Anthropic、AIシステムとデータソースをシームレスに統合できる「Model Context Protocol」をオープンソース化 AIシステムの構築にどう役立つ？：3つのコンポーネントを利用できる

Anthropicは、「Model Context Protocol」（MCP）をオープンソース化した。MCPは、AIアシスタントのようなLLM（大規模言語モデル）ベースのAIシステムと、データが存在するシステム（コンテンツリポジトリ、ビジネスツール、開発環境など）のシームレスな統合を可能にするオープンプロトコル。

[＠IT]

　Anthropicは2024年11月26日（米国時間）、「Model Context Protocol」（MCP）をオープンソース化したと発表した。MCPは、AI（人工知能）アシスタントのようなLLM（大規模言語モデル）ベースのAIシステムと、データが存在するシステム（コンテンツリポジトリ、ビジネスツール、開発環境など）のシームレスな統合を可能にするオープンプロトコルだ。

AIシステムの構築にどう役立つのか

　MCPの目的は、AI支援型IDE（統合開発環境）を構築したり、チャットインタフェースを強化したり、カスタムAIワークフローを作成したりする際に、LLMを必要なデータソースと接続するための標準化された方法を提供し、AIシステムがより適切な応答を生成できるようにすることにある。

　AIの普及が進む中、業界はモデル機能に多額の投資を行い、推論と品質を急速に進歩させてきた。だが、いかに洗練されたモデルでも、情報サイロやレガシーシステムの背後にあるデータからは分離されている。新しいデータソースを利用するには、その都度、カスタム実装が必要になり、接続されたシステムはスケーリングが困難になる。

　MCPはこの課題に対処する。AIシステムとデータソースを接続するための普遍的なオープン標準を提供し、断片的な統合を単一のプロトコルに置き換える。これにより、開発者はデータソースごとに個別のコネクターを維持するのではなく、よりシンプルで信頼性の高い方法で、AIシステムとデータソースの安全な双方向接続を構築でき、AIシステムは必要なデータにアクセスできるようになる。

　Anthropicは「プロトコルのアーキテクチャはシンプルで、開発者はMCPサーバを通じてデータをエクスポートしたり、MCPサーバに接続するAIアプリケーション（MCPクライアント）を作成したりできる」と述べている。

3つの主要コンポーネントを公開

　Anthropicは、MCPの主要な3つのコンポーネントを開発者向けに提供開始した。

• MCPの仕様とSDK（ソフトウェア開発キット）
• 「Claude Desktop」アプリでのローカルMCPサーバのサポート
• MCPサーバのオープンソースリポジトリ

　Anthropicの「Claude 3.5 Sonnet」は、MCPサーバの迅速な実装を可能にし、企業や個人が重要なデータセットとさまざまなAIツールを簡単かつ迅速に接続できるようにする。さらにAnthropicは、「Google Drive」「Slack」「GitHub」「Git」「Postgres」「Puppeteer」のような一般企業システム向けの構築済みMCPサーバを共有している。

　BlockやApolloのような早期導入企業は、MCPを自社システムに統合しており、Zed、Replit、Codeium、Sourcegraphなどの開発ツール企業は、MCPを使って自社プラットフォームを強化し、AIエージェントが関連情報をより適切に取得し、コーディングタスクのコンテキストをより深く理解して、より機能的なコードをより少ない操作で作成できるようにしている。

　開発者は同日からMCPコネクターの構築とテストを開始できる。「Claude for Work」（Claude.aiのTeamおよびEnterpriseプラン）の既存契約者は、ローカルでMCPサーバのテストを開始し、Claudeを社内システムやデータセットに接続できる。Anthropicは近日中に、Claude for Workの契約組織全体にサービスを提供できる、本番対応のリモートMCPサーバをデプロイするための開発者ツールキットを提供する計画だ。