AI モデルは賢いけれど忘れっぽいと感じたことはありませんか?
それ：
- 質問に答える
- コードを書く
- データを要約しますが、全体像を完全に見逃しています。
過去のチャットの記憶がなく、プロジェクトの目標を認識しておらず、カスタム指示に従う能力もありません。
70% を超える開発者が、大規模言語モデルにおける最大の課題の 1 つは、タスク間で一貫したコンテキストを維持することだと述べています。
ここで、モデル コンテキスト プロトコル (MCP) が登場します。
この簡単なガイドでは、次のことを説明します。
- Anthropic MCP とは何ですか?
- 今日の急速に変化するAI分野でなぜそれが重要なのか
- 開発者や組織が技術的な問題に悩まされることなく、よりコンテキストを認識し、柔軟で効率的なモデルを構築できるように支援します。
AI が初めての方でも、次の大きな製品に取り組んでいる方でも、この投稿は Claude MCP をすぐに理解するのに役立ちます。
クロードMCPとは何か？そしてそれがAIにおいて最も過小評価されているパワームーブである理由
人々は今、MCP を使ってワイルドなことを行っています。
ある開発者は、純粋に直感と最小限の指示だけで、Claude に Blender で 3D アートを生成してもらいました。
しかし、MCP とは一体何でしょうか?
MCP は、アプリが LLM にコンテキストを配信する方法を変えるオープン プロトコルです。
これをユニバーサル ポートと考えてください。カスタム コードなしで AI モデルをあらゆるソース、ツール、アプリに接続してプラグインできるようになります。
MCPが登場する前は、あらゆるAIツールが各サービスへの個別の接続をハードコードする必要がありました。これは煩雑で、手作業が多く、時間のかかる作業でした。
今？
MCP を使用すると、単一の標準化されたインターフェースを使用して、Claude や Windsurf などのエージェントを Slack、GitHub、さらにはローカル ファイルにリンクできます。
統合ごとに新しい API コネクタを構築する必要がなくなります。
プラグアンドプレイの AI 時代が正式に到来しました。
これを橋と考えてください。Claude をリアルタイム ツール、API、ローカル ファイル、そして必要なほぼすべてのデータ ソースにシームレスに接続します。
それで…実際に何ができるのでしょうか?
実際の例をいくつか見てみましょう。
- Pietro Schirano 氏は、EverArt AI の API に接続するサーバーを立ち上げ、Claude がオンデマンドで画像を生成できるようにしました。
- Anthropic の Claude 関係責任者 Alex Albert 氏は、Brave Search の API に接続して Claude にインターネット アクセスを提供しました。
「ちょっと待ってください、ChatGPT はすでに Bing と DALL·E で同じことをやっているのではないですか?」とお考えなら、その通りです。
しかし、ここで Claude の MCP が優位になります。
MCPを選ぶ理由 > その他
ハードコードされたプラットフォーム固有の統合とは異なり、MCP はオープンで柔軟性があります。
これはクライアント サーバー アーキテクチャに基づいて構築されており、次のようになります。
- クライアント = Claude Desktop、IDE、AI搭載アプリなどのツール
- サーバー = データソースを公開する軽量アダプター
これらのソースには次のようなものがあります。
- リモート (例: GitHub、Slack などの API)
- またはローカル（システムファイル、フォルダ、データベースなど）
ピエトロはまさにそれを実行しました。彼はクロードにローカルファイルの作成と操作の権限を与えました。もはや読み取り専用ではありません。
物を構築し、保管し、後で操作することができます。
それは本格的な自律性です。
しかし、MCP は単なる人類学的なものなのでしょうか?
