MCPって一体何ができるの？例を用いてわかりやすく解説

最近「MCP」という言葉を目にする機会が増えてきましたが、「結局何ができるの？」「APIやプラグインと何が違うの？」と感じている人も多いのではないでしょうか。名前だけ聞くと難しそうですが、考え方自体はそこまで複雑ではありません。

この記事では、MCPが何を解決するための仕組みなのか、そして実際にどんな使い方ができるのかを、具体例を交えながら整理していきます。

MCPとは何か

MCP（Model Context Protocol）は、AIモデルと外部のデータやツールを「共通のやり方」でつなぐための仕組みです。一言で言うと、AIが外の世界と安全かつ整理された形でやり取りするためのルールです。

これまでAIに外部情報を使わせたい場合、ツールごとに独自の連携方法を用意する必要がありました。MCPはそのバラつきを減らし、同じ考え方・同じ構造で接続できるようにすることを目的としています。

MCPでできることの全体像

MCPを使うことで、AIは単に文章を生成するだけでなく、外部の情報や機能を「文脈として理解しながら」扱えるようになります。

例えば、ファイル、データベース、社内ツール、APIなどを、AIにとって扱いやすい形で提供できます。その結果、AIは「知っていること」だけでなく、「その場で参照できること」を前提に回答や処理を行えるようになります。

具体的にできることの例

ここでは、MCPを使うと実際にどんなことができるのか、イメージしやすい例で紹介します。

社内データを参照しながら回答する

MCPを使うと、社内ドキュメントやデータベースをAIに接続できます。これにより、AIは一般的な知識ではなく「その会社固有の情報」をもとに回答できるようになります。

例えば、社内マニュアルやFAQを参照しながら、社員の質問に答えるチャットボットを作る、といった使い方が考えられます。

ツール操作をAIに任せる

MCP経由でツールをつなぐと、AIが指示に応じて外部ツールを操作できるようになります。ファイルの取得、データの更新、簡単な処理の実行などを、会話ベースで指示することが可能です。

人が毎回手作業で行っていた定型作業を、AIに任せるイメージに近いです。

これまでの仕組みとの違い

従来は、AIと外部ツールを連携させるたびに、個別に仕様を考える必要がありました。そのため、ツールが増えるほど管理が複雑になりがちでした。

MCPは「AIと外部世界の接点」を共通化することで、実装の手間を減らす、セキュリティや権限管理を整理しやすくする、将来的な拡張に対応しやすくするといったメリットを生み出します。

MCPが向いているケース

MCPは、すべてのケースで必須というわけではありません。特に向いているのは、次のような場面です。

・AIに複数の外部データやツールを扱わせたい場合

・社内・クローズドな情報を安全に使わせたい場合

・将来的に連携先が増えることを想定している場合

一方で、単純なAPI連携だけで足りるケースでは、オーバースペックになることもあります。

MCPを理解するための考え方

MCPは「魔法の仕組み」ではなく、あくまで設計を整理するための枠組みです。重要なのは、「AIに何をさせたいのか」「どこまで任せたいのか」を先に考えることです。

その上で、AIと外部世界の接点をどう設計するかを考えると、MCPの役割が見えやすくなります。