAIF）へ寄贈された。

現在はAnthropic単独のものではなく、Linux Foundationの中立的な管理下にあるオープンソースプロジェクトとして運営されている。

ただし、Linux FoundationがMCPの技術仕様を直接決めるわけではなく、

仕様の方向性や日々の意思決定は、MCPのメンテナーやワーキンググループが、コミュニティからの提案をもとに進めている。

つまり、

  • 最初に作ったのはAnthropic
  • 現在の管理母体はLinux Foundation傘下のAAIF
  • 実際の仕様を決めるのはMCPプロジェクトのメンテナー

という形。

まとめ

MCPは、AIアプリケーションと外部システムが、共通の方法で機能や情報をやり取りするためのプロトコル。

プロトコルとは、通信するときの共通ルールのこと。

MCPでは、Toolの定義や呼び出し方、結果の返し方などが決められている。

そのため、AIアプリケーションはサービスごとのAPI仕様を直接扱うのではなく、MCPサーバーが公開するToolを共通の方法で利用できる。

つまりMCPは、AIと外部システムをつなぐ方法を標準化する仕組み。

参考資料