MCPとは?AIと道具をつなぐ仕組みをわかりやすく【2027年】

MCPとは?AIと道具をつなぐ仕組みをわかりやすく【2027年】

ClaudeやChatGPTで、コネクタやMCPという言葉を見かけませんか。何をつなぐための物なのか、分からず迷う方へ整理します。

結論

MCPとは、AIと外の道具やデータをつなぐ、共通の差し込み口の決まりです。

  • 道具ごとに、別々のつなぎ方を作る手間を減らします。
  • Claudeの会社が2024年に公開し、今は中立の団体へ寄贈されています。
  • つなぐ先を選び、大事な操作の前に人が認める条件を決めます。
鈴木 晋介

この記事の監修者

鈴木 晋介株式会社WEBMARKS 代表取締役

同志社大学を卒業後、設備メーカーの海外営業を経て2016年に独立。旅行・医療などのメディアを自ら運営し、SEOとWeb広告で検索上位を数多く獲得してきました。いまはWebマーケティングのスクールと法人研修を運営しながら、11部署57名のAIエージェントと会社を回しています。

公的な認定・承認:神奈川県 経営革新計画 承認/経済産業大臣認定講座/厚生労働大臣指定講座/経済産業省 リスキリング補助事業者

目次
  1. MCPとは?AIと外の道具をつなぐ共通の差し込み口
  2. なぜMCPが必要?つなぎ込みが掛け算から足し算に
  3. MCPの仕組みは?3つの役と窓口が出す3つの物
  4. MCPはいつ誰が作り、2026年までにどう広がった?
  5. MCPで何ができる?デジタル庁の実例
  6. MCPはAPI・RAGと何が違う?いつも必要?
  7. MCPを安全につなぐには?IPAの注意とClaudeの入口
  8. WEBMARKSはMCPをどう使っている?
  9. MCPのよくある質問
  10. MCPとは:まとめと今日からの3つの行動

MCPとは?AIと外の道具をつなぐ共通の差し込み口

MCPは、AIアプリと外の道具をつなぐ共通の規格です。AIの考える頭脳ではなく、情報や機能を受け渡す決まりです。

ウェーブ
MCPは、AIの頭ではなく差し込み口の決まりです。何を考えるかと、どの道具へつなぐかを分けると、役割が見えてきます。

何の略か

MCPは、Model Context Protocolの略です。Protocolは、やり取りするための共通の約束と捉えると分かります。AIアプリと外のシステムが、その約束で情報を受け渡します。

MCP公式の紹介は、公開された標準として説明しています。AIアプリを、データや仕事の道具へつなぐ仕組みです。使うAIと、つなぐ先のサービスの間に位置します。

USB-Cのたとえ

英語のMCP公式ページで、定義と図を見る画面です。

画面1MCP の公式ドキュメントで、MCP の意味と『AIアプリと外の道具をつなぐ共通の差し込み口』の図を確かめる

MCP の公式ドキュメントで、MCP の意味と『AIアプリと外の道具をつなぐ共通の差し込み口』の図を確かめる。赤枠の番号は画像の下の説明に対応

  • 1定義の文(MCP は AIアプリを外部のシステムにつなぐオープンソースの標準)
  • 2USB-C のたとえの文(電子機器をつなぐ決まりの USB-C と同じく、AIアプリを外部の道具につなぐ決まり)
  • 3図(左=チャット・コード用エディタ・ほかのAIアプリ、真ん中=MCP の標準プロトコル、右=データとファイル・開発ツール・仕事のツール。矢印は双方向)
この画面で確かめること図の真ん中の MCP から、左の AIアプリ3種と右のデータ・道具3種へ、双方向(Bidirectional data flow)の矢印が出ているかを見る。ページの上の欄(この画面の外)に「Version 2026-07-28 (latest)」と出ていることも確かめる。
覚えておく点MCP は AI の「頭」ではなく、AI と外の道具をつなぐ「差し込み口の決まり」。決まりが共通なので、AIアプリの側は道具ごとに別の作り方をしなくてよい。
出典:Model Context Protocol「What is the Model Context Protocol (MCP)?」(英語のページ)(https://modelcontextprotocol.io/docs/getting-started/intro)/撮影:2026-11-04

赤枠1の定義、赤枠2のUSB-Cのたとえを見ます。赤枠3の左右の矢印を追い、自分がつなぎたい道具を書き出します。

USB-Cは、いろいろな機器を同じ形の口でつなぐ規格です。MCPも、AIと外の道具を共通の約束でつなぎます。ただし、口が共通でも、何を許可するかは別に決めます。

たとえば、資料を探す道具と、ファイルを変える道具があります。どちらもつなげても、仕事への影響は同じではありません。MCPを入れる前に、その接続先が何をできるかを見ます。

