株式会社TIMEWELLの濱本です。
こんにちは、TIMEWELLの濱本です。今日は最近話題のMCPについてのご紹介です。
AIエージェント関連の話題で「MCP」という言葉を最近よく耳にするようになりましたが、「そもそもMCPって何なのか」「なぜ今注目されているのか」「自社の新規事業にどう活かせるのか」といった疑問をお持ちの方も多いのではないでしょうか。特にAI技術に詳しくない方にとっては、新たな専門用語が次々と登場する状況に戸惑いを感じることもあるでしょう。
実は、このMCPこそが、AIエージェントの可能性を大きく広げる革命的な技術なのです。2024年11月にAnthropicが提唱し、2025年3月にはOpenAIも対応を発表したことで、業界標準になりつつあるこの技術は、新規事業開発やAIX（DX）推進においても見逃せない重要なトレンドとなっています。
本記事では、AI初心者の方でも理解できるよう、MCPの基本概念から実際の活用方法まで、ステップバイステップで解説していきます。新規事業開発を検討されている方々にとって、AIエージェントとMCPがもたらす可能性を具体的にイメージしていただける内容となっています。
AIエージェントの進化とMCPの登場背景
ここ数年、ChatGPTやClaudeといった大規模言語モデル（LLM）を活用したAIアシスタントが急速に普及し、ビジネスシーンでも活用が進んでいます。しかし、これらのAIには大きな制約がありました。それは「外部のデータやツールと連携する標準的な方法がない」という点です。
例えば、あるAIアシスタントをGoogleカレンダーと連携させたい場合、開発者は専用のコードを書く必要がありました。さらに別のAIをSlackと連携させるには、また別のコードが必要になります。このように、AIモデルとツールの組み合わせごとに個別の連携方法を開発しなければならない状況は、「M×N問題」と呼ばれ、開発効率の大きな障壁となっていました。
MCPは、この問題を解決するために生まれました。Model Context Protocol（モデルコンテキストプロトコル）の略称であるMCPは、AIモデルと外部ツール・データソースを接続するための標準規格です。これにより、AIモデルもツールも「MCP」という一つの標準に対応するだけで、多対多の連携が可能になります（M+N問題への転換）。
この革新的なアプローチは、しばしば「AIのUSBポート」と例えられます。USBが様々な周辺機器をコンピュータに接続するための標準インターフェースとなったように、MCPはAIと外部世界をつなぐ標準インターフェースとなるのです。
なぜ今MCPが注目されているのか
MCPが注目を集める理由は、主に以下の3つに集約されます。
- 業界大手の相次ぐ対応表明
2024年11月にAnthropicがMCPを発表した後、2025年3月にはOpenAIもMCP対応を表明しました。AIエージェント市場の二大巨頭が揃って採用したことで、MCPは事実上の業界標準となりつつあります。これにより、開発者やビジネスユーザーは特定のAIプラットフォームに依存せず、複数のAIモデルで同じツール連携を活用できるようになります。
- エコシステムの急速な拡大
MCPの登場から数ヶ月で、すでに2000以上のMCPサーバーが開発され、GitHub、Slack、Cloudflare、Sentryなどの主要プラットフォームが対応を進めています。特に注目すべきは、Zapier MCPの登場により、8000以上のアプリと30000以上のアクションに一気にアクセスできるようになった点です。これにより、AIエージェントの活用範囲が爆発的に広がっています。
- 新規事業開発における競争優位性
従来のAIは事前学習データに依存していましたが、MCPを通じて最新かつユーザー固有のデータを取り込めるようになったことで、ビジネス現場での実用性が飛躍的に向上しています。新規事業開発においても、市場調査、競合分析、プロトタイピングなど様々な場面でAIエージェントを活用できるようになり、開発スピードと精度の両面で競争優位性を獲得できるようになりました。
この記事では、これからMCPの仕組みや活用方法について詳しく解説していきます。AI初心者の方でも理解できるよう、ステップバイステップで説明していきますので、ぜひ最後までお付き合いください。
