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MCP（Model Context Protocol）
MCPサーバーの作り方、活用事例、A2Aプロトコルとの比較
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記事
MCPとは
MCP（Model Context Protocol）は、Anthropicが策定したAIモデルと外部ツールを接続するためのオープンプロトコルです。「AIに手足を与える」と表現されるように、LLMがデータベース・API・ファイルシステムなど外部リソースに安全にアクセスできる仕組みを提供します。
USBがどんなデバイスでもPCに繋がるように、MCPはどんなツールでもAIに繋げる「共通インターフェース」です。
なぜMCPが必要か
LLM単体では、学習データにない最新情報や社内データにアクセスできません。MCPがこの壁を壊します。
| 課題 | MCPなし | MCPあり |
|---|---|---|
| 社内DB参照 | プロンプトに手動コピペ | AIが直接SQLクエリ |
| ファイル操作 | ユーザーが手作業 | AIが読み書き |
| 外部API呼び出し | 別ツールで実行→結果を貼る | AIがAPI直接実行 |
MCPサーバーの構成
MCPサーバーは3種類の機能を提供できます。
- Resources — AIに読ませるデータ（ドキュメント、DB、ファイル）
- Tools — AIに実行させるアクション（API呼び出し、計算、書き込み）
- Prompts — 定型プロンプトのテンプレート
TypeScriptまたはPythonで実装でき、公式SDKが用意されています。シンプルなMCPサーバーなら数十行のコードで作れます。
このトピックの読み方
MCPを理解したい → 下の「まずこれを読む」の作り方ガイドから。仕組みとハンズオンを同時に学べます。
理論を深めたい → 「MCP is all you need」Pydantic作者の解説が理論面で最も充実しています。
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