この動画は、Anthropicが2024年後期にリリースしたMCP（モデルコンテキストプロトコル）について詳しく解説している。MCPは単なる製品ではなく、AIエージェントがツール、データ、他のエージェントと相互作用するための新しいプロトコルである。従来のAPIでは対応できなかったAIエージェント特有のニーズ、すなわち動的な適応性、文脈認識、アイデンティティ管理を可能にする革新的な技術として位置づけられている。MongoDB、Wix、AWS、PayPalなどの大手企業が既に採用を始めており、AIシステムの相互運用性を実現する重要な基盤技術として注目されている。
ChatGPT、Gemini、Claudeを超えて
みんなChatGPTやGemini、Claudeの話ばっかりしとるけどな、モデルがニュースの見出しを独占しとる間に、AIの未来にとってもっと重要な静かな変化が起こっとるんや。それがMCPいうやつや。これは製品やない、プロトコルなんや。そしてこれが急速に、AIエージェントがツールやデータ、お互いとやり取りする基盤になってきとるんやで。
Anthropicが2024年後期にリリースしてから、OpenAI、AWS、MongoDB、PayPal、さらにはGoogleまでもがこれを統合しようと必死に動いとる。次の数分で、MCPが何なんか、なんで技術の巨人たちがこれを採用しとるんか、そしてこれがAI展開の次の段階にとって何を意味するんかを学んでもらうで。
今日のAIの本当の問題
MCPが出る前は、AIエージェントが異なるツール、環境、さらには異なるモデル間で動作する標準的な方法がなかってん。すべてがバラバラやったんや。
想像してみ、OpenAIのGPTを使ってスマートアシスタントを作って、それをMongoDBが動かすデータベースやAWSでホストされとるウェブアプリと統合しようとしとるとこを。普通やったらAPIを使うやろ。アプリケーション・プログラミング・インターフェースでこういう接続を作るんや。
そしてAPIは何十年もソフトウェア統合の基盤やったけど、AIエージェントを念頭に置いて設計されたもんやないんや。APIは静的なんや。正確な指示が必要で、柔軟性がないし、アイデンティティや文脈の感覚もない。もっと重要なんは、その場で適応する必要があるシステム用に作られてへんかったことや。大規模言語モデルがますますできるようになってきとることやけどな。
ほんなら、核心的な問題はこれや。AI世界がそれを支えるインフラより速く進化してしもたんや。今では推理、計画、実行ができるエージェントがあるけど、それらはサイロの中で動いとる。カスタムコードなしに協力し、文脈を共有し、企業ツールに安全にアクセスするネイティブな方法がないんや。これがMCPが埋めようとしとるギャップなんやで。
MCPって正確には何なん？
MCPはモデルコンテキストプロトコルの略で、Anthropicが2024年11月にひっそりとリリースしたもんや。これはAIモデルでも買える製品でもない。プロトコルなんや。異なるAIエージェントがプラットフォーム間でツール、データ、さらには他のエージェントとやり取りできるようにする技術標準のセットなんやで。
実用的に言うと、MCPは企業が内部ツールやサービスを外部のAIエージェントに安全に、選択的に、文脈的に公開することを可能にするんや。そして生データを返すだけのAPIと違って、MCPサーバーはアクセス、アイデンティティ確認、権限範囲の細かいルールを定義できるんや。
どうやって動くかというとな、組織がMCPサーバーを設定するんや。このサーバーは、AIエージェントに公開したいデータソース、アプリケーション、サービスの周りを包むんや。そしてエージェントがリクエストを出すと、MCPサーバーは「お前は誰や？何をしようとしとるんや？そしてそれをする権限があるんか？」と聞けるんや。それに応じて応答して、アクセスを許可したり、拒否したり、またはそれらのルールに基づいて限定的な機能を提供したりするんやで。
これで企業は相互運用性を開きながらコントロールを維持できるんや。そしてここでのキーワードは相互運用性や。MCPは異なるモデル、異なるフレームワーク、異なるアーキテクチャ間で動作するよう設計されとる。エージェントベースのシステムをモジュラー、安全、スケーラブルにする最初のステップの一つなんやで。
なぜMCPの採用がAIの構造的変化を示すのか
MCPが注目を集めとるんは、その技術設計だけやなくて、すでに技術業界の最も著名な名前の一部によって実際に使われとるからや。