MCPとは何か？ - 基本概念の理解
MCPは「Model Context Protocol（モデルコンテキストプロトコル）」の略称で、AIモデルと外部ツール・データソースを接続するための標準規格です。Anthropicが2024年11月に提唱し、2025年3月にはOpenAIも対応を発表したことで、業界標準として急速に普及しています。
AIモデルと外部世界をつなぐ標準インターフェース
MCPは、しばしば「AIのUSBポート」と例えられます。これは非常に的確な比喩です。パソコンにUSBポートが登場する前は、プリンター、スキャナー、カメラなど、それぞれの周辺機器ごとに異なる接続方法が必要でした。USBの登場により、あらゆる周辺機器が同じインターフェースで接続できるようになったのです。
MCPも同様に、AIモデルが外部のデータソースやツールと通信するための標準的な方法を提供します。これにより、AIモデル開発者はMCPに対応するだけで、数千のツールやデータソースにアクセスできるようになります。同時に、ツール開発者もMCPに対応するだけで、複数のAIモデルから利用されるようになります。
従来のAIモデル連携との違い
従来のAIモデル連携には、主に以下のような方法がありました：
プラグイン方式：ChatGPTプラグインのように、特定のAIプラットフォーム向けに開発された拡張機能
カスタムAPI連携：各AIモデルとツールの間に個別のAPI連携を実装
プロンプトエンジニアリング：AIに特定の形式で指示を与え、外部ツールの使い方を教える
これらの方法には、以下のような課題がありました：
プラットフォーム依存：特定のAIプラットフォームにロックインされる
開発コスト：AIモデルとツールの組み合わせごとに個別の連携開発が必要
標準化の欠如：共通のインターフェース規格がないため、互換性の問題が発生
MCPはこれらの課題を解決し、以下のメリットをもたらします：
プラットフォーム非依存：どのAIモデルでも同じMCPサーバーを利用可能
開発効率：一度MCPに対応すれば、多数のツールやAIモデルと連携可能
標準化：共通のプロトコルにより、互換性と相互運用性を確保
MCP登場の背景と技術的意義 — “M×N問題”をどう解決するか
ここ数年で進化した生成AI（大規模言語モデル：LLM）は、チャットボットやAIアシスタントとして業務でも活用が広がっています。しかし、多くのAIは自分の学習データとユーザーからの入力以外の情報にアクセスできません。そのため、社内の最新データや別の業務ツールと連携させるにはカスタム開発が必要でした。
例えば、営業支援AIをCRMと連携させる、開発支援AIをコードレポジトリと繋げるなど、AIアプリ×ツールの組み合わせごとに専用連携をコツコツ作らなければならないのです。これを「M×N問題」と呼びます。AIアプリがM個、ツールやデータソースがN個あると、M×N通りの連携実装が必要になるという非効率がビジネス上の大きな障壁となっていました。
MCP（Model Context Protocol）はこの問題を解決するために登場した新しい標準規格です。AIと外部ツール・データソースの間を“共通アダプタ”で繋ぎ、バラバラだった連携方式を単一化するのが狙いです。結果的にM×Nという膨大な組み合わせではなく、AIアプリ側とツール側がそれぞれMCPに対応するだけでよくなるため、M+Nの実装で済むようになります。
かつてUSBが登場して、あらゆる周辺機器を一つのポートで繋げるようになったように、MCPもまたAIとあらゆるツールを繋ぐ“USBインターフェース”として期待されています。AI活用のスケーラビリティ（拡張性）を飛躍的に高めるものとして、業界で大きな注目を集めているのです。
大手企業による採用と標準化の流れ — OpenAIもAnthropicも“MCP推し”に
MCPは2024年末にAnthropic社が提唱し、オープンソース規格として公開しました。発表当初はClaudeなどAnthropic製品を中心に利用が進みましたが、わずか数ヶ月のうちに大手各社も相次いで支持を表明し、今では「事実上の業界標準」となりつつあります。
