MCPを理解する：ホスト、サーバー、クライアント、データソースの関係

MCP（Model Context Protocol）は、AIに新たな可能性を提供する技術です。この技術がどのように機能し、AIをどのようにすれば実用的な問題解決者に変えられるのかを詳しく見ていきます。

川原建

2025年3月19日 • 4 min read

MCP（Model Context Protocol）はAIにとってのAPIの高速道路のようなものです。これはAIを活用したアプリケーションがデータを取得し、APIを呼び出し、実世界のタスクを実行する手助けをします—このことによって「ただのチャットボット」から実際の問題解決者へと変わります。

では、これはどのように機能するのでしょうか？MCPの主要なプレイヤーを現実世界のアナロジーで分解し、理解しやすくしましょう！

1. MCPホスト：物事を成し遂げたいAI

MCPホストはAIそのもので、賢いけれどもデータベースやAPI、ファイルに直接アクセスすることはできません。これは、レストランのシェフが食材を欲しがるが、自分で買いに行かないようなものです。代わりに、サーバー（MCPクライアント）に必要なものを取得してもらいます。

🔹 MCPホスト（AI）ができること

「今日の天気は？」→ AIが天気APIデータを要求します。
「私の最後の3つのAmazonの注文を探して。」→ AIが注文データベースをクエリします。
「3時にサラと会議をスケジュールして。」→ AIがカレンダーAPIを呼び出します。

しかし、AIはデータベース、API、またはファイルに直接話しかけることはできず、MCPクライアントに頼る必要があります。

2. MCPクライアント：AIの個人アシスタント

MCPクライアントはレストランのウェイターのようなものです。シェフ（AI）は料理を作ることも食材を取ってくることもできないので、誰かがオーダーを取り、配達し、適切なアイテムを持って戻る必要があります。

🔹 MCPクライアントの役割

AIのリクエストを適切なAPI呼び出しに変換します。
リクエストを満たせる適切なMCPサーバーを見つけます。
構造化された形式でAIに応答を返します。

💡 例1:

AI: 「ジョン・ドーの過去の注文が必要です。」
MCPクライアント: 「了解！オーダー管理システムに聞いてみます。」
MCPサーバー: データベースをクエリし、データを返します
MCPクライアント: 「こちらがジョン・ドーの過去の注文です！」

💡 例2:

AI: 「Appleの最新の株価が必要です。」
MCPクライアント: 「そのためにファイナンスAPIに聞いてみます。」
MCPサーバー: 株データを取得します
MCPクライアント: 「現在のAAPLは175.42ドルです！」

良いウェイターのように、MCPクライアントはAIが詳細について心配する必要がないようにします—AIはただ尋ねるだけで、クライアントが残りのことを処理します。

3. MCPサーバー：物事を成し遂げる作業者

MCPサーバーは魔法が起こる場所です。これはオーダー（MCPクライアントからのリクエスト）を受け取り、実際に料理を準備します（データを取得したり、API呼び出しを行ったり、コマンドを実行したりします）。

🔹 MCPサーバーの役割

外部APIを呼び出します（例：Google Calendar、Salesforce）。
データベースをクエリします（例：注文履歴やユーザープロファイルを取得）。
ファイルを読み書きします（例：ローカルドキュメントを取得）。
タスクを自動化します（例：メール送信、会議スケジュール）。

💡 例1:

AIが会議の予約をしたい。
MCPクライアントが**「カレンダー」MCPサーバー**に依頼します。
カレンダーMCPサーバーがGoogle CalendarのAPIを呼び出します。
AIは応答を受け取ります：「サラとの会議が3時に予約されました！」

💡 例2:

AIがリアルタイムの暗号通貨の価格を知りたい。
MCPクライアントが**「ファイナンス」MCPサーバー**にデータを取得するように頼みます。
ファイナンスMCPサーバーがBinance APIを呼び出し、価格を取得します。
AIは応答します：「ビットコインは現在63,500ドルです！」

