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AIツールは増えたのに、データ連携はツールごとに設定がバラバラです。DBやSaaSをつなぐたびに権限の確認や形式合わせがやり直しになり、正直、手間が積み上がります。
そんな不満があるなら、MCP（Model Context Protocol）を知っておくとAIとデータの連携がぐっとラクになります。MCPは新しいAIツールではなく、AIが扱うデータ、実行できる操作、権限や制約をそろえるための共通ルールです。
この記事では、MCPの定義、できること、活用例、利用時の注意点をまとめて解説します。
MCP（モデルコンテキストプロトコル）とは、AIアプリケーションと外部のデータソース・ツールを安全に接続するためのオープン標準です。2024年11月にAnthropicが公開し、仕様と実装がオープンソースで整備されました。現在は、MicrosoftのAzure AI FoundryやGoogle Cloudなどでも公式サポートが進み、企業システムへの組み込みを前提に検討されるケースが増えています。
MCPは、AIアプリとデータソース・業務ツールの接続方式と権限の扱いを共通化し、連携の作り直しや運用負荷の増大を抑えるための枠組みです。
この章で押さえる論点は次の3つです。
AIアプリとデータソースが増えても、連携の負担を増やさない
社内データと外部情報へのアクセスを、一貫したルールで管理する
生成AIを「回答」から「実行」へ近づけるための前提を整える
従来、M個のAIアプリとN個のデータソース／業務ツールを個別に接続すると、組み合わせに応じて接続点が増えていきます（概念的にはM×N）。接続のたびに設定や権限の確認がやり直しになり、バグ対応やテストの局面でも同じ調整が発生します。
MCPは、データ連携の接続方式を共通化します。MCPサーバーを整備しておけば、AIアプリは同じ手順でつなげるため、連携先が増えても接続設定の作り直しが減り、保守負担を抑えられます。
MCPは、社内データや業務ツールへの接続方式をそろえ、権限や制約を含めて一貫した形でAIにアクセスさせるための枠組みです。たとえば、Google Driveの資料、Slackのやり取り、GitHubのリポジトリをMCPサーバー経由で参照できれば、前提情報を踏まえた回答や、次に取るべき手順の整理がしやすくなります。
MCPでは、MCPサーバーが外部システムの操作を「ツール」として公開し、モデルがそれらを呼び出せるようにします。たとえば、検索、チケット起票、データ取得といった操作を、文脈とユーザー指示に沿って実行フローへ組み込みやすくなります。その結果、生成AIを「回答」中心から、実行を前提にした設計へ移しやすくなり、AIエージェント構築の土台になります。
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つまり、MCPが連携の作り直しを減らし、実行を前提にした設計を進めやすくする枠組みだと分かってきました。では、なぜ今MCPなのか。次章では、AIエージェント活用の潮流と標準化の進展から理由を整理します。
MCPが注目される理由は、大きく4つあります。
AIツールと業務システムの接続が一気に増えた
LLM単体の限界を補い、現場で使える形にする
AIエージェントの前提になる
使う側の土台が整い、標準化が進んできた
生成AIツールは用途別に増え、業務でも目的に応じて複数のツールを使い分けるのが当たり前になってきました。Netskopeのレポートでも、組織で利用されるAIアプリ数は増加しており、平均は6から8へ伸びています。
では、つなぎ先となるデータソースや業務システムも広がるため、M×N型で個別連携を続けると、設定・権限・例外対応の管理負荷が膨らみます。
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業務でLLMに根拠のある回答をさせるには、社内文書や業務データを参照できる状態が欠かせません。ただ、データソースや業務ツールごとに接続方式と権限の扱いがバラバラだと、連携を追加するたびに実装と運用が増えていきます。だからこそ、つなぎ方を共通化する発想が必要になります。
生成AIの焦点は、モデルの性能向上だけでなく、業務を自律的に進めるAIエージェントへ移りつつあります。Gartnerは、2026年末までに企業アプリの最大40%が特定業務に特化したAIエージェントを組み込むと予測しています。こうしたエージェントを社内データや業務ツールと安全に接続するには、接続方式と権限の持ち方を揃えることが前提になります。
「MCPは有望だが、まだ様子見では？」と感じる人もいるかもしれません。
実際は、2025年12月にLinux FoundationがAgentic AI Foundationを設立し、MCPは設立プロジェクトとして迎えられました。OpenAIも、ChatGPTのコネクタやAPI連携で使う前提で、「リモートMCPサーバー」の作り方を公式ドキュメントとして整理しています。 Google Cloudも、BigQueryやGoogle Maps向けに、「フルマネージド型リモートMCPサーバー」を公式に提供し始めました。