AIの頭ではない

ClaudeやChatGPTは、AIアプリの例です。MCPは、そのアプリから外の道具へつなぐ部分に関わります。AIが賢くなることと、必要な情報へ届くことを分けると理解できます。

MCPをつなぐだけで、仕事が全部自動になるわけではありません。目標を渡し、道具を選んで仕事を進める側の設計も必要です。その基本は、AIエージェントとはで解説します。

図解:MCPはAIと道具をつなぐ差し込み口・AIアプリ・共通の口・道具・データ

なぜMCPが必要?つなぎ込みが掛け算から足し算に

AIアプリと道具を個別につなぐと、組み合わせごとの作業が増えます。MCPは、両側が共通の約束へ対応する形にします。

マリーネ
今までは、道具を一つ増やすたびに全部のAIへ作り直していたのでしょうか。共通の口にすると、どの部分の手間が変わりますか。

道具ごとのつなぎ込みの手間

MCPの説明で出てくるのが、N×Mの問題です。AIアプリの数と、つなぐ道具の数を掛け合わせる考え方です。それぞれ別々の作り方なら、組み合わせの数だけ接続を考えます。

たとえば、資料の検索先を別のAIからも使いたい場合です。AIごとに同じ検索の接続を作ると、変更への対応も重なります。MCPは、こうしたつなぎ方を共通化するための決まりです。

M+Nになる理由

MCP対応のAIアプリと、MCP対応の道具の窓口を用意します。AI側は共通の約束で話し、道具側も同じ約束で応じます。接続を個別の組み合わせではなく、両側の対応として考える形です。

たとえば、AIアプリ3つと道具5つを個別につなぐと15通りです。共通の決まりへ対応するなら、3+5=8と考えられます。これはつなぎ方の整理で、開発の作業量そのものの保証ではありません。

M+Nは、すべての開発費がその数になるという意味ではありません。接続ごとの認証や、権限の設定は別に必要です。認証は、誰が来たかを確かめる入館証のような仕組みです。

権限は、その人が開ける部屋を決める鍵束にたとえられます。MCPの口を共通にしても、どの部屋へ入れるかは残ります。共通化の利点と、安全な接続の条件を一緒に考えます。

公式の図は、AIアプリとデータ、開発や仕事の道具を左右へ置きます。自分の仕事でも、まずAIと道具の名前を分けて書けます。次に、資料を読むだけか、変更まで任せるかを決めます。

図解:つなぎ込みが掛け算から足し算に・個別につなぐ 3×5=15通り・共通の口 3+5=8・認証と権限は別に決める

MCPの仕組みは?3つの役と窓口が出す3つの物

ホスト、クライアント、サーバーの3役でつながります。サーバーは、道具、データ、使い回すひな型を出します。

ウェーブ
AIアプリが窓口ごとにつなぎ役を作ります。つなぐ先が増える時は、その先で何ができるかと、渡す権限も一緒に見てください。

ホスト・クライアント・サーバー

ホストは、ClaudeやVS CodeのようなAIアプリです。VS Codeは、プログラムを書く作業机のようなソフトです。クライアントは、そのアプリの中で接続を受け持つつなぎ役です。

サーバーは、情報や機能を出す窓口です。つなぎ役は、接続先ごとに作られます。一つのAIアプリの中に、複数のつなぎ役がある形です。

英語の公式Architectureで、3役の図を見る画面です。

画面2MCP の公式ドキュメントで、AIアプリ(ホスト)が道具ごとにつなぎ役(クライアント)を作り、道具の窓口(サーバー)とつながる形を確かめる

MCP の公式ドキュメントで、AIアプリ(ホスト)が道具ごとにつなぎ役(クライアント)を作り、道具の窓口(サーバー)とつながる形を確かめる。赤枠の番号は画像の下の説明に対応

  • 13つの役の説明(MCP Host=AIアプリ/MCP Client=サーバーとの接続を保つつなぎ役/MCP Server=情報や機能を出すプログラム)
  • 2例の段落(VS Code がホスト。Sentry のサーバーにつなぐとつなぎ役が1つ、ファイルのサーバーにつなぐともう1つできる)
  • 3図(ホストの中にクライアント1〜4。それぞれ『専用のつなぎ(Dedicated connection)』で、手元のサーバー A・B と、遠くのサーバー C へつながる)
この画面で確かめること図で、クライアント3と4が同じ遠くのサーバー C につながっているかを見る(遠くのサーバーは複数のクライアントに使える)。サーバーに Local(手元)と Remote(遠く)の両方があることも確かめる。
覚えておく点つなぎ役は、つなぐ先ごとに1つずつできる。つなぐ道具が増えるほど、つなぎ役も増える。この数が、権限をどう分けるかの話(M229)につながる。
出典:Model Context Protocol「Architecture overview」(Participants の節・英語のページ)(https://modelcontextprotocol.io/docs/learn/architecture)/撮影:2026-11-04

