室谷代表取締役AnthropicがClaudeのMCP連携に「Tasks」と「Elicitations」という2つの新機能を追加したと発表しました。これ、地味に見えてMCPの使い方が根本から変わる話なんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師そうなんですよ。単に「新機能が増えました」な話じゃないんです。
MCPのツール呼び出しの前提そのものを拡張する話で、講座でもMCPを扱っているので受講生さんにどう説明しようかと考えているところです。
MCPのツール呼び出しの前提そのものを拡張する話で、講座でもMCPを扱っているので受講生さんにどう説明しようかと考えているところです。
室谷代表取締役まずは何が発表されたのか、整理しましょうか。
ClaudeのMCP TasksとElicitationsとは？何が発表されたのか
ClaudeのMCP TasksとElicitationsの発表ポイント
MCP Tasks
ディープリサーチのような長時間ジョブをプラグインに任せ、完了時に報告を受け取れる仕組み
MCP Elicitations
タスク実行中にプラグインからユーザーへ問い合わせができる仕組み（返金確認、不足情報の入力など）
提供状況
Claude Code CLIで提供開始、他のClaude製品にも順次展開予定
開発者向け
自身のMCPサーバーにTasksとElicitationsを追加できる
室谷代表取締役MCP Tasks（エムシーピー・タスクス）とMCP Elicitations（エムシーピー・エリシテーションズ）は、AnthropicがClaudeのMCPサーバー連携に対して追加したサポートで、Tasksは長時間ジョブをプラグインに任せて完了時に報告を受け取れる仕組み、Elicitationsはタスク実行中にプラグインからユーザーへ問い合わせができる仕組みです。
テキトー教師DotAI 認定講師発表のポイントを箇条書きで整理するとこうです。
- Tasks: ディープリサーチのような長時間ジョブをプラグインに任せ、完了時に報告を受け取れる
- Elicitations: タスク実行中にプラグインからユーザーへ問い合わせができる（返金確認、不足情報の入力など）
- 提供状況: Claude Code CLIで提供開始、他のClaude製品にも順次展開予定
- 開発者向け: 自身のMCPサーバーにTasksとElicitationsを追加できる
室谷代表取締役ここで大事なのは、これはAnthropicが「Claude側でMCPのTasksとElicitationsを扱えるようにした」という発表だということです。MCPというプロトコル自体の仕様では、Tasksはバージョン2025-11-25で導入されていて、まだ実験的という位置づけなんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師そこは正確に押さえたいところです。仕様上は実験的段階なので、今後設計が変わる可能性がある。
プロトコル側の進化と、Claude側の対応が並行して進んでいるという構図ですね。
プロトコル側の進化と、Claude側の対応が並行して進んでいるという構図ですね。
室谷代表取締役MCP自体については、以前から当メディアでもClaude Code関連の記事で扱っていますが、改めて言うとAIと外部ツール・データソースを接続するためのオープンソース標準です。Claude Codeのセットアップに不安がある人はClaude Codeお試し完全ガイドあたりから入るとイメージしやすいと思います。
MCP Tasksでできること——長時間ジョブをプラグインに任せられる仕組み
通常リクエストとタスク付きリクエストの違い
通常リクエスト
- 呼び出し→即応答が基本
- 結果を直接返す
タスク付きリクエスト
- まずCreateTaskResultを返す
- 実際の結果はtasks/resultで後から取得
- リクエスターがポーリングして結果を取得
- 永続的な状態機械として実行状態を保持
室谷代表取締役Tasksの本質は「永続的な状態機械」という点なんですよ。仕様では、リクエストの実行状態を保持して、リクエスターがポーリングして後から結果を取得する形になっています。
テキトー教師DotAI 認定講師従来のMCPツール呼び出しは「呼び出し→即応答」が基本でした。Tasksはそこに「受け付けたよ、あとで結果を取りに来てね」という二段階の応答パターンを持ち込むわけです。
仕様でも、通常のリクエストは結果を直接返すのに対し、タスク付きリクエストはまずCreateTaskResultを返し、実際の結果はtasks/resultで後から取得すると定義されています。