各MCPサーバーは異なるタスクに特化しています。これは、レストランが異なる料理のために異なるシェフを持つのと同じです（寿司用、ハンバーガー用など）。

4. データソース：情報の金庫

MCPサーバーはデータを自身で保存することはありません—彼らはデータソースからデータを取得する仲介者として機能します。

🔹 データソースとは何か？

ローカルファイル → AIはPDF、Excelシート、ドキュメントを読むことができます。
クラウドサービス → AIはGoogle DriveやDropboxからデータを取得できます。
データベース → AIはユーザー記録や販売レポートなどを引き出すことができます。
サードパーティAPI → AIは天気、株価、ニュース更新を取得できます。

💡 例1: AIは先月の売上数値が必要です。

MCPサーバーが販売データベースをクエリします。
データベースが総収益、最も売れたアイテムなどを返します。
AIがレポートを生成し、データを提示します。

💡 例2: AIは顧客のフィードバックを分析したい。

MCPサーバーがGoogle SheetsからCSVデータをダウンロードします。
AIがセンチメント分析を実行し、洞察を抽出します。
AIが要約を提供します：「ほとんどの顧客が新機能を気に入っていますが、12%が遅いローディング時間を言及しています。」

データソースがなければ、AIは無用—AIは実際の情報にアクセスする必要があります。

どのように一緒に機能するのか：現実の例

あなたがビジネスエグゼクティブのためのAIパワードのバーチャルアシスタントを運営していると想像してみてください。ある日、CEOが尋ねます：

"ねえAI、私のスケジュールを確認して、営業VPとの通話を予約し、最新の販売レポートをメールしてくれる？"

MCPがどのようにそれを実現するのかを見てみましょう：

1️⃣
AI（MCPホスト） → リクエストを受け取り、何をする必要があるかを把握します。

2️⃣
MCPクライアント → これを複数のAPI呼び出しに変換します。

3️⃣
MCPサーバー（カレンダーAPI） → CEOのスケジュールを取得します。
MCPサーバー（CRM API） → 営業VPを見つけて会議を予約します。
MCPサーバー（データベースクエリ） → 最新の売上数値を取得します。

4️⃣
MCPクライアント → すべての応答を収集し、AIに返します。

5️⃣
AI（MCPホスト） → CEOに応答します：

"営業VPとの会議が午後2時に予約されました。最新の売上レポートをメールしました！"

MCPを使うことで、AIはただの会話をしているのではなく、実際に物事を成し遂げています！

なぜMCPはAIのゲームチェンジャーなのか

MCPはAIを真のアシスタントに変えます。これは、AIが外部のツール、サービス、データベースにアクセスできるようになることを意味します。これにより、AIは以下のように行動できます：

✅ リアルタイムデータにアクセス → スタティックな応答はなく、AIは最新の情報を取得できます！
✅ 実世界のアクションを実行 → 会議を予約し、メールを送り、ワークフローをトリガーします。
✅ 容易にスケール可能 → 新しいMCPサーバーは既存のワークフローを壊すことなく追加できます。

**「ただのチャットボット」**である代わりに、MCPを搭載したAIは以下のように変わります：

株の動きを追跡するフィナンシャルアナリスト。
あなたのカレンダーを管理するパーソナルアシスタント。
サーバーの問題を解決するテクニカルサポートボット。

可能性は無限大です。

結論：AIの未来はここにある

AIはもはや質問に答えるだけではなく、MCPを使うことで行動を起こし、ワークフローを自動化し、外部システムと統合することができます。

あなたがAIパワードのカスタマーサービスボットやエンタープライズ自動化ツール、データ駆動型アシスタントを構築している場合、MCPはAIを真に有用にするための鍵です。

MCPでAIをパワーアップする準備はできましたか？

AI用のAPIを設計することは苦痛である必要はありません。EchoAPIを使ってください！ EchoAPIは以下のことを簡単にします：

💡 EchoAPIは、日本のソフトウェア開発・テストチーム向けの、オフライン対応の軽量なAPI開発・テスト用コラボレーションツールです。PostmanなどのREST APIツールの完璧な代替品で、APIの設計、デバッグ、自動テスト、負荷テストなどの機能を提供します。さらに、IntelliJ IDEAやVS Code用のプラグイン、Chromeのリクエストキャプチャ拡張機能も備えており、多くの日本人開発者やチームに推奨されています。