さらにLinux Foundationの発表では、公開MCPサーバーは1万件超に達し、開発者向けツールからFortune 500での導入まで利用が広がっています。
MCPは、個別連携のばらつきを減らし、実行を前提にしたAI活用の土台になりつつあります。標準化と周辺エコシステムも揃い始めました。まずは、MCPで統一する範囲を決めておくのが現実的です。
MCPを理解する要点は、登場人物・提供要素・処理フローの3つです。この順で追うと全体像がつかめます。
MCPは、役割を3つに分けて捉えると全体像が整理しやすくなります。
MCPホスト：ユーザーが利用するAIアプリ本体。接続先ごとにMCPクライアントを持ちます。
MCPクライアント：ホスト内の接続コンポーネント。特定のMCPサーバーと1対1で通信し、取得した結果をホストへ返します。
MCPサーバー：リソース・ツール・プロンプトを公開し、クライアントからのリクエストに応答します。
次に、MCPサーバーが提供する要素を整理します。
リソース： AIが参照する情報（文書・データ）です。サーバーが公開したリソースを、AIアプリは必要な文脈として取得します。
ツール：外部システムに対する操作（検索、取得、更新など）です。サーバーがツールを公開し、AIアプリは必要なタイミングで呼び出して処理を進めます。
プロンプト： やり取りを定型化するためのプロンプトテンプレートです。サーバーがひな形を提供し、可変部分だけを引数で埋めて使えます。
MCPの処理フローは、次の3ステップで捉えると理解しやすいです。
何が使えるかを把握する：まずAIアプリは、接続先のMCPサーバーが公開しているリソース・ツール・プロンプトを一覧で確認します。先に「このサーバーで何ができるか」が見えるので、連携設計の見通しが立ちます。
必要なものを呼び出す：次に、目的に合うツールだけを選んで呼び出します。プロンプトはサーバー側のテンプレートを使い、可変部分を引数で埋めて実行できます。
返ってきた結果を回答や次の手順に反映する：サーバーから返ったデータを根拠として回答に反映し、必要に応じて次の操作につなげます。
次章ではRAGとAPI連携の変化を見ます。
APIはもともと業務システム同士をつなぐ仕組みで、生成AIが社内ツールやデータにアクセスする場面でも、APIやコネクタ経由が一般的です。近年はRAGが広まり、社内文書やナレッジを検索して根拠を添えた回答を返す使い方も増えました。
一方で、参照先や呼び出し方がサービスごとにバラバラなまま連携が増えると、設定・権限・運用設計が複雑化しやすい点が課題になります。
では、MCPがRAGとAPI連携をどう支えるのか。ここから順に整理します。
RAGは社内情報を検索して根拠を添えられる一方で、インデックスや同期が追いつかないと検索結果に古い情報が混ざります。 MCPは、参照と操作を同じ作法で扱えるようにするためのプロトコルです。連携を個別実装で積み上げるより、必要なタイミングでソースにアクセスして情報を取得する設計へ寄せやすくなります。
加えて、MCPでは操作も同じ手順で呼び出せます。データベース照会や外部API呼び出し、簡単な計算などをツールとして用意できるため、RAGで根拠を取って終わらず、後続処理までつなげやすくなります。
「関連記事」：RAGとは？LLM・AIエージェント時代でAI開発の前提知識
MCPでは、API相当の操作を「ツール」として公開し、そのツールに説明と入出力スキーマ（JSON Schema）を付与できます。入出力の型が明示されるため、AIアプリは「どの操作を、どんな引数で呼ぶか」を判断しやすくなります。
認証・権限についても、MCPサーバー側でまとめて設計すると整理しやすいです。認可が必要なケースではOAuth 2.1の枠組みでアクセストークンを扱い、AIアプリはトークンを添えてサーバーにアクセスします。
その結果、「このAIに何を見せ、どこまで操作を許すか」を権限設計として切り分けやすくなります。
つまり、MCPはRAGとAPI連携を前提に、参照と操作の作法を統一して運用負荷を抑えます。
MCPが効く場面は大きく4つです。
開発・プログラミング
データ活用
クラウド・インフラ
オフィス業務・個人アシスタント
MCPで接続の作法を統一すると、GitHub・Drive・Slack・PostgreSQLの連携を同じ型に揃えられます。接続先が増えても、設定・権限・例外対応の手間を抑え、運用を安定させやすい。監視やテストも、許可した範囲で実行フローに組み込めます。
MCP経由でデータベース照会のツールを呼び出し、集計結果の要点を整理できます。さらに、過去レポートと突き合わせたうえで、Slackへの共有までつなげられます。
MCPを使えば、クラウドの状態参照を揃えられます。操作まで扱う場合も、権限の範囲を切ったうえで、起動・設定変更などを実行フローに組み込めます。
