MCP（Model Context Protocol）
① ストーリー性を取り入れた説明：MCPとは？
放課後のパソコン部で、AIに興味津々のユウキが先生に質問します。
ユウキ：「先生、最近“MCP（Model Context Protocol）”って聞いたんですけど、それって何ですか？なんかAIがもっと頭良くなる仕組みって聞いたんですが…」
先生：「いい質問だね、ユウキ。MCPは簡単に言うと、生成AIと外部の機械やソフトウェアが、もっとスムーズに連携できるようにする“翻訳係”みたいなものなんだ。」
ユウキ：「おぉ…それって、まるで“AIが相手に合わせて話し方を変えられる”みたいな？生成AIからロボットに情報を伝えられるということですか？API連携みたいな？？」
先生：「うん、似ているけどAPIとは少し違う。APIは“決まった命令をやり取りする”手紙のやりとりのようなもので、MCPは“その場の文脈を理解して自然な形で会話を調整できる”通訳みたいな存在なんだ。たとえばAIに“今から倉庫に荷物を取りに行って”と言えば、その意図を読み取り、ロボットが何をすべきか判断できるんだ。」
ユウキ：「なるほど！でも、じゃあRAG（Retrieval-Augmented Generation）はどう違うんですか？」
先生：「RAGは生成AIに“必要な情報を外から調べて答えさせる”仕組みなんだ。たとえば百科事典を開いて調べながら話すような感じ。つまり、“拡張検索”をして答える力を補強している。一方、MCPは知識ではなく“動き”や“命令”を他のシステムに伝えるための仕組みなんだよ。」
ユウキ：「つまり、RAGは“より正確な答えを出すために調べてから答える”ような頭脳強化で、MCPは“伝えたい行動を他の仕組みに伝える通訳”みたいな感じですか？」
先生：「その通り！そして、ここで大事なのがAIエージェントの存在だよ。最近のAIはただ質問に答えるだけじゃなく、ユーザーの目的を理解して自ら判断して行動を起こす“エージェント”としての役割が求められているんだ。」
ユウキ：「それって、まるで人間の秘書みたいですね！」
先生：「まさにそう。だけど、秘書が動くためには社内の人やシステムとちゃんと“話が通じる”必要があるでしょ？その“共通の言語”がMCPなんだ。MCPはAIエージェントが外の世界とやり取りするための新しい橋渡しの技術なんだよ。」
ユウキ：「すごい…つまりMCPがあると、AIエージェントがもっと現実の世界で動けるようになるんですね！」
MCPの定義
API・RAG・MCPの比較表
| 比較対象 | MCP | API | RAG |
|---|---|---|---|
| 主な目的 | AIから他システムへの行動指示 | システム間の命令・データのやり取り | 外部情報を検索してAIの回答を強化する（拡張検索） |
| 指示形式 | 会話風の自然言語を構造化して指示 | 明確な定型命令・レスポンス形式 | クエリ＋検索＋応答の一体処理 |
| 強み | 自由度が高く、生成AIとの連携に適する | 安定・確実・低レイテンシ | 回答の信頼性・根拠が高まる |
| 使用対象 | ロボット、業務アプリ、IoT、オートメーション | 任意のWebサービスやDB | ナレッジベースやFAQ連携 |
② 実際の事例
OpenAIは2024年、MCP対応のChatGPT APIを企業向けにリリースしました。
例えば：
- カスタマーサポート業務：ユーザーの要望に応じてAIがMCP経由で対応フローを自動呼び出し
- 倉庫管理：指示文「商品Aをピッキングして配送準備」→ ロボットが実行指令として受信
- スマートホーム：自然言語「寝る準備して」→ エアコン、照明、施錠システムへ一斉連携
このように、MCPは「自然な言葉」を「機械に伝わる構造」に変え、AIの力を現場で活かせる技術として注目されています。
③ クイズや小テスト
クイズ1：MCPの役割は？
A. AIに外部知識を提供する
B. AIから他のシステムへ指示を伝える
C. APIの安全性を高める
クイズ2：APIとMCPの主な違いは？
A. MCPは動作が遅い
B. APIは情報検索が得意
C. APIは命令、MCPは柔軟な会話的指示を使う
クイズ3：RAGの主な目的は何か？
A. ロボットの制御
B. AIへの知識追加
C. セキュリティの強化
回答と解説
クイズ1の答え：B. AIから他のシステムへ指示を伝える
→ MCPはAIの意図を構造化して現実の仕組みに伝える技術です。
クイズ2の答え：C. APIは命令、MCPは柔軟な会話的指示を使う
→ APIは定型命令、MCPは自然言語をもとに動作を伝えます。
クイズ3の答え：B. AIへの知識追加
→ RAGは生成AIの回答の正確さを高めるための仕組みです。