Anthropic は MCP を導入しましたが、その将来はまだ未知数です。
これはオープン スタンダードとして位置付けられていますが、これが Anthropic 主導のままになるのか、それとも AI エコシステム全体で広く採用されるクロスプラットフォーム プロトコルに進化するのかはまだ不明です。
これは極めて重要です。
MCP が AI コンテキスト共有のユニバーサル フォーマットになれば、企業、クラウド、ユース ケースをまたいでモデルとツールがどのように連携するかが決まります。
結論は？
MCP は本格的なコンテキスト ゲートウェイであり、ベンダー ロックインなしで、Claude をツール、データ、ワークフローにアクセスできる実践的なアシスタントに変えます。
MCP は、AI モデルが適切に作業を行うために必要なすべての情報を、クリーンかつ繰り返し可能で柔軟な形式で AI モデルに提供する新しい方法です。
学校給食にラベルを貼るようなものです。
「サンドイッチ＝ランチ用。」
ジュース＝休憩に。
「りんご＝おやつ」
つまり、混乱はありません。MCP は AI タスクから混乱を排除します。
MCP はなぜ必要だったのか? 簡単な背景説明。
少し巻き戻してみましょう。
ChatGPT のような大規模言語モデル (LLM) は、次の単語を予測するという点で優れています。
本当にそれです。
たとえば、「My Big Fat Greek…」と言った場合、LLM はトレーニングに使用したすべてのデータに基づいて「Wedding」と推測する可能性があります。
それは賢いやり方ですが、非常に限られた範囲でのみです。
LLM だけでは、実際には何もできません。
インターネットを閲覧したり、カレンダーを更新したり、メールを読んだりすることはできません。
テキストを生成するだけです。
そこで次の論理的なステップは、LLM にツールを提供したらどうなるかということでした。
ここからが面白くなってきました。
開発者は、LLM を次のような外部ツールやサービスに接続し始めました。
- 検索エンジン
- メールクライアント
- データベース
- API。
チャットボットに腕と脚を与えるようなものだと考えてください。
次のようなことが可能になりました:
- リアルタイム情報を取得する（Perplexity のように）
- Zapierを通じてアクションをトリガーする
- メールを受信すると、スプレッドシートを自動的に更新します。
今では、LLM は単なるチャット以上のことを行っています。
彼らは行動を起こしていた。
しかし…ここに問題があります。
すべてのツールは独自の言語を話します。
ある API は英語のように見え、別の API はスペイン語のように見え、3 つ目は日本語のように見えるかもしれません。
- これらすべてをまとめるには、大量のコードを書く必要がありました。
- デバッグしてください。
- それを維持してください。
1 つのサービスでも API が変更された場合はどうなるでしょうか?
すべてが壊れる可能性があります。
これが、Jarvis のような AI アシスタントがまだ存在しない理由です。
LLMが強力ではないからではなく、
これらすべてのツールを接続するのは面倒で壊れやすいプロセスだからです。
ここで、Model Context Protocol (MCP) が登場しました。
人類中心のMCPの夜明け
ここで、モデル コンテキスト プロトコル (MCP) が登場します。
これは、LLM とそれが連携するために必要なすべての外部ツールおよびサービスとの間の万能翻訳機のようなものだと考えてください。
MCP は、10 種類の異なる API 言語を使用する代わりに、1 つの共通言語を作成します。
これは LLM とツールの間に位置し、一方側で状況が変わっても、双方がお互いを理解できるようにします。
したがって、「AI、Supabase データベースに新しいエントリを作成してください」と指示すると、MCP が方法を処理するため、LLM は正確に何を実行すればよいかを把握します。
これは、REST API が Web サービスに対して行ったこと、つまり、誰もが従うことができる共通の標準を作成することと同じだと考えてください。
