【入門】MCPサーバーとは？AI活用の幅を広げる新規格の基本と仕組み

はじめに

今回は最近注目されているMCP(Model Context Protocol)サーバについて説明しようと思います。
MCPサーバが使われている理由やMCPサーバでできることについてまとめました。

そもそもMCPサーバのメリットってなんぞや？と思いましたので、簡単に初見の方にも説明させていただきます。

従来は、下記のようにAIサービスの数だけコードが必要でした。

【従来】
Claude ── (自作コードA) ──> PostgreSQL
LibreChat ── (自作コードB) ──> PostgreSQL
Chatbox ── (自作コードC) ──> PostgreSQL

しかし、MCPサーバを作成するだけでこれらの個別コードが不要になります。

【MCP】規格の統一（シンプル）
Claude ┐
LibreChat ┼──> [ MCPサーバー ] ──> PostgreSQL
ChatGPT ┘

これにより以下メリットが生まれます。

上記の仕組みを見れば分かるように要は、AIのデータを他のツールに繋げる物を一元化して管理するのに便利だから使います。

何故便利か？というと昨今AIが普及してきたため、AIを使用している割合は徐々に増えてきていると思います。
例) Gemini, ChatGPT, Claudeとかここを閲覧しにきた方もAIについて多少なりにも興味があったため、閲覧していると考えております。

ですが、現在のAI使用法は、

そのため、AIエージェントとしての基盤となる技術である「外部ツールと連携でき一元化している仕組み」としてMCPサーバが注目されています。

さて、ではMCPサーバについてどういうものかわかったと思うのですが、結局役割はわかったけど、何が出来るんや？と疑問に感じる方もいらっしゃるかと思うので、まずは出来ることを羅列します。

Tools（ツール実行 / アクション）
AIに「命令を出して外部システムを操作する能力」を与えます。
例：「GitHubにIssueを作成して」「Slackの特定のチャンネルにメッセージを送信して」「SQLクエリを実行してデータを更新して」など。
Resources（リソース提供 / データ参照）
AIに対して「動的に読み込めるデータ源（テキスト、画像、JSON、ログなど）」を提供します。
例：「ローカルのログファイルを監視・取得させる」「社内Wikiのドキュメント構造を読み込ませる」「最新のDBスキーマ情報を渡す」など。
Prompts（プロンプトテンプレートの共有）
定型化されたタスクの入力フォーマットや指示文をシステム側から提供します。
例：「コードレビュー用の定型プロンプト」「バグ報告用テンプレート」などをAIクライアントのメニュー画面からワンクリックで呼び出せるようにする。

以下3つであると言われています。

一元化された連携プロトコル
何といってもこれ。
一度MCPサーバーを構築すれば、Claude DesktopでもCursorでも、ChatboxでもMCPに対応したあらゆるAIクライアントから同じコードベースで再利用できます。
セキュリティとアクセスコントロール
APIキーや接続認証情報をMCPサーバー側に秘匿し、AIが直接アクセスできる範囲を厳格に制限できます。
豊富なエコシステム
GitHub、PostgreSQL、Google Drive、Slack、Brave Searchなど、多くの公式・サードパーティ製MCPサーバーがすでにオープンソースで提供されています。