赤枠1の定義と、赤枠3の接続の線を追います。手元と遠くのサーバーの違いを見て、自分の接続先の場所を整理します。

公式の図では、複数のクライアントが同じ遠くのサーバーへつながります。遠くの窓口は、複数のつなぎ役から使える構成です。窓口の数と利用者の数を、同じ意味で数えないようにします。

ツール・リソース・プロンプト

MCPのサーバーが出す物は、実行する道具だけではありません。参照するデータや、使い回す依頼のひな型もあります。公式はTools、Resources、Promptsとして整理しています。

名前 何か 例
ツール 実行できる機能 ファイル操作・検索
リソース 参照するデータ ファイルの中身
プロンプト 使い回すひな型 決まった依頼の形

英語の公式文書で、窓口が出す3つの物を見る画面です。

画面3MCP の公式ドキュメントで、道具の窓口(サーバー)が出す物は『ツール・リソース・プロンプト』の3つだと確かめる

MCP の公式ドキュメントで、道具の窓口(サーバー)が出す物は『ツール・リソース・プロンプト』の3つだと確かめる。赤枠の番号は画像の下の説明に対応

  • 1primitives の説明(クライアントとサーバーが互いに出せる物の種類を決める、MCP でいちばん大事な考え方)
  • 2サーバーが出す3つ(Tools=AIが呼べる実行できる機能。例:ファイル操作・API呼び出し・データベースの検索/Resources=参照できるデータ。例:ファイルの中身・データベースの記録/Prompts=使い回せるひな型)
  • 3一覧から実行までの流れ(*/list で何があるか聞き、*/get で取り、tools/call で実行する)
この画面で確かめること3つの名前(Tools・Resources・Prompts)と、それぞれの例が並んでいるかを見る。3の段落で、まず tools/list で一覧を聞いてから実行する順番になっているかを確かめる。
覚えておく点AI は最初に「この窓口には何があるか」を一覧で聞き、選んでから呼ぶ。窓口が出す物は、実行する道具(Tools)だけではない。
出典:Model Context Protocol「Architecture overview」(Primitives の節・英語のページ)(https://modelcontextprotocol.io/docs/learn/architecture)/撮影:2026-11-04

赤枠2で3つの種類、赤枠3で一覧から実行への流れを見ます。つないだ先が、どの種類の物を出すかを確認します。

公式の流れでは、まず一覧で何があるかを聞きます。その後、必要な物を取り、ツールなら実行します。窓口があるだけでなく、その窓口の提供する物を知る段階があります。

公式の表記では、一覧を聞く操作はtools/listです。実行する時はtools/callという名前になります。レストランでメニューを見てから注文するように、一覧と実行が分かれます。

Resourcesは、実行する機能ではなく参照する情報です。たとえばファイルの本文を読むことと、ファイル名を変えることは違います。MCPサーバーを見る際は、データを出すのか、操作を出すのかを確かめます。

Promptsは、使い回す依頼のひな型です。毎回同じ形の仕事を頼む時に、共通の枠を用意する考え方です。道具、資料、ひな型の3つを分ければ、窓口が何を返すかを整理できます。

手元と遠く

ローカルは手元、リモートは遠くの環境です。MCP公式は、手元のstdioと遠くのStreamable HTTPを説明しています。前者は手元のプログラム間、後者はネット越しの連絡と考えると分かります。

接続先が手元か遠くかで、設定する場所も変わります。ファイルへ触る道具なら、どの場所に届くかが重要です。つなぐ方法と、その先で操作できる範囲を分けて見ます。

図解:MCPの3つの役・ホスト:AIアプリ・クライアント:つなぎ役・サーバー:窓口図解:窓口が出す3つの物・ツール:実行する・リソース:読む・プロンプト:ひな型

MCPはいつ誰が作り、2026年までにどう広がった?

Anthropicが2024年11月に公開し、2025年12月に財団へ寄贈しました。2026年は仕様の更新と、新しい機能への対応が進んでいます。

マリーネ
Claudeの会社が作ったなら、その会社だけの規格なのでしょうか。ChatGPTでの対応や、今の運営元も知っておきたいです。

2024年の公開

Anthropicの公開発表は、2024年11月25日です。仕様とSDK、Claude Desktopの対応、既製のサーバーを公開しました。SDKは、開発に使う部品箱のような物です。

公開したサーバーの例には、Google DriveやSlack、GitHubがあります。GitHubは、プログラムを公開して共有する棚のようなサービスです。既存の資料や開発の仕事へつなぐ例が、最初の発表に含まれています。

同発表の早期採用には、BlockやApolloが挙がっています。開発用の道具では、Zed、Replit、Codeium、Sourcegraphも並びます。規格を公開する側と、対応する道具を作る側が一緒に広がった形です。

