MCP（Model Context Protocol）とは？AIと外部ツールをつなぐ共通規格
「AI向けのUSB-Cポート」と呼ばれる理由
室谷代表取締役MCP、名前だけ聞くと難しそうなんですけど、正体はけっこう単純で。AIアプリと外部のデータやツールをつなぐための共通の接続規格なんですよね。
Anthropicの公式が「AI向けのUSB-Cポートのようなもの」と説明してる、あれです。
Anthropicの公式が「AI向けのUSB-Cポートのようなもの」と説明してる、あれです。
テキトー教師DotAI 認定講師その例えがいちばんしっくりくるんですよ。USB-Cが出る前って、機器ごとにケーブルが違って引き出しがケーブルだらけになるじゃないですか。
あれを1本にまとめたのがUSB-Cで、MCPはそのAI版という理解でいいと思います。
あれを1本にまとめたのがUSB-Cで、MCPはそのAI版という理解でいいと思います。
室谷代表取締役そう、まさに変換アダプタを毎回作らなくていい、という話で。これまではChatGPT用、Claude用、社内ツール用にそれぞれ連携コードを書いてたのが、MCPの口に合わせて一度作れば使い回せる。
テキトー教師DotAI 認定講師初めて触る人は「プロトコル」って言葉で身構えるんですけど、中身は決まった形式でメッセージをやりとりする約束事なので、ケーブルの規格とほぼ同じ発想なんですよね。
Anthropicが2024年11月に公開し、業界標準になっていった流れ
室谷代表取締役これ、Anthropicが2024年11月25日に発表して、同じ日にオープンソースとして公開してるんですよ。自社製品のためだけの規格にしなかったのが効いてて、そこから一気に広がっていきました。
テキトー教師DotAI 認定講師発表の時点で、Google Drive、Slack、GitHub、Git、Postgres、Puppeteer向けのサーバーが公式で出てたんですよね。あわせてBlockとApolloが早期に導入して、Zed、Replit、Codeium、Sourcegraphあたりが統合を進めた、と。
室谷代表取締役業界構造で見るとこれは珍しい動きで。ふつう接続規格って各社が自陣営に有利な形で握りたがるんですけど、Anthropicが先に手放したことで他社も乗りやすくなったんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師実際、Anthropicの製品だけの話ではなくなっていて、他の主要なAIプラットフォームも対応していると発表されてます。もう「ある会社の規格」というより、業界の共通語になりつつあるという理解でよさそうです。
MCPでつながるもの——ローカルファイル、DB、検索、専用プロンプト
室谷代表取締役で、実際に何がつながるのかというと、ローカルファイル、データベース、検索エンジンや計算機みたいなツール、それと専用プロンプトっていうワークフローですね。サーバー側がこれらをまとめてAIに差し出す形になります。
テキトー教師DotAI 認定講師ここで最初に戸惑うのが「じゃあ普通のチャットと何が違うの？」というところで。AIが自分でツールを呼び出して動けるようになる、というのが体感として大きいんですよ。
室谷代表取締役読み取りだけじゃなく、書き込みや実行まで踏み込める。だから業務に組み込むときは、何を触らせるかの線引きが要るんですよね。
ここは次のセキュリティの話にもろに効いてきます。
ここは次のセキュリティの話にもろに効いてきます。
テキトー教師DotAI 認定講師その線引きを決める作業が、実はいちばん時間を食うところだったりします。便利さと表裏一体なので。
導入すると何がうれしいのか、経営目線で見た効果
室谷代表取締役効果を経営目線で言うと、いちばん大きいのは接続の作り直しが減ることなんですよ。AIがN個、ツールがM個あったら最大でN×M通りの連携を考えることになるけど、共通規格ならN+M側に寄せられる。
テキトー教師DotAI 認定講師現場感覚で言うと、地味に効くのは新しいツールを入れるたびに設定の作法を覚え直さなくていいところで。同じ書き方で済むので、初めて触る人のハードルが下がるんですよね。
室谷代表取締役あと採用にも効くと思ってて。接続部分が標準化されると、社内に溜まった連携コードが属人化しにくくなる。
担当が抜けてもブラックボックスが残らないのは、組織が大きいほど効いてきます。
担当が抜けてもブラックボックスが残らないのは、組織が大きいほど効いてきます。
テキトー教師DotAI 認定講師なるほど。便利機能というより、開発の配管を共通化しておく投資なんですね。
MCPと従来のAPIは何が違う？RAG・A2Aとの使い分け
普通のAPI連携とMCPは、どこで差がつくのか
室谷代表取締役ここ、誤解されやすいんですけど、MCPは既存のAPIを置き換えるものじゃないんですよね。各サービスのAPIが裏で動いてるのは同じで、変わったのはAI側の接続口が共通化された点なんです。