特に決定的だったのは、2025年3月にOpenAI社が「当社製品でもMCPをサポートする」と発表したことです。もともとAnthropicとOpenAIはライバル関係にありますが、それを超えて標準規格を受け入れるという異例の形となりました。この動きにより、AnthropicのClaudeとOpenAIのChatGPTという業界二大巨頭が同じプロトコルを導入する流れができ、結果的に多くの企業が相互運用性を求めてMCP採用に動き出しています。
また、ZapierやSlack、GitHubなど主要プラットフォームがいち早くMCPに対応を進めることで、エコシステムの拡大に拍車がかかっています。数千のMCPサーバーが既に登場し、OpenAIやAnthropic以外のAIモデルとの接続も次々に実装されています。今後はさらに多くの企業システムやSaaSがMCP対応を表明し、AIと外部世界の繋がりが当たり前の時代になるでしょう。
MCPの仕組み — オープンな「AIとデータの架け橋」のアーキテクチャ クライアント-サーバー方式の全体像
MCPはAIアプリと外部システムを繋ぐ際、クライアントとサーバーという2つの要素を設計の基本としています。
ホスト（Host） ユーザーが直接対話するAIアプリ本体。たとえばチャットボットUIやIDE（統合開発環境）など。内部にMCPクライアントが組み込まれています。
クライアント（Client） ホスト内で動作するMCPクライアント。特定のMCPサーバーと通信し、ホスト（AI）とのやり取りを仲介します。通信管理や認証処理、フォーマット変換などを担当。
サーバー（Server） 外部システム側に用意されるプログラム。CRMやデータベース、Slackなど様々なツールやサービスごとにMCPサーバーがあり、AI（クライアント）から受け取ったリクエストを実際のAPI呼び出しなどで処理して結果を返します。
これにより、AIアプリはMCPクライアントを通じて必要な外部リソースや機能を利用できるようになります。サーバー側で機能の公開方法を一元化することで、AIとの連携をシンプルに保てる仕組みです。
ツール・リソース・プロンプトという概念
MCPでは、サーバーが提供する能力を以下の3種類で定義します。
ツール（Tool） AIが呼び出す具体的なアクション。計算、メール送信、外部API呼び出しなど。OpenAIのfunction callingと類似の概念で、引数スキーマや返却データ形式などが定義されます。
リソース（Resource） サーバーからAIに提供される読み取り専用データ。たとえば「ファイルの中身」や「データベース検索結果」など。会話の文脈を補強するために使われます。
プロンプト（Prompt） あらかじめ用意された指示テンプレート。特定の目的（コードレビュー、問い合わせ対応など）でAIが最適に行動するためのヒントや定型文章をまとめたものです。
AIがどんなツールを使えるのか、どんなリソースにアクセスできるのかを事前に明示することで、AIは必要な操作や情報取得を的確に行えるようになります。
通信の流れ
初期化（Handshake） クライアントがサーバーと接続し、認証情報やサポートするバージョンの交換を行う。
能力の問い合わせ（Discovery） クライアントがサーバーに対して「利用可能なツールやリソースは何か」を問い合わせ、サーバーが一覧を返す。
ツール呼び出し（Invocation） ユーザーの指示に応じ、AIが「外部ツールを使う必要がある」と判断した場合、そのツール名とパラメータをクライアントに返す。クライアントがサーバーにリクエストを送信。
サーバー側で実行（Execution） サーバーが実際の機能（APIやDB操作）を実行し、結果を生成。
結果の返送（Response） サーバーが処理結果をクライアントに返し、AIが受け取る。AIはその情報を踏まえ最終回答や追加アクションを決定し、ユーザーに結果を提示。
このように、AIが必要に応じて外部サービスを呼び出すことで、単なるチャットの枠を超えた実用的なタスク実行が可能になります。
MCPの強みと弱み - 新規事業開発&AIXの視点から
新規事業開発やAIX推進を検討する際には、MCPの強みと弱みを正確に理解することが重要です。ここでは、ビジネス視点からMCPの強みと弱みを分析します。
MCPの強み 強み1：開発効率の向上と技術的負債の軽減