MongoDBはMCPを使って、AIエージェントがAPIを書き直したりバージョン管理したりする必要なしに、正確なルールベースのコントロールで構造化データにアクセスできるようにしとる。これで開発者は権限を一元管理でき、アプリケーションコードに触れることなくアクセスロジックを更新できるんや。彼らのプロダクトディレクター、Ben Flは企業環境でこれが提供する柔軟性を強調しとる。
WixはMCPを統合して、開発者がIDEやチャットインターフェース内で直接ClaudeやCursorのようなツールとやり取りできるようにしとる。CTOのYanvvenheimによると、これはインターフェースが動的で、インテリジェントで、文脈認識的なLLM駆動開発への広範な変化と一致しとるんやと。
開発者ツールに焦点を当てた会社Speak easyも同様の立場を取っとる。CEOのSagar Bachuは、MCPを従来のAPIをチャットネイティブにする方法として説明し、エージェントにサービスにアクセスするより自然で柔軟な方法を与え、プロセスで手動統合作業を減らすとしとる。
AWS、PayPal、Cloudflare、Gleanのような他の大手プレイヤーもMCPサーバーの実装や実験を始めとる。Rocket companiesのような、まだテスト段階の会社でさえ、エージェント相互運用性が標準になる未来に備えて内部展開を確認しとるんや。
この採用の波は初期実験以上のものを反映しとる。MCPは運用化されとるんや。APIを置き換えるんやなくて、それらを補強し、APIが処理するよう作られてへんかったアイデンティティチェック、文脈認識、アクセス制御を追加しとるんや。
プロトコルベースでベンダー中立やから、MCPはロックインも避け、プラットフォーム間で互換性を持たせとる。通常競合するMicrosoftやGoogleのような技術の巨人でさえ、Agent 2 agent（A2A）やAG NTCYのような彼ら自身のプロトコル努力と並行してMCPを公に支持しとる。
これはオープンなエージェント互換標準の必要性に関する広範な業界の合意を示唆しとる。孤立したモデル性能から相互運用可能なエージェント生態系への移行が進行中で、MCPは急速にその変化の中核となる促進要因の一つになっとるんやで。
MCP対API：並列比較
APIは何十年もシステム統合の標準やった。事前定義されたエンドポイントを通じてソフトウェアアプリケーションがデータを交換することを可能にするんや。でもAPIは製品価格を取得したりフォームを送信したりするような構造化された予測可能なタスクには良く動作するけど、自律的なAIエージェントを念頭に置いて設計されてへんかったんや。
APIは本質的に静的なんや。厳格なスキーマに従い、正確な入力を要求し、固定された出力を返す。文脈に適応したり、意図を評価したり、誰がこのリクエストをしとるかを尋ねるネイティブな方法がないんや。これは動的な目標と変化する条件で動作するAIエージェントが従来のシステムとやり取りしようとするときに摩擦を生むんやで。
MCPまたはモデルコンテキストプロトコルは異なるアプローチを提供するんや。アクセスを一回限りのリクエストとして扱う代わりに、文脈認識ゲートウェイのように機能するんやで。エージェントがアイデンティティ、権限、タスク文脈、環境すべてを応答に考慮できる対話形式を通じてやり取りすることを可能にするんや。
例えば、エージェントが財務記録にアクセスすることを求めるかもしれん。でもそれが許可されるかどうかは、エージェントが誰なんか、何をしようとしとるんか、そしてそれが動作しとる現在のシステム状態は何なんかによるんや。MCPはそれを動的に処理できるけど、APIは静的なルールに基づいてアクセスを許可または拒否するだけやろな。
開発者はこれらのルールをMCPサーバーレベルで設定でき、定数のAPIアップデートや展開の必要性を取り除けるんや。すべての可能なルールをバックエンドにハードコーディングする代わりに、チームはアクセスロジックを一度中央で定義し、アプリケーションコード自体に触れることなく必要に応じて更新するんやで。
この変化はエンジニアリングオーバーヘッドを大幅に削減し、反復サイクルを短縮するんや。これが開発者インフラを構築するSpeak Easyのような会社がMCPに傾倒しとる理由や。CEOのSagar Bachuは、MCPで従来のエンドポイントをチャットネイティブインターフェースに変換でき、エージェントが自然で文脈的な方法で必要なものを求め、調整されたアクセスと応答を受け取れるようになると言うとる。