仕様でも、通常のリクエストは結果を直接返すのに対し、タスク付きリクエストはまずCreateTaskResultを返し、実際の結果はtasks/resultで後から取得すると定義されています。
室谷代表取締役これが効くのは、高コストな計算やバッチ処理、外部ジョブAPIとの連携なんですよね。仕様に「expensive computations and batch processing requests」と明記されていて、まさにディープリサーチのような処理に向いている。
テキトー教師DotAI 認定講師仕様のメッセージフローを見ると、タスクにはtaskId、status、statusMessage、createdAt、lastUpdatedAt、ttl、pollIntervalといった情報が含まれます。リクエスターがttlで希望する寿命をミリ秒で指定できるのも特徴ですね。
室谷代表取締役サーバー側の実装としては、初期化時にtasksケイパビリティを宣言する必要があります。仕様では
tasks.requests.tools.callなどを宣言する形で、ツール単位ではexecution.taskSupportがrequired / optional / forbiddenの3値で細かく制御できる。テキトー教師DotAI 認定講師ここは開発者にとって重要なポイントです。サーバーがtasks.requests.tools.callを宣言していなければ、クライアントはtaskSupportの値に関係なくタスク拡張を使ってはいけない。
宣言していれば、taskSupportの値に応じて扱いが変わる。requiredなら必ずタスクとして呼ぶ、optionalならどちらでもよい、forbiddenまたは未指定なら通常リクエストのみ、というルールです。
宣言していれば、taskSupportの値に応じて扱いが変わる。requiredなら必ずタスクとして呼ぶ、optionalならどちらでもよい、forbiddenまたは未指定なら通常リクエストのみ、というルールです。
室谷代表取締役デフォルトはforbiddenで、その状態でクライアントがタスクとして呼ぼうとするとサーバーは-32601（Method not found）を返す。この設計は結構シビアですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師あと見逃せないのが、タスク作成時にサーバーが
仕様でも「non-binding and provisional」と断りつつ、このパターンを想定しています。
io.modelcontextprotocol/model-immediate-responseを_metaに含められる点です。タスク実行中にモデルへ即時返す文字列を渡せるので、ホストアプリはモデルの制御を戻して他の作業を続けさせられる。仕様でも「non-binding and provisional」と断りつつ、このパターンを想定しています。
室谷代表取締役つまり、重い処理を投げっぱなしにしてClaude側は別の作業を進められるわけです。MYUUUでもリサーチ系の処理を回すことが多いので、これは実務でかなり効いてくるなと。
MCP Elicitationsでできること——タスク実行中にユーザーへ確認・追加入力を求める
TasksとElicitationsの前提の違い
Tasks
- サーバー側がケイパビリティを宣言するのが前提
- 例: tasks.requests.tools.call を宣言
- サーバー側の対応宣言がないと始まらない
Elicitations
- クライアント側のケイパビリティとして定義
- tasks.requests.elicitation.create を宣言したクライアントが扱える
- タスク付きの elicitation/create リクエストを処理
- クライアント側には tasks.requests.sampling.createMessage もある
室谷代表取締役一方のElicitationsは、タスクの途中でサーバー側からユーザーに追加入力や確認を求める仕組みです。Anthropicの発表では「返金の確認」や「不足している詳細の入力」が例として挙げられています。
テキトー教師DotAI 認定講師仕様上の位置づけがTasksと少し違うんですよ。Elicitationsはクライアント側のケイパビリティとして定義されていて、
tasks.requests.elicitation.createを宣言したクライアントが、タスク付きのelicitation/createリクエストを扱える、という形になっています。室谷代表取締役ここ、混同しやすいところなんですよね。Tasksはサーバー側が
宣言する側が違うんです。