英語のAnthropicの発表で、公開した物を見る画面です。

画面4Anthropic の2024年11月の発表で、MCP が『AIとデータのある場所をつなぐオープンな標準』として公開されたことを確かめる

Anthropic の2024年11月の発表で、MCP が『AIとデータのある場所をつなぐオープンな標準』として公開されたことを確かめる。赤枠の番号は画像の下の説明に対応

  • 1定義の段落(開発者が、データと AI の道具の間に安全な双方向のつなぎを作れるオープンな標準。データを MCP サーバーとして出すか、サーバーにつなぐ AI アプリ=MCP クライアントを作る)
  • 2公開された3つの部品(MCP の仕様と SDK/Claude Desktop のローカル MCP サーバー対応/MCP サーバーの公開リポジトリ)
  • 3早期に使った会社の段落(Block・Apollo/Zed・Replit・Codeium・Sourcegraph)
この画面で確かめること同じページの右の欄に公開日「Nov 25, 2024」が出ている(この画面の外)。この画面では、公開された物が3つあること、早期に使った会社の名前が並ぶことを見る。
覚えておく点MCP は「Anthropic が2024年11月に公開した規格」で、最初から仕様・SDK・既製のサーバーが一緒に出された。2025年12月に運営が財団へ移った(次の画面)。
出典:Anthropic「Introducing the Model Context Protocol」(英語のページ)(https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol)/撮影:2026-11-04

赤枠2の3つの部品と、赤枠3の早期採用の会社を見ます。規格だけでなく、使うための部品も一緒に出た点を確認します。

OpenAIの対応

OpenAIのCEO、Sam Altmanは2025年3月、MCP対応を表明しました。

発信は、Agents SDKでまず対応したと説明しています。ChatGPTのデスクトップアプリとResponses APIは、順次対応する内容です。自分が使うアプリの入口も確認します。

公式の対応一覧には、Claude、ChatGPT、VS Code、Cursorなどがあります。Cursorも、コードを書くための開発用の道具です。すべての対応製品で同じ操作になる、と一律に考える必要はありません。

財団への寄贈

Anthropicの寄贈発表は、2025年12月9日です。Linux Foundation傘下のAgentic AI Foundationへ寄贈しました。Linux Foundationは、共通の技術を支える団体です。

英語の寄贈発表で、運営元と広がりを見る画面です。

画面5Anthropic の2025年12月の発表で、MCP が Linux Foundation の財団へ寄贈され、公開サーバー1万超・対応製品が広がったことを確かめる

Anthropic の2025年12月の発表で、MCP が Linux Foundation の財団へ寄贈され、公開サーバー1万超・対応製品が広がったことを確かめる。赤枠の番号は画像の下の説明に対応

  • 1公開日(Dec 9, 2025)
  • 2寄贈の文(Anthropic が MCP を Linux Foundation の Agentic AI Foundation〔AAIF〕へ寄贈。Anthropic・Block・OpenAI が共同設立し、Google・Microsoft・AWS・Cloudflare・Bloomberg が支援)
  • 3広がりの3つの事実(公開サーバーが1万超/ChatGPT・Cursor・Gemini・Microsoft Copilot・VS Code が採用/AWS・Cloudflare・Google Cloud・Azure が運用の基盤を提供)
この画面で確かめること3の1つ目に「10,000」という数字があることと、AAIF が「directed fund(指定ファンド)」と書かれていることを見る。
覚えておく点数字は Anthropic の発表(2025年12月9日時点)。MCP は1社の持ち物ではなく、中立の財団が運営する形になった。運営の決め方は変えないと、同じページの別の所(この画面の外)に書かれている。
出典:Anthropic「Donating the Model Context Protocol and establishing the Agentic AI Foundation」(英語のページ)(https://www.anthropic.com/news/donating-the-model-context-protocol-and-establishing-of-the-agentic-ai-foundation)/撮影:2026-11-04

赤枠1の発表日、赤枠2の寄贈先、赤枠3の採用例を見ます。発表時点の数字を、現在の実数と混ぜないようにします。

Anthropicの発表では、公開サーバーは1万超です。SDKの月間ダウンロードは9,700万超としています。どちらも2025年12月9日時点の同社発表の数字です。

Linux Foundationの発表も、設立と寄贈を説明しています。MCP、goose、AGENTS.mdが寄贈された形です。規格や道具、指示のファイルが、同じ土台へ集まっています。

2026年の仕様更新とTasks

公式Architectureは、2026年7月28日版の仕組みを示します。ステートレスは、毎回の依頼だけで処理できる伝票のイメージです。前のやり取りを前提にし続けない構成へ変わっています。

