Anthropic社は、2024年11月26日、AIアシスタントをコンテンツリポジトリ、ビジネスツール、開発環境などのデータが存在するシステムと接続するための新たな標準「Model Context Protocol（MCP）」をオープンソースとして公開しました。MCPの目的は、最先端のAIモデルがより優れた、そして関連性の高い応答を生成できるよう支援することです。
先日、Computer Useを発表したばかりだがデータに関する新しいアプローチの発表で、事業展開の早さを感じます。
リリースの背景：AIアシスタントとデータの隔離
ClaudeなどのAIアシスタントが主流となる中、業界はモデルの能力向上に多大な投資を行い、推論や品質において急速な進歩を遂げました。
しかし、最も高度なモデルでさえも、情報のサイロ化やレガシーシステムに閉じ込められ、データから隔離されているという制約があります。新しいデータソースごとに独自の実装が必要となり、真に接続されたシステムのスケールが困難でした。
MCPの解決策
Claude Model Context Protocol（MCP）は、この課題に対処します。AIシステムとデータソースを接続するための普遍的でオープンな標準を提供し、断片化された統合を単一のプロトコルに置き換えます。
その結果、AIシステムが必要とするデータへのアクセスを、よりシンプルで信頼性の高い方法で実現します。
Model Context Protocolとは？
MCPは、開発者がデータソースとAI搭載ツール間に安全な双方向接続を構築できるオープンな標準です。そのアーキテクチャはシンプルで、開発者は自分のデータをMCPサーバーを通じて公開するか、これらのサーバーに接続するAIアプリケーション（MCPクライアント）を構築するかを選択できます。
開発者向けの3つの主要コンポーネント
- Model Context Protocolの仕様とSDK
開発者がMCPを実装するための詳細な仕様書とソフトウェア開発キット。 - ClaudeデスクトップアプリでのローカルMCPサポート
AIアシスタント「Claude」とデータソースを接続するためのローカルサーバーサポート。 - オープンソースのMCPサーバーリポジトリ
Google Drive、Slack、GitHub、Git、Postgres、Puppeteerなど、一般的なエンタープライズシステム向けの事前構築されたMCPサーバーを共有。
Claude 3.5 SonnetとMCPの統合
「Claude 3.5 Sonnet」は、MCPサーバーの実装を迅速に構築できるため、組織や個人が重要なデータセットを様々なAI搭載ツールと迅速に接続することが容易になります。
早期採用企業と開発ツール企業の取り組み
- BlockやApolloなどの企業は、自社のシステムにMCPを統合。
- Zed、Replit、Codeium、Sourcegraphなどの開発ツール企業は、MCPを活用してプラットフォームを強化。これにより、AIエージェントがコーディングタスクの文脈をより深く理解し、より洗練された機能的なコードを少ない試行で生成可能に。
Block社のコメント
「Blockにとって、オープンソースは開発モデル以上のものです。それは我々の仕事の基盤であり、意味のある変化をもたらし、すべての人々の公共の利益として機能する技術を創造するというコミットメントです。
Model Context Protocolのようなオープンな技術は、AIと現実世界のアプリケーションをつなぐ架け橋であり、イノベーションがアクセス可能で透明性があり、協力に根ざしたものであることを保証します。
私たちは、このプロトコルに協力し、エージェントシステムを構築することで、人々が機械的な負担から解放され、創造的なことに集中できるようになることに興奮しています。」
— Dhanji R. Prasanna（ダンジ・R・プラサンナ）、Block社 CTO
MCPがもたらす新たなエコシステム
各データソースごとに個別のコネクタを維持する代わりに、開発者は標準化されたプロトコルに基づいて構築できます。エコシステムが成熟するにつれ、AIシステムは異なるツールやデータセット間でコンテキストを維持し、現在の断片化された統合をより持続可能なアーキテクチャに置き換えます。
開発者向け：始め方
開発者は、今日からMCPコネクタの構築とテストを開始できます。既存のClaude for Workの顧客は、ローカルでMCPサーバーをテストし、Claudeを内部システムやデータセットに接続できます。近いうちに、組織全体で利用可能なリモートのプロダクションMCPサーバーをデプロイするための開発者向けツールキットも提供予定です。
スタートガイド
- Claudeデスクトップアプリで事前構築されたMCPサーバーをインストール
- クイックスタートガイドに従って最初のMCPサーバーを構築
- コネクタや実装のオープンソースリポジトリに貢献
オープンなコミュニティへの招待
私たちは、MCPを協力的なオープンソースプロジェクトおよびエコシステムとして構築することにコミットしており、皆様からのフィードバックを心待ちにしています。AIツールの開発者、既存のデータを活用したい企業、またはフロンティアを探索する早期採用者であれ、コンテキスト認識AIの未来を共に築きましょう。
MCPに関するTwitterでの解説
Alex Albert（@alexalbert__）は、TwitterでMCPに関するデモと解説を行っています。
デモの紹介
「これはClaudeデスクトップアプリでMCPを設定したデモです。Claudeが直接GitHubに接続し、新しいリポジトリを作成し、シンプルなMCP統合を通じてプルリクエストを作成します。ClaudeデスクトップでMCPを設定した後、この統合を構築するのに1時間もかかりませんでした。」
MCPの利点
- 外部システムとの連携の容易化：従来、開発者はLLMアプリとデータソースを接続するためにカスタムコードを書く必要がありましたが、MCPはこの問題を解決します。
- 標準プロトコルによる共有：リソース、ツール、プロンプトを共有するための標準プロトコルを提供します。
- クライアント・サーバーアーキテクチャ：MCPはクライアント・サーバーアーキテクチャに基づいており、複数のサービスが互換性のあるクライアントに接続できます。
- ローカルとリモートのリソースを同一プロトコルで処理：データベース、ファイル、サービスなどのローカルリソースと、SlackやGitHubのようなAPIを同じプロトコルで扱えます。
- データ以外の共有：MCPサーバーは、ファイルやドキュメント、データだけでなく、ツール（API統合、アクション）やプロンプト（テンプレート化された対話）も公開できます。
まとめ
ClaudeのModel Context Protocol（MCP）は、AIアシスタントとデータソースをつなぐ新たなオープン標準として、AI技術の進化に大きく貢献します。開発者や企業がデータへのアクセスを簡素化し、AIシステムの応答性と関連性を向上させるこのプロトコルは、今後のAIエコシステムの基盤となるでしょう。
詳細や参加方法については、公式ウェブサイトやリポジトリをご覧ください。
Anthropic社について
Anthropic社は、最先端のAIモデルと技術を開発するリーディングカンパニーです。私たちは、AIがもたらす可能性を最大限に引き出し、安全で信頼性の高いシステムの構築に取り組んでいます。