MCPを導入することで、開発効率が大幅に向上します：
再利用可能なコネクタ：MCPを一度導入すれば、「一度つなげばどこでも使える」コネクタの形でデータソースやツール連携を再利用可能
統合の簡素化：AIアプリ側でも、MCPに準拠したサーバーなら追加コードを書くことなく機能を取り込める
技術的負債の削減：新しい統合ごとにカスタムコード、認証、エラー処理が必要だった技術的負債を軽減
実装の容易さも大きな強みです：
5〜10分：クイックスタートツールを使用した基本的なMCP接続
1〜2日：ゼロからのカスタムMCP開発
2～4日：既存システムとのエンタープライズレベルの統合
これにより、新規事業開発のスピードが加速し、市場投入までの時間を短縮できます。
強み2：最新かつユーザー固有のデータ活用による回答精度の向上
従来のAIモデルは事前学習データに依存していましたが、MCPを通じて最新かつユーザー固有のデータを取り込めるようになりました：
リアルタイムデータ：最新の市場動向、競合情報、顧客データなどをリアルタイムで活用
企業固有のナレッジ：社内文書、過去の事例、専門知識などの企業固有の情報を活用
パーソナライズ：ユーザーの好みや行動履歴に基づいたパーソナライズされた回答
これにより、AIの回答の正確性が高まり、ビジネス現場での実用性も向上します。新規事業開発においても、より精度の高い市場分析や顧客理解が可能になります。
強み3：セキュリティとプライバシーの確保
MCPは、セキュリティとプライバシーの面でも大きな強みを持っています：
データの局所性：MCPサーバーをオンプレミスやプライベートクラウドに置けば、機密データを外部AIに直接アップロードせずに済む
選択的情報共有：必要な範囲のみ情報をやり取りできるため、データガバナンス上のメリットが大きい
アクセス制御：ツールごとの細かな権限設定により、AIが実行できる操作を制限可能
これらの機能により、新規事業開発においても、機密情報や個人情報を安全に扱いながらAIの能力を最大限に活用できます。
強み4：エコシステムの拡大と相互運用性
MCPのエコシステムは急速に拡大しており、様々なツールやサービスとの連携が容易になっています：
2000以上のMCPサーバー：既に多数のMCPサーバーが利用可能
主要プラットフォームの対応：GitHub、Slack、Cloudflare、Sentryなどの主要プラットフォームが対応
開発環境の統合：Cursor、Zed、Replit、Codeium、Sourcegraphなどの開発環境も対応
特に、Zapier MCPの登場により、8000以上のアプリと30000以上のアクションに一気にアクセスできるようになったことは、エコシステム拡大の大きな転機となりました。
これにより、新規事業開発においても、既存のツールやサービスを活用しながら、AIの能力を最大限に引き出すことが可能になります。
MCPの弱み 弱み1：セキュリティリスクと権限管理の重要性
MCPサーバーは各種外部サービスへのアクセス権を一手に握る「ゲートウェイ」的存在であるため、セキュリティリスクも存在します：
攻撃対象の集中：MCPサーバーが侵害された場合の被害範囲は大きく、秘密情報の管理や認証・認可の設計が重要
権限管理の複雑さ：AIが誤って破壊的操作を行わないよう、権限を限定する工夫が必要
責任の所在：AIによる操作の責任の所在が不明確になる可能性
新規事業開発においては、これらのリスクを適切に管理するためのガバナンス体制の構築が必要です。
弱み2：スケーラビリティの課題
MCPはクライアントとサーバーが常時接続し、状態を保持する設計であるため、スケーラビリティに課題があります：
接続管理：多数のクライアントが同時接続する場合の接続管理が複雑
リソース消費：状態を保持するため、メモリやCPUリソースの消費が大きい
分散システム：大規模展開時には分散システムとしての設計が必要
新規事業が成長し、ユーザー数が増加した場合のスケーラビリティを事前に考慮する必要があります。
弱み3：標準化の進行状況と互換性の問題
MCPはまだ比較的新しい技術であり、標準化が進行中です：
仕様の変更：プロトコル仕様が今後変更される可能性がある
ベンダー間の互換性：異なるベンダー間での完全な互換性が確保されるまでには時間がかかる
