2024年ごろから、AI界隈で急に耳にする機会が増えたキーワードがあります。

MCP（Model Context Protocol）です。

「新しいプラグイン規格？」「APIのラッパー？」といった声も多く、名前だけ先行してしまっている印象もあります。

しかし本質的には、

  • AIモデル（LLM）
  • ツール（APIやCLIなど）
  • クライアント（VS CodeやWebアプリなど）

の間をつなぐ「共通の会話ルール」であり、今後の「AI×開発」の体験を大きく変える可能性を持った仕組みです。

本記事では、MCPの仕組みと特徴、実際にどんなことができるのか、個人開発や小規模チームでどう活用できるのかを、できるだけ噛み砕いて解説します。

MCP（Model Context Protocol）とは？

まずは、MCPの役割をざっくりとイメージしてみましょう。

モデルとツールをつなぐ「共通言語」

従来、AIモデルが外部ツールを使おうとすると、次のような課題がありました。

  • ツールごとにAPIやインターフェースがバラバラ
  • どんなパラメータを渡せばいいか、モデル側からは分かりにくい
  • 例外処理やエラー形式も統一されていない

MCPは、これらを解決するための「標準プロトコル」です。

  • ツールは「こういう関数があります」「こういう引数を受け取ります」とスキーマを公開
  • モデルは、そのスキーマに従ってツールを呼び出す
  • クライアントは、MCP対応ツールを共通の仕組みで扱える

という構造になっています。

プラグインとの違い

ブラウザの拡張機能や、エディタのプラグインと何が違うのでしょうか。

  • プラグイン：特定のアプリケーション（例：VS Code）専用に作られた拡張
  • MCP：モデルとツールをつなぐための汎用的なプロトコル

MCPサーバーを一度用意しておけば、対応するクライアント（VS CodeやCopilotなど）が増えるほど、同じツールをいろいろな場面で再利用できる、というイメージです。

MCPの基本アーキテクチャ

MCPを構成する主な要素は、次の3つです。

  1. クライアント（例：VS Code, Webアプリ）
  2. モデル（例：GitHub Copilot に搭載されたLLM）
  3. MCPサーバー（自作／既存ライブラリによるツール群）

会話の流れは、概ね次のようになります。

  1. ユーザーがクライアント（VS Codeなど）で指示を出す
  2. モデルがその指示を解析し、「どのMCPツールを使うべきか？」を判断する
  3. 必要に応じて、MCPサーバー上のツールを呼び出す
  4. ツールの実行結果をモデルが受け取り、最終的な回答に統合する

ユーザーから見ると、「AIに話しかけたら、裏で必要なツールをいい感じに組み合わせてくれる」ような体験になります。

MCPでできること：具体例

イメージを掴みやすくするために、具体的なユースケースをいくつか挙げてみます。

1. 社内APIや自作APIをAIから直接叩けるようにする

  • 社内の受注管理API
  • 自作の予約システムAPI

などをMCPツールとして公開しておけば、

  • 「今週の新規受注を一覧にして」
  • 「このユーザーIDの直近3件の予約状況を教えて」

といったリクエストを、自然言語ベースでAIに投げられるようになります。

2. ドキュメントへのアクセスを一元化する

  • NotionやConfluenceに散らばった仕様書
  • GitHubのIssueやPRの履歴

などをMCPツールとして扱うことで、

  • 「このAPIの仕様の最新版を要約して」
  • 「このIssueに関連するPRを探して説明して」

といった質問が、エディタから離れずにできるようになります。

3. インフラや本番環境の状態を安全に確認する

CloudflareやAWSなどの管理ツールを、読み取り専用権限でMCPツールにすると、

  • 「本番環境のエラー率は今どうなっている？」
  • 「直近24時間のトラフィック傾向を教えて」

といった問い合わせを、自然言語で行えるようになります。

もちろん、書き込み系の操作（デプロイや設定変更）は慎重な設計が必要ですが、閲覧系の操作から小さく始めるのが現実的です。

個人開発・小規模チームでのMCP活用パターン

「とはいえ、MCPなんて大きな組織向けの話では？」と思うかもしれません。

実は、個人開発や小規模チームでも、次のような使い方が現実的です。

1. 自分専用「開発ダッシュボード」をAIに持たせる

  • TODO や ISSUE、仕様メモをMCP経由で参照できるようにする
  • 「今日やるべきタスクを整理して」と聞くだけで、AIがIssueやメモをもとにリストアップ

毎朝の「今日何やるんだっけ？」を、自動で手伝ってくれるイメージです。

2. プロジェクト横断で使えるAPIクライアントをMCP化する

  • 自作のSaaSバックエンドや、趣味サービスのAPI

などをMCPツールとして共通化しておけば、

  • どのVS Codeワークスペースからでも、同じようにAIに問い合わせできる

ようになります。

3. まずは「読み取り専用」で安全に試す

MCPは強力ですが、いきなり書き込み権限を与える必要はありません。

  • 最初は「情報を読むだけ」のツールから始める
  • 慣れてきたら、限定的な書き込み（ステージング環境のリセットなど）を検討する

というステップを踏むことで、安全に試すことができます。

MCP導入時の注意点

MCPを導入する際は、次のポイントに気を付けておくと安心です。

1. 認証・認可

  • APIキーやクレデンシャルの管理方法
  • どのクライアントからアクセスできるかの制限

などをしっかり設計しないと、意図しない情報漏えいにつながる可能性があります。

2. ログ・監査

  • どのツールが、いつ、どのように呼ばれたか

を記録しておくことで、トラブルシューティングや監査に役立ちます。

3. 権限の分離

  • 読み取り専用ツールと、書き込み可能なツールを分ける
  • 本番環境とステージング環境でエンドポイントを分ける

といった工夫も重要です。

まとめ：MCPは「AIに何を見せるか」を設計するための基盤

MCP（Model Context Protocol）は、

  • モデル
  • ツール
  • クライアント

の間をつなぐ「共通言語」です。

これまでバラバラだった「AIと外部システムのつなぎ方」を整理し、

  • どのツールにアクセスできるか
  • どんなパラメータで呼び出せるか
  • どの範囲まで権限を与えるか

を設計しやすくしてくれます。

個人開発や小規模チームにとっても、MCPは決して遠い存在ではありません。

  • 「自分の開発環境とAIを、どのようにつなぎたいか」

を考えるきっかけとして、まずは読み取り専用の小さなツールから試してみてください。

そこから少しずつ広げていくことで、「AIと一緒に開発する」体験が、今より一段階深くなるはずです。