MCP経由で社内資料やSlackを参照できるようになり、情報取得の手順を揃えられます。必要なデータや会話ログを抽出して整理し、要約・共有までを一連の流れにまとめやすくなります。
では、導入・運用で押さえるべき注意点は何か。次に整理します。
MCP導入では、最初に整理すべき論点が3つあります。優先順位はセキュリティが最上位で、そのうえで仕様改訂・実装更新への追従、初期コストと体制を一体で捉えます。
MCPは生成AIを社内データや業務ツールにつなぐ「共通の入口」です。便利になる一方、その入口は攻撃者にも狙われやすくなるため、導入時は次の4つの脅威をまず押さえておきます。
プロンプトインジェクション：Webページや社内資料に紛れた指示にAIが誘導され、意図しない情報参照やツール呼び出しが起きます。MCPで操作まで開いていると、誤回答では済まず誤操作につながります。
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不正なMCPサーバー：誰でも実装できる以上、悪意あるサーバーが紛れ込む可能性があります。権限を広く渡すほど、被害は拡大します。
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データ漏えい： プロンプトインジェクションや悪性MCPサーバーの混入に加え、会話履歴・実行ログの保存が原因で機密データが外部に残存することがあります。複数のMCPサーバーや連携先をまたぐ運用では、権限・認証情報の管理が分散しやすく、漏えいリスクが高まります。
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乗っ取り・不正操作： 不正操作：MCP経由で外部ツールやデータにつなぐと、通信・認証・権限まわりの攻撃面が増えます。資格情報の窃取や、乗っ取られた・悪性のサーバー混入によるなりすましが起きると、不正操作に直結します。
MCPは社内データや業務ツール連携の幅を広げます。一方で公開から日が浅く、仕様と関連ガイドの改訂が続いています。
仕様変更が速い： MCPは2024年11月の公開以降も、2025年3月26日版、同年6月18日版、11月25日版と改訂が重なっています。運用側は「追従」と「ルール見直し」を織り込んでおくべきです。
実装の品質にばらつきが出る： 公式の参照実装に加え、コミュニティ製サーバーや試験的実装も増えています。保守状況や検証範囲が不明なものを本番に入れると、事故につながります。
MCPはまだ新しく、立ち上げ期は設計・運用・セキュリティを横断して担える人材が必要になります。役割分担とスキル要件を先に定義し、育成・採用を並行で進める前提で見ておくべきです。
Gartnerは、2029年までに少なくとも知識労働者の50%が、AIエージェントと協働し、統制し、構築するための新しいスキルを身につけると予測しています。
コスト面では、教育に加えて、レガシー環境への組み込みで外部専門家の支援が必要になるケースがあります。さらに、接続設定だけでなく、権限設計・運用ルール・監査ログまで含めた整備が発生します。コミュニティ実装も多いため、導入前の検証と選定基準の策定は欠かせません。
人の監督：重要な操作は、実行前に人が確認してから進めます。自動化は控えめにしておくのが安全です。
最小権限：最小スコープから始め、必要な操作が発生した時点で権限を追加します。最初から広い権限を渡さないのが基本です。
隔離環境：MCPサーバーは重要システムと同居させず、分離した環境で動かします。問題が起きても、影響範囲を小さく抑えられます。
出所確認：信頼できる提供元のサーバーを優先し、出所が不明なものは採用しません。安全性を評価できる担当と基準を用意し、社内で審査できる体制を整えます。
監査ログ・モニタリング：いつ・誰が・何にアクセス・操作したかを記録し、不審な挙動は早期に検知します。
企業でMCPを扱うなら、仕組みだけでなく、仕様改訂のペースとエコシステムの整備状況まで把握しておくべきです。運用では、データ保護を「権限設計・監査ログ・変更管理」まで落とし込み、ISMS（ISO/IEC 27001）などの枠組みで回します。
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MCPは、生成AIと社内データ・業務ツールをつなぐ共通プロトコルです。RAGで参照する場合でも、APIで実行まで踏み込む場合でも、「接続」と「権限」を同じルールで揃えられます。
ただ、難所は設計です。データ・権限・操作範囲に加え、ログと例外対応まで決めないと、連携が増えるほど運用が重くなります。
当社はMCPに限らず、生成AI活用全般について、設計・運用・テストまで一気通貫でご支援できます。連携基盤の整備から、RAG・業務自動化・エージェント実装まで、必要な範囲を整理したうえで進めます。
アイデアがまだ固まっていなくても大丈夫です。
まずは情報交換からでも、お声がけください。
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