MCP を使用すると、開発者は、単一の API が変更されても機能しなくなることのない、よりスマートで高機能なアシスタントを構築できるようになります。
それは魔法でも複雑な理論でもありません。混沌に秩序をもたらす、まさに必要な層なのです。
要するに？
LLM → LLM + ツール → LLM + ツール + MCP (すべてを機能させる接着剤)。
MCP が重要な理由
正直に言うと、今日の AI モデルでの作業は、ロケットをダクトテープで貼り付けて飛ぶことを期待しているような感じです。
開発者が AI に次のようなことをさせたいときは、次のようにします。
- メールを送信
- ウェブを検索
- スプレッドシートからデータを取得する場合、さまざまなツールを手動で結合し、同じコンテキストを何度も繰り返す必要があります。
ここで、MCP が新鮮な空気のように登場します。
MCPはAI用のレゴブロックのようなものだと考えてください
毎回長くて面倒な説明を書く代わりに…
「AIさん、顧客に返信するんです。丁寧に対応してください。このデータを活用してください。トーンも忘れずに。」
ああ、ユーザー名もここに入れてください。必要なツールはあちらにあります…」
再利用可能でクリーンな小さな命令ブロックを作成できるようになりました。
したがって、毎回車輪を再発明するのではなく、適切なブロックを差し込むだけです。
MCP なしの生活と MCP ありの生活
| MCPなし | MCPを使用 |
| 毎回同じ情報が表示される、長くて煩雑なプロンプト | 再利用可能なコンテキスト ブロックを使用した、クリーンでモジュール化されたプロンプト |
| すべてのツール/APIは手動で統合されており、多くの場合、異なる形式で統合されています。 | ツールは統一された標準インターフェースを介して接続されます |
| APIが更新されるとすべてが壊れる可能性があり、デバッグを始める | MCPは変更をより適切に処理し、破損を減らします |
| トーンや目標を変えるには、複数のプロンプトを書き直す必要があります | MCPレイヤーで一度変更すると、どこでも更新されます |
| 開発者は新機能の構築よりもシステムをダクトテープで補強することに多くの時間を費やしている | 開発者はグルーコードではなく、ロジックと創造性に焦点を当てます |
| スケーリングは面倒でエラーが発生しやすい | スケーリングはより簡単で、一貫性があり、柔軟です |
| ハッキング的な回避策のように感じる | クリーンでスケーラブルなシステムだと感じる |
標準化 = ストレスフリー
MCP は基本的に、AI モデルとそれが使用する必要があるツール間の共通言語です。
それはロケット科学ではありません。単に優れたアーキテクチャです。
考える：
- よりクリーンな開発（ダクトテープが少なく、ロジックが多い）
- APIの変更によるバグの減少
- より速い実験とより簡単なスケーリング
- 賢そうに聞こえるチャットボットだけでなく、役立つAIアシスタントを構築するための真の一歩
これはどういう意味ですか？
アイアンマンのジャービスのようなものを作りたい場合、すべてを10回繰り返したり、1週間ごとに壊れたりすることなく、人間と同じようにコンテキストを理解する AI が必要です。
MCP はその欠けているリンクです。
派手ではない。ただスマートなだけ。
開発者が好む、そして AI が切実に必要とする種類の標準です。
MCPの仕組み
あなたの大好きなサンドイッチの作り方を誰かに教えていると想像してください。
毎回すべてを繰り返すのではなく、次のようにします。
- 使用するパン
- マヨネーズはどれくらい
- どんな詰め物
- 斜めに切るかどうかは、小さな説明書を渡すだけです。
鶏肉からツナに切り替えたいと思ったらどうしますか?
マニュアルの 1 つのセクションのみを更新します。
MCP はまさに AI に対してこのように機能します。
画像出典: The New Stack
詳しく見てみましょう:
- 小さく再利用可能なコンテキストのチャンクを作成します。
考える：- 口調: AI はフレンドリーに聞こえるべきか、それともフォーマルに聞こえるべきか?
- ユーザー情報: 誰が質問していますか? 何が欲しいですか?
- 目標: 電子メール、ブログを生成していますか、それともコードを書いていますか?