Samplingは非推奨となり、Tasksは拡張として分かれました。Samplingは、道具側からAIへ文章づくりを頼み返す仕組みです。どの版の仕様かを確かめておくと、説明のずれを防げます。

server/discoverは、最初に相手の窓口が何に対応するかを聞く手順です。AIへ与える目標ではなく、接続のやり取りの決まりに関わります。

Tasksは、仕事を受け付けた後の状態を扱う拡張です。Elicitationsは、途中で必要な入力を求める仕組みに当たります。受付票で進み具合を追うことと、追加の質問を返すことにたとえられます。

Claudeの開発者向け公式は2026年10月、追加対応を発信しました。

投稿は、TasksとElicitationsへの対応を伝えています。長い仕事の扱いと、途中で入力を求める機能として、使う場面を確認します。

私たちWEBMARKSは2026年10月、Agent Skillsの財団への動きを紹介しました。

自社投稿は、Agent SkillsもMCPと同じ財団へ向かう話題です。つなぐ規格と、仕事の手順を持ち運ぶ仕組みを分けて理解します。

NISTも、AIエージェントの標準づくりを発表しています。MCPを名指しした資料ではありません。接続の決まりや、安全と本人確認を研究する取り組みです。

出典AIエージェントの標準と接続、安全・本人確認の研究を進めます。この発表はMCPを名指ししていません。NIST AI Agent Standards Initiative

図解:MCPの広がり 2024→2026・2024年11月 公開・2025年3月 ChatGPTも対応表明・2025年12月 財団へ寄贈

AIエージェントを、仕事で使える形にしたい方へ

個人の方はスクールで、法人の方は自社の業務を題材にした研修で学べます。

MCPで何ができる?デジタル庁の実例

資料の検索やデータの集計、開発の道具への接続に使えます。デジタル庁の試作は、AIが条件を決め、道具が計算する分担です。

マーク
自分の仕事でつなぎたい道具を一つ書き出しましょう。資料を探すのか、集計するのか、変えるのかを分けると、必要な口が見えます。

公式が挙げる使い道

MCP公式の紹介は、データとファイル、開発や仕事の道具を示します。AIの会話だけでは届かない情報へ、接続を通じてアクセスします。社内資料の検索や、開発支援が使い道の例です。

つなぐ仕事を考える時は、データの場所から始められます。次に、その情報を読むのか、計算するのかを決めます。AIが自然な言葉で依頼を受け、道具が処理を担う形です。

デジタル庁の公式は2026年8月、行政手続データの試作を発表しました。

発信は、行政手続の調査データをMCPで分析する試作の紹介です。仕組みと役割分担は、同庁の公式noteで確認できます。

AIは条件を決め、計算は道具側

デジタル庁の公式noteで、役割分担を見る画面です。

画面8デジタル庁の公式 note で、行政手続の調査データ約7.5万件を MCP で分析した試作と、LLM と MCP サーバーの役割分担を確かめる

デジタル庁の公式 note で、行政手続の調査データ約7.5万件を MCP で分析した試作と、LLM と MCP サーバーの役割分担を確かめる。赤枠の番号は画像の下の説明に対応

  • 1公開元の欄(『デジタル庁の公式noteです』)
  • 2ポイントの段落(約75,000件のデータを LLM に直接読ませるのではなく、LLM には検索・集計の条件の指定を担わせ、実際の計算は MCP サーバー側で行う/項目の意味・コード値・欠損・指標の計算方法を定義して誤読を抑える/MCP Apps でチャットの中にグラフや表を出す試作)
  • 3公開と試し方の段落(コードは GitHub で公開/MCP 対応のチャット画面や MCP サーバーを動かす環境があれば数分で試せる/データは調査時点の情報)
この画面で確かめること2の段落で「LLM に直接読み込ませるのではなく」という役割分担の書き方を確かめる。3の段落で「データは調査時点の情報です」と書かれているかを見る。
覚えておく点国の機関は、AI にデータを全部読ませるのではなく、「AI は条件を決め、計算は道具側」という分担で MCP を使った。同じ記事の別の所(この画面の外)に、技術検証用のサンプルで保守は保証しないと書いてある。
出典:デジタル庁 Tech ブログ「行政手続等調査データ(約75,000件)をMCPで自然言語分析可能に」(公式 note・2026-08-13)(https://digital-gov.note.jp/n/n56aaf580bfb6)/撮影:2026-11-04

赤枠2の、AIが条件を指定し道具側が計算する説明を見ます。赤枠3のデータの時点も読み、自社で同じように分担できる仕事を探します。

デジタル庁の試作は、約7.5万件の行政手続データを扱います。AIへ全部を直接読ませる代わりに、検索や集計の条件を決めさせます。実際の計算はMCPサーバー側が受け持ちます。

項目の意味、コード値、欠損、指標の計算方法も定義しています。AIへ曖昧な数字を渡すのでなく、集計の意味をそろえる作りです。計算の結果を、チャット内のグラフや表で見せる試作もあります。