tasks.requests.tools.callなどを宣言するのが前提で、Elicitationsはクライアント側がtasks.requests.elicitation.createを宣言するのが前提。宣言する側が違うんです。
テキトー教師DotAI 認定講師そうなんです。だから「サーバー側が対応を宣言しないと始まらない」と一括りにすると不正確で、Tasksはサーバー側の宣言、Elicitationsはクライアント側の宣言がそれぞれ前提になる。
クライアント側のケイパビリティには
クライアント側のケイパビリティには
tasks.requests.sampling.createMessageという項目もあって、サンプリング側のタスク拡張も定義されています。室谷代表取締役仕様のメッセージフローにも「Task-Augmented Tool Call With Elicitation」というパターンが載っていて、ツール呼び出しをタスク化したうえで、その途中にelicitationを差し込む流れが想定されているわけです。
テキトー教師DotAI 認定講師従来は、タスクの途中でユーザーの確認が必要な場面ではフローを止めて別途やり取りする必要がありました。Elicitationsはそこをプロトコルレベルで扱えるようにする。
返金承認のような「人間の判断が要るポイント」を、タスクの流れの中に自然に埋め込めるようになるんです。
返金承認のような「人間の判断が要るポイント」を、タスクの流れの中に自然に埋め込めるようになるんです。
室谷代表取締役これはエージェント設計の考え方を変えますよね。全部自動で走らせるのではなく、要所で人に聞く。
その「聞く」をプロトコルが理解できる形で表現できるのが大きい。
その「聞く」をプロトコルが理解できる形で表現できるのが大きい。
テキトー教師DotAI 認定講師Claude Code側のドキュメントにも「Respond to MCP elicitation requests」という項目が用意されていて、クライアントとしてelicitationに応答する側の振る舞いも整理されています。
MCP TasksとElicitationsの使い方・始め方——Claude Code CLIでの提供状況とプラグイン開発者の対応
室谷代表取締役提供状況ですが、TasksとElicitationsは現時点でClaude Code CLIで利用可能で、他のClaude製品にも順次展開予定というのが公式の発表です。
テキトー教師DotAI 認定講師バージョン番号や具体的な展開スケジュールまでは、今回の発表では明らかにされていません。ここは憶測で埋めずに、公式の続報を待つべき部分ですね。
室谷代表取締役プラグイン開発者向けには、Anthropicが「自身のMCPサーバーにTasksとElicitationsを追加してほしい」と呼びかけています。公式ドキュメントには「MCP tasks for server authors」という章があって、サーバー作者向けの実装ガイドが用意されているんですよ。
テキトー教師DotAI 認定講師サーバー作者が押さえるべきポイントを整理するとこうですね。
- 初期化時にtasksケイパビリティを宣言する（例:
tasks.requests.tools.call） - ツール単位で
execution.taskSupportをrequired / optional / forbiddenから設定する - タスク付きリクエストにはCreateTaskResultを返し、結果はtasks/resultで取得させる
- 必要に応じてstatusやstatusMessage、pollIntervalを適切に更新する
- Elicitationsを使う場合はクライアント側の
tasks.requests.elicitation.create宣言が前提になる点を理解しておく
室谷代表取締役特にtaskSupportの設定は、既存ツールへの影響が大きいところです。requiredにすると、クライアントは必ずタスクとして呼ばないといけなくなる。
既存の連携先が対応していないと壊れる可能性があるので、そこは慎重に設計する必要があります。
既存の連携先が対応していないと壊れる可能性があるので、そこは慎重に設計する必要があります。
テキトー教師DotAI 認定講師仕様でも、サーバーのケイパビリティにtasks.requests.tools.callが含まれていなければ、クライアントはtaskSupportの値に関係なくタスク拡張を使ってはいけないとされています。サーバー側の宣言とツール単位の設定を両方正しく揃えるのが基本です。