エンドポイントではなく目標の観点で考えるAIシステムにとってより自然な適合なんや。重要なことに、MCPはAPIを置き換えとるんやない。APIレイヤーは実際のデータ取得やサービス実行を依然として処理しとる。MCPがすることは、そのレイヤーをポリシー駆動の文脈敏感インターフェースで包むことで、企業が何が公開されるか、いつ公開されるかの完全なコントロールを保持しながら、AIエージェントに必要な柔軟性を与えることなんやで。
要するに、APIは予測可能なソフトウェア用に作られた。MCPはインテリジェントエージェント用に作られとる。そして一緒に、システム相互作用の次の進化を定義するかもしれんのや。
競合プロトコルとなぜMCPが先頭を走っとるか
MCPが地歩を固めとる間、開発中の唯一のプロトコルやないんや。GoogleはAIエージェント間の直接通信を可能にすることに焦点を当てたAgent 2 agent（A2A）を導入しとる。Ciscoは他の企業と協力して同様の目標でAG NTCYを立ち上げた。LKAのような独立グループも彼ら自身の解決策を探求しとる。
MCPが際立っとるんは早期採用と企業ニーズへの焦点のためや。その設計はアイデンティティ、アクセス制御、相互運用性を優先しとる。機密データを扱う業界にとってキーとなる要素や。
プロトコルの勢いも要因なんや。MongoDB、Wix、AWSのような会社からの実世界展開で、MCPはすでに動いとるんや。こういうシステムでは、早期採用がしばしば標準化につながるんやで。
でも、これらのプロトコルは直接競合せんかもしれん。SAPのWalter Sunが指摘したように、エージェント相互運用性は複数のレイヤーを必要とするかもしれん。メッセージング用のもの、ツールアクセスやオーケストレーション用の他のもの。MCPはアプリケーションニーズに応じてA2AやAG NTCYと共存できるかもしれんのや。
MCPが唯一の解決策やないかもしれんけど、実際の使用とサポートでは現在先頭を走っとるんやで。
MCPがAIの未来に解き放つもの
AIが単一モデル出力を超えてマルチエージェントシステムに移るにつれ、それらのエージェントがプラットフォーム間で協調し、委任し、自律的に行動する能力が不可欠になってくる。MCPはその変化を可能にするプロトコルの一つとして現れとる。ツールアクセスだけやなく、分散システム間でインテリジェントな行動を調整するためにもや。
未来の企業設定では、エージェントがタスクをエンドツーエンドで処理する責任を持つかもしれん。文書を起草し、内部データを引き出し、コードを実行し、結果を検証する。しばしば異なるベンダーによって構築されたツール間でや。
これらのシステム間でアイデンティティ、権限、文脈を管理するMCPのようなプロトコルがなければ、そういう種類の自動化は断片化されたままか、サイロ化された環境に限定されたままやろな。
プロトコルのベンダー非依存構造も、それを未来のAIワークフローに層化するのに十分柔軟にしとる。それらのワークフローがオープンソースモデル、クローズドAPI、カスタム社内ツールのどれに構築されていようがな。
これは組織がモノリシックシステムを構築するのではなく、エージェントスタックを構成し始めるにつれて特に重要になってくる。より多くの会社が内部自動化、開発者サポート、意思決定支援にLLMを採用するにつれ、相互運用可能で安全で適応可能なインフラへの需要が増加するやろな。MCPはその課題への一つの答えを提供するんや。既存のツールを置き換えるんやなく、制御され、測定可能で、スケーラブルな方法でAIエージェントにとってよりアクセシブルにすることでや。
HTTPが人間のブラウザのためにウェブを標準化したところで、MCPは自律エージェントのためにAI層を標準化するのを助けるかもしれん。そして実世界の実装が増えるにつれ、エージェントがどう動作するかだけでなく、デジタルシステムがそれらの周りでどう設計されるかにも影響を与える可能性が高いんやで。
ここまで見てくれたんやったら、下のコメント欄でどう思うか教えてくれや。もっと面白いトピックを見たかったら、今画面に表示されとる推奨動画を必ず見てくれよな。
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