MCPとは何か：標準仕様の俯瞰

MCP（Model Context Protocol）は AIモデルと外部ツールを繋ぐオープン標準。Anthropic が主導し、業界全体で採用が広がっています。本レッスンではその全体像を俯瞰します。

なぜ標準が必要なのか

MCP登場前、AI に外部ツールを接続する方法はベンダー独自仕様でした：

• OpenAI: Function Calling
• Anthropic: Tool Use
• Google: Function Calling（独自）

結果、同じ「Slack 連携」を 3つのAI で動かすには 3 回実装する 必要があり、開発コストが膨らんでいました。

MCP の解決

MCP は次の役割を分離します：

• MCP サーバー：ツール提供側（Slack 連携、DB アクセス、ファイル操作 等）
• MCP クライアント：AI モデル側（Claude Desktop、Claude API クライアント、その他 LLM ホスト）

1度作った MCP サーバーは、対応する すべての AI で再利用可能。

MCP の通信モデル

┌──────────────┐         ┌──────────────┐
│ AI Host      │         │ MCP Server   │
│ (Claude等)   │  JSON   │ (自社実装)    │
│              │  RPC    │              │
│ ・推論      │ <───>   │ ・ツール提供 │
│ ・ツール選択│         │ ・データ取得 │
│              │         │ ・処理実行   │
└──────────────┘         └──────────────┘

接続: stdio / HTTP / WebSocket
プロトコル: JSON-RPC 2.0

MCP の主要要素

Tool Use との違い

MCP を採用するメリット

• 1度の実装で多AI対応：Claude / 他社モデル / OSS LLM で共通
• エコシステム参加：他社が公開する MCP サーバーを利用可能（Slack/Notion/GitHub等の公式MCP）
• 分業しやすい：ツール開発と AI 統合を独立に進められる
• セキュリティ強化：ツール側で認証・認可を一元管理

MCP を採用しないケース

• 単発スクリプト・PoC 段階：オーバーヘッドが大きい
• 1つのAI のみ使う前提：Tool Use で十分
• 外部公開しないプライベートツール：MCP 化のメリット薄

主要な公式 MCP サーバー

Anthropic 公式・コミュニティで提供されるMCPサーバーが充実してきています。

本コースで実装するもの

1. 最小の MCP サーバー（Hello World 的なもの）
2. Postgres 接続のMCP サーバー
3. Slack/Notion 等の SaaS連携
4. 認証・権限管理を組み込んだ本番想定の MCP サーバー
5. Claude Desktop / API クライアントとの統合
6. デバッグとパフォーマンス計測

このレッスンのまとめ

MCP は AI と外部ツールをつなぐ オープン標準。1 度作れば多AI で再利用でき、エコシステム参加のメリットも大きい。次のレッスンでは、最小の MCP サーバーを実装します。