テキトー教師DotAI 認定講師たしかに。初めて触る人は「APIがあるのになぜもう一つ規格が要るのか」で止まりがちです。
サービスごとに認証も形式も違うのを毎回つなぎ込むのが、地味に重いんですよ。
サービスごとに認証も形式も違うのを毎回つなぎ込むのが、地味に重いんですよ。
室谷代表取締役そうなんですよ。MCPはメッセージ形式がJSON-RPC 2.0ベースで共通化されていて、サーバー側がツール・リソース・プロンプトの3つを出す形になってる。
MYUUUでも連携ごとの個別実装に、いちばん工数を持っていかれてましたから。
MYUUUでも連携ごとの個別実装に、いちばん工数を持っていかれてましたから。
テキトー教師DotAI 認定講師現場感覚で言うと、個別実装は「動いてるけど誰も仕様を覚えていない」状態になりやすいんですよ。共通の型に乗るだけで、引き継ぎのコストがまるで違います。
RAGは「調べる」、MCPは「動かす」
テキトー教師DotAI 認定講師ここはよく聞かれます。「RAGを入れてるならMCPはいらないんですか」と。
室谷代表取締役役割が違うんですよね。RAGは回答を作る前にナレッジベースから関連情報を取ってくる、いわば受動的な検索。
MCPはツールを呼んだりデータを書き込んだり、外側に手を出すところまで含む。
MCPはツールを呼んだりデータを書き込んだり、外側に手を出すところまで含む。
テキトー教師DotAI 認定講師読むか、書くか、で分けると腹落ちしやすいですね。社内文書を探して答えるだけならRAG、チケットを起票するとか予定を埋めるとかまでやるならMCP側の話になります。
室谷代表取締役業界構造としても、検索の質を上げる競争と、AIに何をどこまで実行させるかの競争は、たぶん別のレイヤーで進むんですよ。同じ土俵で比べるものじゃない。
A2A（Agent2Agent）とは何が違うのか
室谷代表取締役A2Aはエージェント同士をつなぐ話で、MCPはAIがツールやデータに手を伸ばす話。層が違うんですよ。
どちらかを選ぶというより、両方いる。
どちらかを選ぶというより、両方いる。
テキトー教師DotAI 認定講師最初に戸惑うのがまさにそこです。名前が似ているので同じ棚に並べてしまいがちなんですけど、片方は「相棒探し」、片方は「道具箱」の規格なんですね。
室谷代表取締役仕様の細部は各プロジェクトの公式を見てもらう前提で、社内で設計を語るときは「誰と誰が話すか」と「何を触るか」を分けて議論したほうが早い。混ぜると設計が破綻します。
テキトー教師DotAI 認定講師設計の議論が混ざってる現場、よく見ます。まず図を2枚に分けるだけで、話がすっと進みますから。
現場でどれを選ぶかの判断基準
やりたいこと別の使い分け
| やりたいこと | RAG | MCP | A2A |
|---|---|---|---|
| 社内文書を探して回答の質を上げたい | ○ | × | × |
| 外部サービスを操作・書き込みしたい | × | ○ | × |
| 複数のエージェントに役割を分担させたい | × | × | ○ |
| 調べて、判断して、チケットを切る | ○ | ○ | ○ |
室谷代表取締役判断基準は、やりたいことから逆に引くと分かりやすいです。
| やりたいこと | 選ぶもの |
|---|---|
| 社内文書を探して回答の質を上げたい | RAG |
| 外部サービスを操作・書き込みしたい | MCPサーバー |
| 複数のエージェントに役割を分担させたい | A2A |
テキトー教師DotAI 認定講師表にすると一発ですね。ただ現場でよくあるのは、1つの要件に全部入ってるケースです。
「調べて、判断して、チケットを切る」だと3つとも要る。
「調べて、判断して、チケットを切る」だと3つとも要る。
室谷代表取締役そういうときは、いきなり全部そろえない。まずRAGで答えの質を確認して、実行まで要るとなったらMCPサーバーを足す。
順番を間違えると、動かない原因がどこにあるか分からなくなるんですよね。
順番を間違えると、動かない原因がどこにあるか分からなくなるんですよね。
MCPの仕組み——ホスト・クライアント・サーバーはどうつながる？
ホスト・クライアント・サーバーの3者の関係
MCPの3層構造と通信の要点
ホスト
Claude Desktop / Claude Code / VS Code などアプリ本体。接続先サーバーごとにクライアントを生成する
クライアント
ホスト内に生まれ、1サーバーにつき1クライアント・専用接続を保持。線が混ざらない
サーバー
ツール・リソース・プロンプトの3プリミティブを提供する側
ツール
AIが呼び出す実行可能な関数。「動かす」役割
リソース
ファイルの中身やDBレコードなど文脈データ。「読む」役割
プロンプト
対話のテンプレート
データ層
JSON-RPC 2.0ベースのメッセージ形式
トランスポート層
stdio(ローカル向け)かStreamable HTTP(リモート・複数クライアント向け、OAuth認証推奨)