バージョン管理：MCPのバージョン管理と後方互換性の確保が課題
新規事業開発においては、これらの不確実性を考慮し、柔軟に対応できる設計が重要です。
主要MCPプロバイダーの比較
MCPを活用するためには、適切なMCPプロバイダーを選択することが重要です。ここでは、主要なMCPプロバイダーをカテゴリ別に比較します。
ファイルシステム系
プロバイダー名
特徴
適したユースケース
Filesystem
ローカルファイルシステムへのアクセス、ファイルの読み書き、ディレクトリ操作
ローカルデータ処理、ファイル管理自動化
Google Drive
Google DriveのAPIと連携、ファイルアクセスと検索機能
クラウドストレージ連携、チーム共有ファイル管理
Obsidian Markdown Notes
Obsidianのノートを読み取り、検索
個人の知識ベース活用、研究資料分析
開発系
プロバイダー名
特徴
適したユースケース
GitHub
リポジトリ管理、ファイル操作、コード検索、PR作成
開発ワークフロー自動化、コードレビュー支援
GitLab
プロジェクト管理、イシュー追跡、マージリクエスト管理
CI/CD連携、DevOps自動化
Figma MCP
デザイン情報抽出、コンポーネント分析、コード変換
デザイン・開発連携、UI実装自動化
データベース系
プロバイダー名
特徴
適したユースケース
PostgreSQL
データベース接続、クエリ実行、スキーマ検査
データ分析、レポート自動生成
MySQL
データベース読み取り、テーブル情報取得、クエリ実行
データ管理、BI連携
Supabase MCP
データベーススキーマ直接参照、正確なクエリ生成
幻覚リスク低減、高精度データ操作
検索・情報取得系
プロバイダー名
特徴
適したユースケース
Brave Search
ウェブ検索、最新情報取得、プライバシー重視
市場調査、競合分析、トレンド把握
Perplexity
会話型AIに最適化されたウェブ検索
深堀り調査、複雑な質問への回答
Playwright MCP
ブラウザ自動化、構造化されたアクセシビリティスナップショット
ウェブスクレイピング、UI自動テスト
外部API連携系
プロバイダー名
特徴
適したユースケース
Zapier MCP
8,000以上のアプリ、30,000以上のアクション連携
幅広い業務自動化、ノーコード連携
Google Maps
地図情報、経路検索、場所の詳細情報
位置情報サービス、店舗分析
WolframAlpha
計算エンジン連携、数学・科学・工学の計算
高度な分析、専門的計算
特に注目すべきは、Zapier MCPです。8,000以上のアプリと30,000以上のアクションに一気にアクセスできるようになるため、新規事業開発においても幅広い業務自動化が可能になります。
業務での具体的な活用例 — MCPがもたらすインパクト 営業部門
CRMやメール、カレンダーなどをMCPで繋げば、営業担当者のAIアシスタントが事務作業を代行できます。
「この四半期の売上総計を教えて」→ AIが社内DBにクエリし、数値を即座に返す
「A社との商談履歴を要約して」→ CRMから過去記録を取得し、要点整理
「来週のアポ日程を設定して」→ カレンダー連携で自動予約＆メール送信
営業はAIに指示するだけで事務処理をほぼ完結できるため、より顧客対応や商談に集中できます。
開発・エンジニア部門
コードレポジトリやバグトラッカー、CI/CDツールと連携したAIコーディングアシスタントが活躍。
「この関数の定義箇所を開いて」→ GitHub MCPサーバーから該当ファイルを取得
「直近のプルリクで大きく変わった箇所を指摘して」→ 差分情報を分析しコメント生成
「テストを再実行して結果を表示して」→ CIツール連携でテスト自動実行＆結果確認
対話だけで開発ワークフローを効率化でき、プログラミング生産性が大幅に向上します。
人事部門
社内情報ポータルや人事システムと繋ぎ、従業員向けのAI人事アシスタントを構築。
「新入社員のアカウント発行を手配して」→ IT部門のチケットシステムに自動登録
「有給残数を教えて」→ 人事DBから取得し即返答
「在宅勤務申請を出して」→ ワークフローに必要事項を代理入力
煩雑な社内手続きがチャット一つで完了し、人事担当者と従業員双方の時間を節約できます。