室谷代表取締役Claude Code CLIのセットアップやアップデート周りは、Claude Codeのアップデート方法完全ガイドにまとめているので、バージョンを最新にしてから試すのがおすすめです。MCPサーバーの追加自体は
claude mcp addで行う形で、HTTP・SSE・stdio・WebSocketといったトランスポートが公式ドキュメントに整理されています。テキトー教師DotAI 認定講師既存のMCPサーバーをTasks対応にする場合、まずはoptionalから始めるのが現実的でしょうね。requiredにすると呼び出し側の対応が必須になるので、いきなり必須化するのはリスクが大きい。
室谷代表取締役あと、仕様ではタスクにTTLとリソース管理の要件も定められています。タスクをいつまで保持するか、リソースをどう解放するかをサーバー側が管理する必要がある。
ここを疎かにすると、長時間運用でじわじわ効いてきます。
ここを疎かにすると、長時間運用でじわじわ効いてきます。
なぜ今この機能が必要だったのか——従来のMCPツール呼び出しが抱えていた制約
室谷代表取締役ここが今回の発表の一番面白いところなんですけど、従来のMCPツール呼び出しは同期的な応答が前提だったんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師そうなんです。呼び出し→即応答が基本なので、長時間かかる処理はタイムアウトやセッション切断のリスクがありました。
Claude Codeのドキュメントにも、MCPツール呼び出しの時間制限や、長いツール呼び出しの自動バックグラウンド化といった項目が用意されています。
Claude Codeのドキュメントにも、MCPツール呼び出しの時間制限や、長いツール呼び出しの自動バックグラウンド化といった項目が用意されています。
室谷代表取締役つまり、時間がかかる処理をどう扱うかという問題に対して、これまではクライアント側の工夫で対応してきたわけです。それをプロトコルレベルで扱えるようにしたのがTasksなんですよ。
テキトー教師DotAI 認定講師もう一つの制約が、途中の対話です。タスクの途中でユーザーの確認が必要な場面では、フローを止めて別途やり取りする必要があった。
Elicitationsはこれをプロトコルレベルで扱えるようにする。
Elicitationsはこれをプロトコルレベルで扱えるようにする。
室谷代表取締役この2つを合わせて読むと、Anthropicが目指している方向が見えるんですよね。エージェントに任せる処理を長く、複雑にしていくなら、途中の状態管理と人間への確認が不可欠になる。
TasksとElicitationsはその土台なんです。
TasksとElicitationsはその土台なんです。
テキトー教師DotAI 認定講師仕様でもTasksは「requestor-driven」と明確に定義されています。リクエスターがタスクでリクエストを拡張し、結果をポーリングする責任を持つ。
受信側はどのリクエストがタスク実行をサポートするかを厳密に制御し、ライフサイクルを管理する。この役割分担が、並行リクエストのディスパッチのような高度なパターンを可能にします。
受信側はどのリクエストがタスク実行をサポートするかを厳密に制御し、ライフサイクルを管理する。この役割分担が、並行リクエストのディスパッチのような高度なパターンを可能にします。
室谷代表取締役ここは設計思想として面白いですよね。プロトコル自体は特定のUIモデルを強制しない、と仕様に書かれている。
実装側が自由にインターフェースを設計できる余地を残している。
実装側が自由にインターフェースを設計できる余地を残している。
テキトー教師DotAI 認定講師セキュリティ面でも、仕様にはタスクの分離とアクセス制御、リソース管理、監査とログといった考慮事項が章立てで用意されています。長時間動くタスクは、誰がどのタスクにアクセスできるかを厳密にしないと危ないですからね。
室谷代表取締役あと、これは地味に重要な点として、仕様ではタスクの状態に「input required」というステータスが定義されています。Elicitationsでユーザー入力を待っている間の状態を、プロトコルが理解できる形で表現できるわけです。
日本での利用可否と今後の展開——他製品への提供はどこまで進むか
室谷代表取締役日本での利用可否ですが、Claude Code CLIは日本からも利用できる製品なので、今回のTasksとElicitationsもCLI経由で使える範囲では利用可能という整理になります。
テキトー教師DotAI 認定講師ただし、他のClaude製品への展開時期や、日本リージョン固有の制限については、今回の発表では明らかにされていません。「rolling out to more Claude products soon」とあるだけで、具体的な製品名や時期までは示されていないんです。