ステートレス
各リクエストは独立。毎回_metaにプロトコルバージョンとクライアント能力情報を載せる
室谷代表取締役ここ、最初に像を掴んでおくと後が楽なんですよね。MCPはクライアント・サーバー型で、ホストっていうのは Claude Desktop とか Claude Code、VS Code みたいなアプリ側のことなんです。
テキトー教師DotAI 認定講師初めて触る人が一番つまずくのがそこなんですよ。「ホストとクライアントって別物なんですか」ってよく聞かれます。
ホストがアプリ本体で、その中にクライアントが生まれるイメージです。
ホストがアプリ本体で、その中にクライアントが生まれるイメージです。
室谷代表取締役そう、ホストが接続先のサーバーごとにクライアントを作るんですよ。1サーバーにつき1クライアント、それぞれ専用の接続を保つ。
ここを雑に理解すると、あとで挙動が読めなくなります。
ここを雑に理解すると、あとで挙動が読めなくなります。
テキトー教師DotAI 認定講師なるほど、サーバーを3つ繋いだらクライアントも3つ、と。線が混ざらないのは安心ですね。
サーバーが提供する3つのプリミティブ——ツール・リソース・プロンプト
室谷代表取締役サーバー側が渡してくるものは3種類に整理されてるんですよね。ツール、リソース、プロンプト。
テキトー教師DotAI 認定講師現場感覚で言うと、この3つを「全部同じもの」だと思うと混乱します。ツールはAIが呼び出す実行可能な関数、リソースはファイルの中身やDBのレコードみたいな文脈データ、プロンプトは対話のテンプレートです。
室谷代表取締役ツールが「動かす」で、リソースが「読む」なんですよ。この区別があると、どのサーバーに何を許すかを考えるときの粒度が揃うんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師そうなんですよね。読み取りだけ許可して、書き込み系のツールは止める、みたいな線引きがしやすい。
通信はJSON-RPC 2.0ベース、stdioとStreamable HTTPの2層
室谷代表取締役中身の話をすると、プロトコルは2層なんですよ。データ層がJSON-RPC 2.0ベースのメッセージ形式で、トランスポート層がstdioかStreamable HTTP。
テキトー教師DotAI 認定講師stdioはローカルのプロセス間通信、Streamable HTTPはリモートで複数クライアント向け、でいいんですよね。リモートのときはOAuth認証が推奨されてます。
室谷代表取締役個人でファイル読ませるだけならstdioで十分なんですけど、社内展開を考えるとHTTP側の設計が効いてくる。ここで認証が絡むので、統制の話と地続きなんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師なるほど。ローカルで試して、広げるときに認証を足す、という順番が素直ですね。
1回のリクエストはどう流れて答えが返るのか
室谷代表取締役で、実際に1回投げるとどうなるか。ホストのAIがツールを呼ぶと決めたら、そのサーバー担当のクライアント経由でリクエストが飛んで、結果が返ってくる。
基本はこの往復です。
基本はこの往復です。
テキトー教師DotAI 認定講師興味深いのが、MCP自体はステートレスなんですよね。各リクエストが独立していて、_metaにプロトコルバージョンとクライアントの能力情報を毎回載せる。
室谷代表取締役毎回バージョンと能力を申告する、と。地味ですけど、これがあるからホスト側の実装が違ってもサーバーが判断できる。
共通規格としての設計思想が出てますよね。サーバー側はホストごとに作り分けなくていいわけですし。
共通規格としての設計思想が出てますよね。サーバー側はホストごとに作り分けなくていいわけですし。
テキトー教師DotAI 認定講師たしかに。状態を持たないぶんサーバーは素直に作れて、ホストは繋ぎ先ごとに線を分けて管理する、と。
全体像がだいぶ見えてきましたね。
全体像がだいぶ見えてきましたね。
MCPの仕様はどう進化してきた？バージョン履歴とAAIFへの寄贈
2024-11-05から2026-07-28まで、5回の改定で何が変わったか
MCPプロトコルバージョンの改定履歴
- 2024-11-05初版
- 2025-03-26改定
- 2025-06-18改定
- 2025-11-25改定
- 2026-07-28現行・最新SamplingとLoggingが非推奨に
室谷代表取締役MCPのプロトコルバージョンって、日付がそのまま名前になってるんですよ。2024-11-05の初版から、2025-03-26、2025-06-18、2025-11-25、そして現行の2026-07-28。
後方互換を壊す変更が入った日だけ版が上がる仕組みなんですよね。
後方互換を壊す変更が入った日だけ版が上がる仕組みなんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師たしかに。ここ、初めて触る人がまず戸惑うところで。