コード値は、項目を短い番号で表した札のような物です。欠損は、データの欄が空いている状態です。デジタル庁の試作は、こうした意味を定めて誤読を抑えています。

自社の集計でも、同じ項目名が同じ意味とは限りません。デジタル庁の例を手がかりに、計算する条件と項目の意味を先に決めます。AIへ大量の数字を渡す前に、道具側へ何を任せるかを整理する順です。

MCP Appsは、チャットの中にグラフや表を見せる試作で使われています。答えの文章だけでなく、集計結果を別の形で見る仕組みです。計算の担当と、結果を表示する担当も分けて考えられます。

出典約7.5万件の調査データを扱う試作です。AIが検索・集計の条件を決め、計算はMCPサーバー側で行います。デジタル庁Techブログ 行政手続等調査データをMCPで自然言語分析可能に

これは技術検証用のサンプルで、保守は保証しないと公開元が説明しています。データも調査時点の情報です。自社で使う場合は、現在のデータと運用の責任者を別に決めます。

図解:デジタル庁の試作:考える役と計算する役・AI:条件を決める・MCPサーバー:計算する・チャットで表・グラフ

MCPはAPI・RAGと何が違う?いつも必要?

MCPはつなぐ決まり、APIは機能を呼ぶ窓口です。RAGは資料を探して答えへ使う工夫で、それぞれの役割は違います。

ウェーブ
MCPの得意な所は、認証や権限、つなぎ方の共通化です。すでにある道具だけで足りるなら、MCPを増やす前に、その理由を考えましょう。

API・RAG・Agent Skills・A2Aとの違い

APIは、外から機能を呼ぶ受付のような物です。RAGは、答える前に資料室で必要なページを探すイメージです。MCPは、その資料や道具へつなぐ共通の約束を扱います。

名前 ひと言
MCP AIと外の道具をつなぐ決まり
API 外から機能を呼ぶ窓口
RAG 資料を探して答えへ使う工夫
Agent Skills 仕事の手順を渡す仕組み
A2A エージェント同士の連絡の規格

Agent Skillsは、担当へ渡す作業手順の箱にたとえられます。A2Aは、担当AI同士が話すための共通語のような物です。MCPとの違いは、何と何をつなぎ、何を渡すかにあります。

MCPとAPIは、どちらか一つだけを使う関係とは限りません。道具の窓口の先で、既存のAPIを使う構成もあります。詳しい比較は、MCPとAPIの違いで整理します。

要らない場合もある

NTTドコモビジネスの技術マネージャーで講師の岩瀬義昌さんは、2026年9月に海外の記事を紹介しました。

紹介された海外の記事は、既存APIやCLIを包むだけのMCPは不要と論じます。投稿で紹介された見方で、MCP公式の説明ではありません。自分の仕事で増やす理由があるかを考えます。

CLIは、文字で指示する窓口のような操作方法です。すでに使えるAPIやCLIがあるなら、それだけで足りる場合もあります。MCPにする目的を、流行の名前とは別に説明できるかが判断点です。

場面 選ぶ際の考え方
認証や権限をそろえる MCPの共通化を検討
複数のAIから同じ道具へ 共通の接続口を検討
既存APIを包むだけ APIで足りるか確認
文字の道具で完結する CLIで足りるか確認

図解:MCP・API・RAGの違い・MCP:つなぐ決まり・API:機能を呼ぶ窓口・RAG:資料を探して答える

MCPを安全につなぐには?IPAの注意とClaudeの入口

信頼できる接続先を選び、権限を絞ります。重要な操作の前に、人が承認する条件を決めてからつなぎます。

マリーネ
MCPのサーバーを増やすと、どんな危険があるのでしょうか。便利な道具を足す前に、誰が作り、何を許可するかを確かめたいです。

STEP1:IPAの注意を確かめる

IPAのAIセキュリティ短信で、MCPの話題を見る画面です。

画面7IPA の『AIセキュリティ短信 2025年12月号』で、MCP は複数つなぐと攻撃のリスクが増えると国の機関が注意していることを確かめる

IPA の『AIセキュリティ短信 2025年12月号』で、MCP は複数つなぐと攻撃のリスクが増えると国の機関が注意していることを確かめる。赤枠の番号は画像の下の説明に対応

  • 1発行日と版(2026年4月2日・公開版・2/4ページ)
  • 2見出し『④ MCP の脆弱性』
  • 3本文(MCP は AI と外部ツールをつなぐ標準規格で利用が広がっている/複数の MCP サーバーを連携させると攻撃のリスクは大幅に増え、特にインジェクション攻撃に弱い/2025年に mcp-remote での任意コード実行や Anthropic 公式サーバーのサンドボックス回避などが確認/安全な運用には、開発者の入力検証・権限最小化と、利用者の信頼できる接続先の選定・重要操作時の承認が要る)
この画面で確かめること本文の最後の文に「信頼できる接続先の選定」と「重要操作時の承認プロセス」が並んでいるかを見る。
覚えておく点国の機関(IPA)が、MCP は便利だがつなぐ数が増えるほどリスクも増える、と注意している。IPA 自身が1ページ目の注意書き(この画面の外)で、紹介した事例の正確性・妥当性は IPA が保証するものではないと書いているので、本文では「短信が紹介している」と書く。
出典:IPA「AIセキュリティ短信 2025年12月号」(2026年4月2日 公開版・Chrome の PDF 表示で2ページ目)(https://www.ipa.go.jp/digital/ai/security/rcu1hd0000007gji-att/2-2-3_202512.pdf)/撮影:2026-11-04

