Model Context Protocol（MCP）とは何か？ ─ 生成AIの新しい文脈処理の枠組み
生成AIが進化する中で、単なる自然言語のやり取りだけではなく、より構造的かつ持続的な文脈管理が求められるようになってきました。
その課題を解決するために登場したのが Model Context Protocol（MCP） です。
MCPとは？
Model Context Protocol（MCP） は、AIモデルが外部アプリケーションとやり取りする際のコンテキスト構造と通信プロトコルを定義する仕組みです。
これにより、チャットボットやアシスタントのようなLLMアプリケーションにおいて、以下のようなことが可能になります：
- タスクの状態や履歴を構造化された形式で維持
- セッションをまたいだ一貫性のある対話
- 外部アプリとの意味的なやり取り（例：カレンダー、ドキュメント、DBなど）
なぜMCPが重要なのか？
従来のLLM API（例：ChatGPT APIやClaude APIなど）は、すべてのコンテキストを「プレーンなテキスト」として渡していました。これは柔軟ですが、構造的な情報管理には限界があります。
MCPはこの問題を解消するため、次のような点で重要な役割を果たします：
- 構造化されたContext Objectにより、モデルが意味的にコンテキストを認識
- アプリケーションとモデルの間で文脈のやり取りが双方向に可能
- マルチタスクや連続タスクに強く、プロダクティビティツールとの統合がしやすい
MCPの技術構造
MCPの基本的な構成要素は以下のようになります：
- Context ID：特定の会話やタスクの一意な識別子
- Structured Context：JSONなどで表現される意味的な文脈情報
- Context Actions：ユーザーやモデルが行った操作（例：ファイル追加、スレッド作成）
- System Instructions：モデルがその文脈下でどう振る舞うべきかを定義する指示
これらを通じて、モデルは「単なる質問応答」ではなく、「文脈に基づいた継続的なタスク支援者」として振る舞えるようになります。
代表的なユースケース
- 会議アシスタント：議事録の文脈を保持し、後日も要点を引き出せる
- ドキュメントコパイロット：文書の編集履歴と作業意図を踏まえた提案が可能
- 開発補助ツール：過去のコード変更のコンテキストを踏まえてアドバイス
今後の展望
Model Context Protocolは、LangChainやOpenAI Assistant API、AnthropicのTool Use構想などとも親和性が高く、今後のLLMアプリケーションの基本インフラになっていくと考えられています。
特に、UIツール（例：Figma）や外部データソースと連携するアプリにおいて、構造的な文脈管理は欠かせません。
まとめ
MCPは、生成AIが「話すだけの相手」から「長期的に業務を理解して支援するパートナー」へと進化するための重要な鍵です。
今後AIアプリケーションを開発・活用するうえで、MCPの理解は避けて通れない技術となるでしょう。