室谷代表取締役ここは続報を待つしかないですね。ただ、方針としてはClaude Code CLIから始めて、順次広げていくという流れが明確に示されている。
テキトー教師DotAI 認定講師開発者にとっては、今のうちにMCPサーバー側をTasksとElicitationsに対応させておくことで、他のClaude製品に展開されたときにすぐ恩恵を受けられるという準備期間になります。
室谷代表取締役仕様自体が実験的段階なので、設計が変わる可能性がある点は念頭に置いておく必要があります。プロトコルのバージョン2025-11-25で導入された仕様が、今後のバージョンで進化する可能性がある。
テキトー教師DotAI 認定講師そこは「experimental」という言葉を重く受け止めるべきです。プロダクションでがっつり依存する前に、まずは検証環境で試すのが賢明ですね。
室谷代表取締役MYUUUでも、まずは社内のリサーチ系ワークフローで試してみて、挙動を見ながら本番投入を判断する形にしようかなと。Claude Codeのセッション管理についてはClaude Codeのセッション完全ガイドで詳しく解説しているので、長時間タスクを扱うときのセッションの扱いも合わせて確認しておくとよいと思います。
テキトー教師DotAI 認定講師講座でも、MCPサーバーを自作している受講生さんには「Tasks対応はoptionalから」と伝えようと思います。既存の連携を壊さずに、長時間処理の恩恵だけを受けられる設計が現実的ですからね。
室谷代表取締役まとめると、今回の発表は「ClaudeがMCPのTasksとElicitationsを扱えるようになった」という一歩で、長時間ジョブと途中確認という2つの制約をプロトコルレベルで解消する動きなんですよね。Claude Code CLIから始まって、他の製品にも広がっていく。
開発者はサーバー側の対応を今から準備しておく。
開発者はサーバー側の対応を今から準備しておく。
テキトー教師DotAI 認定講師単に新機能が増えた話じゃなくて、エージェントに任せられる仕事の範囲が広がる話なんですよ。仕様はまだ実験的ですが、方向性は明確です。
よくある質問
室谷代表取締役最後に、よく聞かれそうな点を整理しておきますね。
テキトー教師DotAI 認定講師まず「Claude MCP Tasksとは何か」ですが、MCP仕様のバージョン2025-11-25で導入された、リクエストの実行状態を保持する永続的な状態機械で、高コストな計算やバッチ処理に向き、リクエスターがポーリングして後から結果を取得する仕組みです。AnthropicはこれをClaudeのMCP連携でサポート開始した、という整理になります。
室谷代表取締役「どこで使えるのか」については、現時点ではClaude Code CLIで利用可能で、他のClaude製品にも順次展開予定です。具体的な製品名や時期は明らかにされていません。
テキトー教師DotAI 認定講師「MCPサーバー側は何をすればよいか」については、初期化時にtasksケイパビリティを宣言し、ツール単位でexecution.taskSupportを設定する必要があります。required / optional / forbiddenの3値で制御でき、デフォルトはforbiddenです。
室谷代表取締役「Elicitationsはサーバー側の宣言が必要か」という質問も来そうですが、こちらはクライアント側のケイパビリティ
tasks.requests.elicitation.createの宣言が前提です。TasksとElicitationsで宣言する側が違う点は、実装時に混同しやすいので注意が必要です。テキトー教師DotAI 認定講師「仕様は安定しているか」については、MCP仕様のTasksは実験的と位置づけられており、設計や挙動が将来のバージョンで変わる可能性があります。プロダクション導入前に検証するのがおすすめです。
室谷代表取締役「料金や利用制限は」という点については、今回の発表では明らかにされていません。公式の続報を確認するのが確実ですね。
テキトー教師DotAI 認定講師既存のMCPサーバーをTasks対応にする際は、まずoptionalで設定し、クライアント側の対応状況を見ながらrequiredへの移行を検討するのが安全です。仕様でも、サーバーがケイパビリティを宣言していなければクライアントはタスク拡張を使ってはいけないと定められています。
室谷代表取締役というわけで、TasksとElicitationsは地味だけど効く機能です。Claude Code CLIを使っている人は、まずは手元のMCPサーバーで試してみると、その意味が実感できると思います。
