MCPServerとは？AIエージェントを拡張する新しい仕組みを解説

AI

この記事はこんな人におすすめ

  • ChatGPTやClaudeなどのAIを業務に活用している人
  • AIをもっと柔軟にカスタマイズして使いたいと考えている開発者
  • 外部データベースやシステムとAIをつなげたいエンジニア
  • 最新のAIエコシステム（OpenAIのMCPなど）に関心がある方

記事の概要

MCPServerは、OpenAIが提唱する「Model Context Protocol（MCP）」を活用し、AIと外部リソースを接続するためのサーバーです。
従来のAIは閉じたチャット環境の中でしか動けませんでしたが、MCPServerを通じてデータベースやAPIにアクセスできるようになり、業務システムに統合されたAIエージェントを実現できます。

この記事を読むと変わること（Before / After）

BeforeAfter
AIが汎用的な回答しかできないAIが自社データやAPIを呼び出して回答できる
データ連携を自作する必要があったMCPServerを利用して効率的に連携できる
AIの業務活用が限定的AIが実務に直結する「エージェント」として活躍
導入コストや手間が大きい標準化された仕組みでスムーズに拡張できる

MCPServerとは？（定義）

MCPServerとは、OpenAIの提唱するMCP（Model Context Protocol）のサーバー実装であり、AIと外部システム・データをつなぐための仕組みです。

  • MCP（Model Context Protocol）：AIと外部ツール・データを安全に接続するための標準プロトコル（ルール）
  • MCPServer：そのプロトコルを実装するサーバーで、AIに外部データや操作を提供する役割

つまり、MCPServerを導入することで、AIは「情報の受け答え」だけでなく「実際に外部データを操作して結果を返す」ことが可能になります。

MCPの通信の流れ

MCPにおける通信の流れは以下のようになります。※1

全体像が整理できる図かと思います。

  • ユーザーがAIアプリ（ホスト）を通じてLLMに質問する
    • ① 質問・指示: ユーザーがAIアプリ（ホスト）に質問や指示を出します
    • ② プロンプト送信: ホストがLLMに質問や指示を送信します
  • LLMが外部知識が必要と判断した場合、MCPクライアントとサーバーから情報を取得する
    • ③ 外部情報要求: LLMがMCPクライアントに外部情報を要求します
    • ④ 機能呼び出し: MCPクライアントがMCPサーバーの機能を呼び出します
    • ⑤ APIリクエスト: MCPサーバーが外部システムにAPIリクエストを送信します
    • ⑥ 結果返却: 外部システムがAPIリクエストの結果をMCPサーバーに返却します
    • ⑦ 情報返却: MCPサーバーが取得した情報をMCPクライアントに返却します
  • 取得した情報をもとに、LLMが回答を生成し、ホストを通じてユーザーに提供
    • ⑧ コンテキスト提供: MCPクライアントが取得した情報をLLMに提供します
    • ⑨ 回答生成: LLMが取得した情報を基に回答を生成し、ホストに返します
    • ⑩ 回答表示: ホストが生成された回答をユーザーに表示します

「MCP (Model Context Protocol)について整理してみた！LLMと外部ツールを繋ぐ橋渡し技術より」引用

MCPServerのメリット・デメリット

項目メリットデメリット
拡張性外部DBやAPIに簡単に接続可能実装にはエンジニアリング知識が必要
セキュリティプロトコル標準化により安全な接続が可能不適切な権限設定はリスクに直結
生産性AIが実務を直接実行し、業務効率化導入・運用の学習コストが発生
エコシステムChatGPTやClaudeなどとシームレスに統合可能技術進化が速いため継続的なアップデートが必要

活用事例

  1. 顧客サポートの自動化
    • AIがMCPServer経由で顧客データベースを参照し、個別対応が可能。
  2. 在庫管理システムとの統合
    • AIがリアルタイムで在庫数を確認し、発注や提案を行える。
  3. 金融レポート生成
    • AIが会計システムに接続し、最新データを取得してレポートを自動生成。
  4. 検索エンジンのカスタマイズ
    • 社内ナレッジベースや文書管理システムをAIに学習させ、即時検索できる。

MCPServerの始め方

  1. GitHubなどからMCPServerの実装を入手
  2. サーバー環境にセットアップ（Node.jsやPythonが主流）
  3. 外部APIやデータベースへの接続設定を行う
  4. ChatGPTやClaudeなどのクライアントAIと連携設定
  5. 実際に自然言語で指示を与え、AIが外部システムを呼び出すことを確認

FAQ（よくある質問）

Q1. MCPServerは誰でも使える？
→ 基本は開発者向けですが、今後はノーコード的に使えるサービスも増えると予想されます。

Q2. 無料で利用できる？
→ オープンソース実装は無料ですが、クラウドで提供される商用MCPServerは有料の可能性があります。

Q3. どのAIと連携できる？
→ ChatGPT（OpenAI）、Claude（Anthropic）、Gemini（Google）など、主要なAIと連携可能です。

まとめ

  • MCPServerとはAIと外部システムをつなぐサーバーであり、MCPの実装形態のひとつ
  • AIがデータベースやAPIを活用できることで「ただの会話相手」から「実務を実行するエージェント」へ進化
  • 開発者にとっては、AI活用を飛躍的に広げる重要なインフラになる

参考

MCP入門
https://zenn.dev/mkj/articles/0ed4d02ef3439c

MCPの概要を学ぶに下記入門書がおすすめです。

↓↓

引用文献

  1. MCP (Model Context Protocol)について整理してみた！LLMと外部ツールを繋ぐ橋渡し技術 ↩︎

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