MCPとは何か
Model Context Protocol

MCP

とは何か

非エンジニアでもわかる、MCPのしくみ

導入

AIが、別のサービスを操作

Claudeに指示をしたら、Canvaでデザインが作られた。

Claude
指示を受けたAI
「告知画像を作って」
Canva
外部の別サービス
これを実現しているのが MCP という仕組みです。
01 MCP登場以前

閉ざされていた初期のAI

学習データの世界
×
外部のデータ
×
他のサービス
01 MCP登場以前

APIで外部サービスと接続

API＝あるサービスの機能やデータを、外部のプログラムから使えるようにする仕組み

事前にプログラムで固定

いつ情報を取りに行くか、どのAPIを使うか

AIの役割

決められた通りに動くだけ

01 MCP登場以前

プラグインでサービスに接続①

プラグイン
Function Calling
サービス
関数：予定を登録する
関数：デザインを作る
関数：メールを検索する
サービスによって関数が異なるため、サービスごとにプラグインを作る必要があった。
01 MCP登場以前

プラグインでサービスに接続②

組合せ爆発
02 MCPの登場

共通の「接続口」で、組合せ爆発を解決

02 MCPの登場

MCPクライアントとMCPサーバー

MCP
クライアント
MCPの共通形式
MCP
サーバー
MCPクライアントの役割

AIの「この機能を使いたい」を共通形式に変えて送り、返ってきた結果をAIに渡す

作るのは AIの会社
MCPサーバーの役割

共通形式の依頼をサービス独自のAPI仕様に変えて伝え、結果をAI側に返す

作るのは 主にサービス運営会社
02 MCPの登場

共通形式の土台：JSON-RPC

「相手に処理を頼み、結果を受け取る」ためのプログラムの書き方。
プログラム同士が裏側で会話する形式として、以前から使われてきた。

// AI → サービスへの依頼（例）
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "デザインを作る",
    "arguments": { "内容": "セミナー告知" }
  }
}
MCPに採用された理由

通信経路を選ばない

双方向に使える

シンプルで実装しやすい

03 実際のMCPの動き

ClaudeがCanvaで画像を作るまで

MCPは、APIやFunction Callingと別物ではなく、それらを組み合わせて動いている

ユーザー
MCP
クライアント
MCP
サーバー
Function Calling JSON-RPC API
1

04 MCPが優れている点

一度つなげば、どのAIからでも使える

01

どのAIからも接続

クライアントとサーバーを1度置けば、MCP対応のどのAIからでも各サービスへ。

02

個別開発が不要

独自プラグインを作る必要がなく、組み合わせ爆発も起きない。

03

新機能に自動対応

接続時にツール一覧を問い合わせるので、サービスが機能を足してもAI側の対応は不要。

2026年 公式拡張
MCP Apps

フォームやグラフなどの操作画面をチャット内に表示。候補を選んだり、情報を入力したりできる。
※ 表示できる画面は、MCPサーバーとAIアプリの対応状況による

05 MCP利用時の注意点

信頼できる接続先に限定

01

怪しいサーバーに接続しない

誰でも公開できるため、公式のものか各AIの公式ディレクトリに載っているものを。

02

権限は必要最小限に

メールを読ませたいだけなら、送信権限までは渡さない。まずは読み取りのみから。

03

実行前の確認を飛ばさない

メール送信・ファイル削除・支払いなど、取り消せない操作は必ず自分で確認。

AIを使っているつもりでも、その外とのやり取りがあることを忘れない。
06 MCPサーバーを作る方法

自分でMCPサーバーを作るには

1 決めるAIに任せる作業例：在庫数を調べる
2 書く公式の開発キットでClaude Codeなどに作ってもらうことも可能
3 動かすPC or クラウド自分のパソコンか、ネット上のクラウドで
4 登録AIの設定画面で接続先として登録すれば使える
用途の例
  • 社内マニュアルの検索
  • 在庫や予約システムの操作
  • 自社サービスをAIから使えるようにする
人が確認すること

正しく安全に動くか。ネットに公開するなら、誰でも使える状態になっていないか。

まとめ

MCPとは、AIとサービスを
つなぐ共通の取り決め

MCP
クライアント
JSON-RPC
MCP
サーバー
API
「セミナー告知の画像を作って」を理解し、ツールを選んだのはAI。
その判断をMCPクライアントが伝え、MCPサーバーがCanvaのAPIに取り次ぎ、Canvaがデザインを作った。
これから

MCPは、画面の外へ

ソフトウェアのサービスだけでなく、ロボットや家電など、現実の機器をAIから操作する分野にも広がっていく。

ありがとうございました 竹内崇