- これらの塊はレゴブロックのようなものです。
これらを積み重ねたり、交換したり、さまざまなタスク間で再利用したりできます。 - すべての情報を 1 つの乱雑なプロンプトに詰め込む代わりに、AI は、カスタマイズされ、理解しやすい、整理され構造化された一連の指示を受け取ります。
つまり、要するに？
MCP は、同じことを繰り返したり、何かを壊したり、何かが変わるたびに気が狂ったりすることなく、プロのように AI と対話するのに役立ちます。
MCPの恩恵を受けるのは誰か
MCP は単なる派手な頭字語ではありません。
これは、特に AI を使用して構築する人々など、さまざまな人々に役立つ実用的なソリューションです。
誰が最も利益を得ているかを見てみましょう。
- AI アプリを構築する開発者:
MCP 以前は、AI をさまざまなツール (API、データベース、ファイルなど) と統合するには、カスタム コードを何度も記述する必要がありました。
繰り返しが多くてイライラしました。
MCP を使用すると、Claude などのモデルを外部ツールに接続するための一貫した方法がようやく実現され、毎回やり直す必要がなくなります。
これにより、時間が節約され、エラーが減り、開発がよりクリーンでスケーラブルになります。
- モデルのトレーニングまたは微調整を行う企業:
AI モデルをビジネスに合わせて調整する（よりプロフェッショナルに、カジュアルに、またはブランドに合わせて）作業している場合、コンテキストが重要になります。
たくさん。
MCP は、ユースケース全体でコンテキストを標準化するのに役立ちます。
すべてのプロンプトを手動で調整する代わりに、チームは「トーン」、「ユーザー情報」、「タスクの目標」などの再利用可能なモジュールを構築できます。
微調整が容易になり、結果の信頼性も高まります。
- パーソナライズされた AI エクスペリエンスを作成するチーム:
ユーザー エクスペリエンスの観点から見ると、MCP は画期的なものです。
小売サイト向けのチャットボットを構築する場合でも、生産性アシスタントを構築する場合でも、ユーザーごとに異なるトーン、目標、好みが必要です。
MCPでは、これらすべてがモジュール化されます。コアロジックに触れることなく、ユーザー固有のコンテキストをビルディングブロックのように交換できます。
これにより、余分な複雑さがなく、AI が真にパーソナライズされたように感じられます。
実例：「手動設定」から「モジュール制御」へ
ある開発者が、コード エディター AI を構築する方法を共有しました。
以前の設定では、コード ファイルを手動でアップロードし、モデルをステップごとにガイドする必要がありました。
遅くてトークンを使い果たしてしまいました。
次に彼らはMCPを試しました。
彼らは、簡単な設定を使用して、Claude に GitHub とローカル ファイルへのアクセス権を与えました。
クロードは次のことができるようになりました。
- コードを直接読む
- 編集を提案する
- 命令を繰り返したり、ファイルを再アップロードしたりすることなく、コードをリントします。
彼らの言葉を借りれば、「それはまるでクロードにキーボードとマウスを与えたようなものだった」。
突然、コンテキストの修正やファイルの処理に時間を費やす代わりに、実際に重要なこと、つまりより優れた AI エクスペリエンスの構築に集中できるようになりました。
インターネット上で共有された実際の使用事例
| 使用事例 | どうしたの |
| ドメインチェッカー | クロード氏は、MCP ツールを使用して、ドメイン名の候補を空き状況に基づいてフィルタリングしました。 |
| コードエディター | あるユーザーがクロードにフルコード環境へのアクセスを許可しました。コードの読み取り、書き込み、さらにはリントチェックも可能でした。 |
| ダッシュボードビルダー | Claude を Grafana に接続しました。いくつかの調整を行った後、Claude は独自にダッシュボードを構築し始めました。 |
| GitHub アクセス | トークン + MCP を使用して、Claude は実際の GitHub リポジトリ内のコードを管理しました。 |
| Googleスプレッドシート | 数式を使って説明する代わりに、あなたが望むことを言うだけで、Claude がロジックを処理します。 |
要するに：
開発者、研究者、製品チームのいずれであっても、MCP はよりスマートで高速、かつパーソナライズされた AI の構築に役立ちます。
複雑さを増すのではなく、最終的に混沌を整理します。
MCP についてインターネットでは何と言われていますか?