赤枠2の脆弱性の見出しと、赤枠3の接続先・承認の説明を見ます。使うサーバーが信頼できるか、重要な操作を誰が認めるかを書き出します。

IPAの短信は、複数サーバーの連携で攻撃リスクが増える話題を紹介しています。特に、インジェクション攻撃を挙げています。これは、読ませる内容へ別の指示を紛れ込ませる手口にたとえられます。

出典短信はMCPの脆弱性を紹介しています。信頼できる接続先と、重要な操作の前の承認を挙げています。IPA AIセキュリティ短信2025年12月号

IPAが紹介する対策には、開発者の入力検証と権限の最小化があります。利用者側は、接続先の選定と承認を受け持ちます。つながった後の便利さだけでなく、何へ触れるかを確認します。

AI安全の参照先には、IPAが運営するJapan AISIもあります。トップページは、MCPを名指しした説明ではありません。MCP固有の注意は、短信の該当箇所と分けて使います。

出典IPAが運営するAI安全の窓口です。今回確認したトップページに、MCPそのものの記載はありません。Japan AISI

STEP2:コネクタを足す

英語のClaude公式ヘルプで、Pro・Maxの接続の手順を見る画面です。

画面6Claude の公式ヘルプで、MCP のサーバーを『カスタムコネクタ』として足す手順を確かめる(Pro・Max の場合)

Claude の公式ヘルプで、MCP のサーバーを『カスタムコネクタ』として足す手順を確かめる(Pro・Max の場合)。赤枠の番号は画像の下の説明に対応

  • 1見出し『For Pro and Max plans』と説明(個人の Pro・Max プランの手順)
  • 2手順1〜4(Customize > Connectors を開く→「+ Add」→「Add custom connector」→名前を入れる→遠くの MCP サーバーの URL を入れて Continue)
  • 3手順5〜8(認証の設定:Authentication=サインインの仕方/OAuth client=Claude の名乗り方/Request headers=API キーなど固定の鍵を送る場合)
この画面で確かめること手順3〜4で自分が入れる物は「名前」と「サーバーの URL」の2つだけで、鍵の類は手順8の Request headers の欄に入れる、という分担になっているかを見る。
覚えておく点入れる URL は、信頼できる提供元の物だけにする。同じページの「Security and privacy considerations」の節(この画面の外)が、Anthropic が検証していないサービスにも接続できるため、信頼できるサーバーだけをつなぐよう注意している。
出典:Claude ヘルプ「Get started with custom connectors using remote MCP」(英語のページ)(https://support.claude.com/en/articles/11175166-get-started-with-custom-connectors-using-remote-mcp)/撮影:2026-11-04

赤枠2で名前とサーバーURLを入れる手順を見ます。赤枠3の認証の欄は別の設定なので、接続先の案内と合わせます。

公式ヘルプでは、CustomizeからConnectorsへ進みます。+ Add、Add custom connectorを選びます。名前と、遠くのMCPサーバーのURLを入力する流れです。

鍵を送る場合の欄は、Request headersです。これは、窓口へ渡す補足情報の封筒にたとえられます。名前やURLを入力する所と、認証の設定を分けます。

Team・Enterpriseは、管理者が追加する手順です。Claude Codeなら、公式MCP文書が入口になります。claude mcp addで追加する方法が案内されています。

つなぎすぎない

Claudeの公式ヘルプは、信頼できるサーバーだけを使うよう注意しています。接続先が提供する道具と、与える権限を確認します。書き込みまで必要かを、読むだけの仕事と分けて考えます。

公式ヘルプは、Anthropicが検証していない先にもつながると説明します。追加できることだけを、信頼できる根拠にはしません。提供元と、その先でできることを確認してから接続します。

IPAの短信は、2025年のmcp-remoteの任意コード実行なども紹介しています。任意コード実行は、想定外のプログラムを動かされる問題です。サンドボックス回避は、作業場所の囲いを越える問題にたとえられます。

短信が紹介する事例と、自分の接続先の状態は分けます。名前が同じMCPだから、すべて同じ危険や対策とは考えません。入力を確かめる開発者と、接続を選ぶ利用者の役割を確認します。

私たちWEBMARKSのnoteも、外し方の確認を扱っています。拡張機能を外しても、MCP接続が残る場合があるという話です。詳しい対策は、MCPのセキュリティで解説します。

図解:MCPを安全につなぐ3つの約束・信頼できる接続先を選ぶ・権限を絞る・大事な操作は人が承認

WEBMARKSはMCPをどう使っている?