財務・経理部門
財務データを扱うAIレポーティングツールで複数システムからの情報を一元的に収集・分析。
「先月の経費支出トップ5カテゴリーをグラフにして」→ 会計システムや購買履歴DBを横断検索
「結果を役員向けにまとめて」→ 自動でレポート化、Excelやスライドに転記
「今月の支払い予定のキャッシュフローは？」→ 複数口座や請求書データと連携し予測を作成
月次レポートの作成など経理で発生する定型業務が大幅に効率化され、分析や戦略立案に集中できます。
カスタマーサポート
サポート向けAIチャットボットにMCPを組み込み、ナレッジベースやチケット管理ツールと連動。
「製品Xのエラーコード123って何？」→ FAQデータベース検索の上、回答
「関連サポートチケットを調べて」→ 過去事例を参照し素早い解決策を提示
「エスカレーションが必要なら新規チケット作って」→ CSツールへのチケット作成を自動化
問い合わせ対応を劇的に高速化し、顧客満足度も向上するでしょう。
マーケティング部門
マーケティングツール群と繋ぎ、AIがデータ収集や企画提案までサポート。
「今週のウェブ訪問数とSNS反応を教えて」→ Google AnalyticsやSNS管理ツールから取得
「来週打つべきキャンペーン案を考えて」→ 最新データを横断し効果的な施策を提案
「決まった施策をメルマガ配信ツールに設定して」→ メール配信を自動実行
データ駆動型のマーケ施策が、チャット中心でシームレスに回るイメージが実現します。
Zapier MCPを活用した自動化事例 — つながるアプリは何千以上！
特筆すべきは、業務自動化サービス大手のZapierがMCPに対応した「Zapier MCP」をリリースしていることです。Zapierは「○○したら□□する」というノーコードRPAのようなサービスで、多数の外部Webアプリを繋ぐことができます。
Zapier MCPでは、AIアシスタントがZapierサーバーを経由することで、8,000近いアプリの操作を一気に呼び出せるようになっています。例えば以下のようなシナリオをAIに一任可能です。
来週月曜の午後にA社とのミーティングをセット
ミーティング招待メールを送付
Slackでチームに告知
CRMに予定を登録
従来なら人間がそれぞれのツールやアプリを使い分けて行う作業を、AIがまとめて指示ひとつで実行してくれます。個別のAPI開発が不要で、Zapierの既存連携をそのままAIが利用できるのが大きなメリット。DX推進担当者にとって、既存システムやツールを一気に“AIに使わせる”ハブとして注目度が高まっています。
新規事業立ち上げでのMCP活用ステップ — 実践ロードマップ
自社の新規プロジェクトにMCPをどう取り入れるか。以下のステップで進めるとスムーズです。
ユースケースの明確化 AIが具体的にどんなタスクを実行すると効果が大きいかを、現場の声を聞きつつ洗い出す。
必要データ・ツールの棚卸し どの社内データベースやアプリ、外部APIが必要か整理。認証やAPIの準備状況を確認。
既存MCPサーバーの活用検討 GitHubなど、コミュニティで公開されているMCPサーバーがあれば再利用を検討。作業工数を減らせる。
プロトタイプ構築 小規模でも動くデモを作り、AIが外部データを取得できる状態を確認。成功例が社内説得の材料になる。
MCPサーバー開発（必要に応じて） 自社独自システムとの連携が必要なら、SDKやテンプレートを利用してカスタムMCPサーバーを作る。
テストとフィードバック 実際のユーザーに試してもらい、AIの応答精度や権限設定、使い勝手などを検証・調整。
本番導入・展開 テスト結果を踏まえ安全性が確保できれば本格運用へ。ユーザ教育や運用フローの整備も忘れずに。
スケール＆拡張 成功したら他部署へ水平展開したり、追加のMCPサーバー連携で機能を増やす。エコシステムを広げる。
導入時の注意点と対策 — セキュリティ、互換性、技術的負債はこう対処する セキュリティの確保
外部ツールにアクセスできるということは、権限の設定や認証が大切です。OAuth2.1などの強固な認証、ツールごとのアクセス権限の限定、誤操作防止のワークフローなどを整えておきましょう。ログ監査やレート制限の導入もリスク低減に役立ちます。