AI 関係者の間では話題になっていますが、それには十分な理由があります。
MCP (モデル コンテキスト プロトコル) は Claude に強力なスーパーパワーを与えており、開発者たちはそれを気に入っています。
しかし、新しいものと同じように、すべてが順調というわけではありません (まだ)。
詳しく見ていきましょう。
Anthropic MCPの好きなところ
- 標準化された統合:
以前は、AI をツールやデータで動作させたい場合には、毎回カスタム コードを記述する必要がありました。
MCP の登場により、Claude をファイル、API、ブラウザ、データベースなどあらゆるものに接続できる標準的なプラグアンドプレイ方式が実現しました。車輪の再発明はもう必要ありません。
- クロードは「手」を手に入れる：
MCP を使用すると、Claude は外部ツールで読み取り、書き込み、アクションを実行できます。
人々が共有した実際の例:
- クロードがGitHubコードを読んで編集している
- ローカルファイルの読み書き
- Googleドライブ、データベース、Slackなど、あらゆるものとのやり取り
つまり、クロードはただチャットするだけではありません。まるで腕とキーボードが備わったかのようです。
- 手動アップロードはもう不要:
チャットにファイルをドラッグ アンド ドロップする代わりに、Claude はシステムから直接ファイルにアクセスできます。
アップロードもトークンも不要。スムーズでシームレスなアクセス。
- 時間（とトークン）を節約:
MCP は、ファイルのアップロードや「アーティファクト」の使用など、トークンを多用する回避策をすべて省略します。
結果はどうなりましたか？ 応答が速くなり、消費されるトークンが少なくなりました。
- オープンソース＆拡張可能：
誰でも MCP 上に構築できます。
人々はすでにこれを次のように接続しています:
- 概念
- グラファナ
- GitHub
- PostgreSQL
- Google マップなど。
また、オープン プロトコルであるため、1 つの企業のエコシステムに縛られることはありません。
- 自律型AIエージェントを強化:
MCP を使用すると、Claude は単に反応するだけでなく、主導権を握ることができます。
できる：
- ツール間でコンテキストを維持する
- 自ら行動を起こす
- ミニプロジェクトマネージャーのように複数ステップのタスクを処理する
- AI 用の App Store のようなもの:
これはクロードにアプリやインターネットにアクセスできる携帯電話を与えるようなものだと言う人もいます。
あなたが望むことを言うと、舞台裏でどの「ツール」（アプリ）を使用するかがわかります。
人々が何に不安を感じ、批判しているのか
- 少し抽象的な感じがします:
多くのユーザーは、MCP は自分で試したりデモを見たりしない限り理解するのが難しいと言います。
強力ですが、必ずしも初心者向けではありません。
- スピードは必ずしも速いとは限らない
MCP は、OpenAI の機能や Perplexity の HTTP 呼び出しなどの他のツールよりも遅くなる可能性があることに気づいた人もいます。
特に Brave Search のような API を使用する場合。
- まだ主流ではない：
話題になっているにもかかわらず、MCP はまだ広く採用されていません。
人々は、サードパーティのツール、フロントエンド、コミュニティが構築したものをさらに期待しています。
- ハイエンドモデルで最適に動作します:
Claude Opus を使用している場合、MCP が効果を発揮します。
しかし、より軽量なモデルでは、エクスペリエンスはさらに制限される可能性があります。
最後に
MCP は、クロードに汎用的なツールボックスと、その使用方法に関する明確な指示を与えるようなものです。
もはや単に質問に答えるだけではありません。仕事を成し遂げることです。
AI ツールやスマート アシスタントの構築に興味があるなら、MCP は間違いなく注目すべきものです。
結論
モデル コンテキスト プロトコル (MCP) は、AI の世界では単なる頭字語のように聞こえるかもしれませんが、ご覧のとおり、実際には画期的なものです。
大規模な言語モデルを扱う際の混乱がなくなり、AI がよりスマートになり、一貫性が高まり、操作がはるかに簡単になります。
あなたが単独の開発者であっても、成長中の AI チームの一員であっても、Claude MCP は、同じ作業を繰り返すことをやめ、ツールをダクトテープでまとめることをやめ、実際のスケーラブルなエクスペリエンスを構築できるように支援します。
ですから、次にAIが全体像を忘れてしまったり、何かの変化で動作が停止したりしたときは、モデルのせいではなく、コンテキストが欠落していることを思い出してください。
これで、その問題を解決する方法がわかりました。
Anthropic MCP を使用すると、単に指示を与えるだけでなく、AI にプレイブックを渡すことになります。
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