私たちWEBMARKSでは、担当AIが接続口を使い、監査役が条件を確認します。つなぐ前には、提供元と範囲、許可、更新、外し方を見ます。

マーク
今つないでいるMCPを、五つの項目で点検しましょう。使える状態だけで終えず、どこへ触れ、どう外すかまで書いておきます。

AI組織とつなぎ口

社長から統括AI、部署、担当AIへ指示を渡す形です。担当AIがMCPの接続口を使い、監査役が完了の条件で差し戻します。公開の判断は、代表の鈴木が持ちます。

本文は、OpenAIの会話の担当Codexが11月4日から書いています。設計はClaudeのAPIで、外からAIを呼ぶ受付に当たります。調べはGrokと下調べのAI、図解は原版を渡したGPT Imageが担当します。

点検は機械と、書き手とは別の会社のAIの採点です。85点未満は差し戻します。全体の指示と見本の確認は、統括のClaudeが受け持ちます。

止まる所の切り分け

私たちWEBMARKSは、つながる・読める・操作できるを分ける方法を紹介しています。接続の受付ができたことと、必要な操作ができることを別に見ます。

仕事の指示は、目的と完了の条件を渡す形です。担当AIが道具を選び、結果を戻す流れは、AIエージェントとMCPで扱います。この記事では、接続そのものの基本を押さえます。

つなぐ前の5つの確認

私たちの公開noteは、次の5項目を挙げています。入れる前に確認する物として、ひとまとまりにできます。外した後も接続が残る場合まで含めて見ます。

作った人:信頼できる提供元か
触れる場所:必要な資料と道具だけか
許可:どの操作まで認めるか
更新:変更をどう確認するか
外し方:接続をどこで終えるか

会社の運用の土台には、総務省のAI事業者ガイドラインもあります。掲載ページは、MCPそのものを説明した物ではありません。会社での確認と、MCP固有の技術の説明を分けて参照します。

出典最新は第1.2版で、2026年3月31日公表です。今回確認した掲載ページにMCPの語はありません。総務省 AI事業者ガイドライン

図解:つなぐ前の5つの確認・作った人・触れる場所・許可

AIエージェントを、仕事で使える形にしたい方へ

個人の方はスクールで、法人の方は自社の業務を題材にした研修で学べます。

MCPのよくある質問

Q. MCPは何の略ですか?

Model Context Protocolの略です。AIアプリと外の道具やデータをつなぐ、共通の決まりです。公式は、USB-Cにたとえて説明しています。

Q. MCPホストとは何ですか?

ClaudeやVS CodeのようなAIアプリです。その中に、接続先ごとのクライアントが作られます。サーバーは、外の情報や機能を出す窓口です。

Q. MCPとRAGの違いは何ですか?

RAGは、資料を探して答えへ使う工夫です。MCPは、AIと道具をつなぐための決まりです。資料を探す処理と、その道具へつなぐ部分を分けると分かります。

Q. MCPサーバーは危険ですか?

IPAの短信は、複数サーバーの連携と攻撃リスクを紹介しています。信頼できる接続先と、重要操作の前の承認が必要です。便利さだけで選ばず、触れる範囲と外し方も確認します。

Q. ChatGPTでも使えますか?

MCP公式の対応一覧にChatGPTが含まれます。OpenAIのCEOも、2025年3月に対応を発信しました。自分の環境では、コネクタの入口と利用条件を確認します。

Anthropicの2025年12月の発表にも、採用製品としてChatGPTが挙がっています。

MCPとは:まとめと今日からの3つの行動

MCPは、AIと外の道具をつなぐ差し込み口の決まりです。ホスト、つなぎ役、窓口の3役を分けると理解できます。デジタル庁の例のように、考える役と計算する道具を分担できます。

  1. 今使うAIのコネクタ欄を開きます。
  2. 入れているMCPを、提供元などの5項目で点検します。
  3. つなぎたい道具を一つ決め、必要な権限を整理します。
鈴木 晋介

監修者

鈴木 晋介株式会社WEBMARKS 代表取締役

同志社大学を卒業後、設備メーカーの海外営業を経て2016年に独立。旅行・医療などのメディアを自ら運営し、SEOとWeb広告で検索上位を数多く獲得してきました。いまはWebマーケティングのスクールと法人研修を運営しながら、11部署57名のAIエージェントと会社を回しています。

公的な認定・承認:神奈川県 経営革新計画 承認/経済産業大臣認定講座/厚生労働大臣指定講座/経済産業省 リスキリング補助事業者

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