互換性・標準遵守
MCPは進化中でバージョンアップも続く見込みです。クライアントとサーバーの対応バージョンを揃えつつ、できるだけ公式ドキュメントやSDKに沿った実装を心がけましょう。標準から大きく外れた独自拡張は、将来的なメンテナンス負荷や互換性問題を招くかもしれません。
システム負荷・レイテンシ
AIが頻繁に外部APIをコールするとトラフィックが増え、レイテンシや負荷が高まる場合があります。結果のキャッシュやバッチ処理、複数のリクエストをまとめる工夫などで対処しましょう。
組織内の人材・教育
AIと業務システムの融合領域は新しく、まだスキルを持つ人材も限られます。社内のエンジニアや業務担当者が協力し合い、プロセス設計や安全運用のルールづくりを行うことが重要。エンドユーザー向けにも、AIがどのようにツールを使うか可視化し、安心して利用できる環境を作りましょう。
今後の進化予測と企業が今から備えるべきこと MCPの未来像
MCPは登場して日が浅い一方で、大手各社が参入しコミュニティが急成長しているため、エコシステムとしてこれからさらに拡大することが予想されます。将来的には主要な業務アプリが標準的にMCPサーバーを備え、AI連携が容易になるかもしれません。また、複数のAIエージェントが連携して高度なタスクを分担するようなシナリオも視野に入ります。
企業が今から備えるべきこと
社内システムのAPI整備 レガシーシステムも含め、外部連携用APIを整えておけば、将来的にMCPでのAI活用がスムーズに進む。
小規模実験の実施 まずはプロトタイプを作り、成功例を社内に示すことが理解促進と協力獲得の近道。
人材育成と情報収集 MCPに関する技術的知見を社内エンジニアに学んでもらい、標準仕様やアップデートの情報をウォッチし続ける。
標準への歩調合わせ 独自の連携基盤がある場合も、MCP対応を検討することで将来の相互運用性を確保しやすくなる。
結局のところ、大事なのはユーザー価値を中心に据えて「AIと既存システムの融合」が進むようにすること。MCPはその手段として非常に強力であり、AIアシスタントを“孤立した存在”ではなく“ビジネスの実務まで担うパートナー”へと進化させる鍵を握っています。早めの準備と実験で、近い将来に訪れる本格的なAI連携時代への備えを万全にしておきましょう。
まとめ
MCP（Model Context Protocol）は、AIアシスタントの可能性を大きく広げる革新的な標準規格です。USBが登場して周辺機器との接続が飛躍的に簡単になったように、MCPの普及によってAIとあらゆるツール・データがスムーズに連携できる時代が訪れつつあります。
新規事業開発やDX推進の現場で、AIが単なる会話相手から実際の作業代行者へと進化するために、MCPは欠かせないピースとなるでしょう。小さく試し、安全性を確保しながら拡大していくことで、企業の競争力を大幅に高められる可能性があります。
今まさにMCPは急速な勢いで広がっています。この記事をきっかけに、ぜひ自社でもMCPの活用を検討し、AIエージェントと連携した新たなビジネスチャンスを切り拓いてください。未来を拓く鍵は、意外とすぐ手の届くところにあります。弊社もMCP連携できるAIエージェントを発表済みです。近く皆さんにもご利用いただけるようになるので、ぜひウェイティングリスト登録をお願いします。
参考文献
Anthropic社公式ドキュメント「MCP Standard」 (2024)
Anthropic社「Model Context Protocol - Technical Whitepaper」 (2024)
OpenAI社公式アナウンス「OpenAI to Support MCP」 (2025)
GitHub MCPサーバー OSS実装リポジトリ
Slack MCPサーバー OSS実装リポジトリ
Zapier社ブログ「Zapier MCP Beta Release」
Salesforce MCP対応に関するプレスリリース
Anthropicコミュニティフォーラム「MCPアップデート情報」
Microsoft Igniteセッション資料「エンタープライズ向けMCP活用例」
Replit公式ドキュメント「MCP Integration Guide - Replit Edition」