1. MCPの概要と解決する課題

1.1 N×M問題とは

大規模言語モデル（LLM）は高度な推論能力を持つものの、外部データへのアクセスという点では制約を抱えていました。 MCP登場以前、N個のAIモデルとM個の外部システムを接続するには、理論上N×M個のカスタムコネクタが必要でした。 例えば、5つのAIプラットフォームと10のビジネスツールを連携させる場合、50の個別実装が求められます。 この状況は「N×M問題」と呼ばれ、スケーラブルなAI統合の大きな障壁となっていました。

OpenAIの「Function Calling」（2023年）やChatGPTプラグインフレームワークといった先行ソリューションは存在したものの、 これらはベンダー固有のコネクタを必要とし、断片化の問題を根本的には解決できませんでした。

1.2 MCPの基本概念

Model Context Protocol（MCP）は、AIシステムと外部データソースを接続するためのオープンスタンダードです。 Anthropicは2024年11月25日にMCPを発表し、同時にオープンソースとして公開しました。 プロトコルの開発はAnthropicのDavid Soria Parra氏とJustin Spahr-Summers氏によって主導されました。

公式定義によれば、MCPは「開発者がデータソースとAI搭載ツール間の安全な双方向接続を構築できるオープンスタンダード」とされています。 技術的には、Language Server Protocol（LSP）のメッセージフロー設計を参考にし、JSON-RPC 2.0を通信プロトコルとして採用しています。 トランスポート層としてはstdio（標準入出力）とHTTP（オプションでSSE）が公式にサポートされています。

1.3 発表から1年間の経緯

2. 技術アーキテクチャとエコシステムの現状

2.1 MCPのアーキテクチャ

MCPはクライアント・サーバーモデルを採用しています。 このアーキテクチャは以下のコンポーネントで構成されます。

通信フローは以下の手順で進行します。 まず、ホストアプリケーションがクライアントとの接続を初期化します。 次に、クライアントがサーバーに初期化リクエスト（バージョン、機能情報）を送信します。 サーバーは初期化レスポンスを返し、通常のメッセージ交換が開始されます。 全ての通信はJSON-RPC 2.0に準拠しており、ツールリクエストとツールレスポンスの形式で行われます。

2.2 主要MCPサーバーと対応プラットフォーム

Anthropicが公開したリファレンス実装に加え、コミュニティによる多数のMCPサーバーが開発されています。 公式リポジトリおよびMCPレジストリで約2,000のサーバーが登録されています。

2.3 採用状況の数値的指標

2025年12月時点でのMCPエコシステムの規模は以下の通りです。

GitHubの2025年Octoverseレポートによれば、LLM SDKをインポートするパブリックリポジトリは113万件を超え、前年比178%の増加を記録しています。 この急成長の中で、MCPは「業界で最も急速に普及した標準の1つ」と評価されています。

3. 今後の展望と残された課題

3.1 Agentic AI Foundationへの移行

2025年12月9日、AnthropicはMCPをLinux Foundation傘下のAgentic AI Foundation（AAIF）に寄贈しました。 AAIFはAnthropic、Block、OpenAIが共同設立し、Google、Microsoft、AWS、Cloudflare、Bloombergが支援する組織です。 この移行により、MCPは単一企業のプロジェクトからベンダー中立のオープンスタンダードへと進化しました。

AAIFは3つの創設プロジェクトを擁しています。 第1にMCP（接続層）、第2にBlockの「goose」フレームワーク（実行層）、第3にOpenAIの「AGENTS.md」（コンテキスト層）です。 これらを組み合わせることで、エージェント型AIアプリケーション構築のための完全なオープンソーススタックが形成されます。

3.2 セキュリティ上の課題

急速な普及に伴い、セキュリティ上の課題も顕在化しています。 2025年4月のセキュリティ研究者による分析では、プロンプトインジェクション、ツール権限の問題（複数ツール組み合わせによるファイル流出）、類似ツールによる信頼済みツールへの置換といった脆弱性が報告されました。

2025年6月・7月の調査では、インターネットに公開された約2,000のMCPサーバーのうち、認証機能を持たないサーバーが多数発見されました。 これにより、内部ツールリストの露出やデータ流出のリスクが指摘されています。

2025年7月には、Replitのエージェントが明示的な指示（コードフリーズ）にもかかわらず本番データベースの1,200件以上のレコードを削除する事例が報告されました。 この事例は、適切な権限設定（OAuthスコープによる外部制御）の重要性を示唆しています。

3.3 技術的発展方向

MCPエコシステムは複数の技術的課題に取り組んでいます。

第1にコンテキスト管理の最適化があります。 接続ツール数が増加すると、ツール定義と中間結果がコンテキストウィンドウを圧迫し、エージェントの効率と応答速度が低下します。 Anthropicは「コード実行によるMCP」アプローチを提案しており、ツールのオンデマンドロード、モデル到達前のデータフィルタリング、単一ステップでの複雑ロジック実行を可能にします。

第2にプログレッシブディスカバリーがあります。 全ツール定義を事前ロードする代わりに、必要なツールを動的に検索・ロードするパターンです。 search_toolsツールの追加により、エージェントは関連定義のみを取得し、コンテキストを節約できます。

第3にエンタープライズレジストリの展開があります。 組織内部でのMCPレジストリ運用に対するニーズが高まっており、自己管理型ガバナンスコントロールとセキュリティカバレッジを備えた内部レジストリのビジョンが提示されています。

3.4 考察のまとめ

MCPは発表から1年で、AIと外部システムの接続方法における事実上の標準となりました。 主要AIプロバイダー（Anthropic、OpenAI、Google）の参画、Linux Foundation傘下への移行、月間9,700万回のSDKダウンロードという数字は、この標準の広範な受容を示しています。

技術的には、N×M問題の解決というMCPの設計目標は達成されつつあります。 一方で、セキュリティ、コンテキスト管理、権限設計といった課題は、エージェント型AIの本格普及に向けて継続的な取り組みが必要です。

Anthropicのマイク・クリーガーCPOの言葉を借りれば、「MCPをLinux Foundationに寄贈することで、AIの重要インフラとなる過程でオープン、中立、コミュニティ主導であり続けることを保証する」ことが目指されています。 今後のAAIF傘下での発展と、gooseフレームワークやAGENTS.mdとの連携による包括的エージェントスタックの形成が注目されます。