「v1.2」みたいな連番を探しちゃうんですよ。でも実物は改定日そのものがバージョンなので、リリースノートを追う感覚に近いです。
「v1.2」みたいな連番を探しちゃうんですよ。でも実物は改定日そのものがバージョンなので、リリースノートを追う感覚に近いです。
室谷代表取締役並べるとこうです。
| バージョン | 内容 |
|---|---|
| 2024-11-05 | 初版 |
| 2025-03-26 | 改定 |
| 2025-06-18 | 改定 |
| 2025-11-25 | 改定 |
| 2026-07-28 | 現行・最新。SamplingとLoggingが非推奨に |
室谷代表取締役5回しか改定されてない、という事実のほうが面白くて。仕様が乱高下していないから、SDKを追う側も安心して実装できる。
上に乗せるプロダクトを預ける立場としては、この落ち着きが一番ありがたいんですよ。
上に乗せるプロダクトを預ける立場としては、この落ち着きが一番ありがたいんですよ。
最新版でSamplingとLoggingが非推奨になった意味
テキトー教師DotAI 認定講師現行の2026-07-28版で、SamplingとLoggingが非推奨になったんですよね。現場でよく聞くのは「じゃあ今日から使えないんですか」という反応で。
非推奨は削除とは違うので、既存の実装が即止まるわけではないです。
非推奨は削除とは違うので、既存の実装が即止まるわけではないです。
室谷代表取締役ここは事業判断に近くて。非推奨が出た時点で、新規実装では使わない、既存は移行計画を引く、というのが普通の対応なんですよ。
仕様の寿命を読んで投資を決める感覚ですね。
仕様の寿命を読んで投資を決める感覚ですね。
テキトー教師DotAI 認定講師なるほど。「動いてるから放置」が一番危ないやつですね。
担当者が代わってから発覚するパターン、想像できます。
担当者が代わってから発覚するパターン、想像できます。
Linux FoundationのAAIF設立と、MCP寄贈の経緯
室谷代表取締役で、もっと大きいのが2025年12月9日のLinux Foundationの発表で。新団体「Agentic AI Foundation（AAIF）」ができて、MCPがAnthropicからそこへ寄贈されたんですよ。
Blockのgoose、OpenAIのAGENTS.mdも創設プロジェクトとして一緒に入ってます。
Blockのgoose、OpenAIのAGENTS.mdも創設プロジェクトとして一緒に入ってます。
テキトー教師DotAI 認定講師単一企業のプロトコルが財団に移るの、地味ですが大きな転換点ですよね。AnthropicのMike Kriegerさんも「公開してから1年で業界標準になった」とコメントしてます。
室谷代表取締役業界構造で見ると、これは標準の所有権が変わった瞬間で。1社が仕様を決める構図から、参加企業が同じテーブルで決める構図に移った。
導入を迷っていた企業の意思決定は、たぶんここで一段軽くなってます。
導入を迷っていた企業の意思決定は、たぶんここで一段軽くなってます。
プラチナ8社・ゴールド会員の顔ぶれが示すこと
室谷代表取締役会員構成がまた分かりやすくて。プラチナが8社で、Amazon Web Services、Anthropic、Block、Bloomberg、Cloudflare、Google、Microsoft、OpenAIです。
テキトー教師DotAI 認定講師競合が同じ列に並んでるのが面白いですよね。名前を出してる企業は、仕様から外れたくないんですよ。
現場感覚で言うと、ここが一番「もう戻れないな」というサインに見えます。
現場感覚で言うと、ここが一番「もう戻れないな」というサインに見えます。
室谷代表取締役ゴールドもCisco、Datadog、Docker、IBM、JetBrains、Okta、Oracle、Salesforce、SAP、Shopify、Snowflake、Twilioと、開発ツールと業務SaaSの面々が揃ってる。発表時点で公開済みサーバーが1万件超、ClaudeやCursor、Microsoft Copilot、Gemini、VS Code、ChatGPTも対応済み。
エコシステム側が先に動いてるので、後から入る企業はこれを前提条件として扱うしかないんですよね。
エコシステム側が先に動いてるので、後から入る企業はこれを前提条件として扱うしかないんですよね。
MCPのセキュリティリスクは何がある？攻撃手法別の対策
Confused Deputy——同意を横取りされる筋道
室谷代表取締役Confused Deputy、名前だけ聞くと難しそうなんですけど、要は「自分が同意した覚えのない認可を横取りされる」筋道の話なんですよね。公式が挙げてるのは、静的のclient_idを使うMCPのプロキシサーバーが第三者の認可サーバーと組んでいるときに、同意クッキーを悪用されて、同意なしに認可コードを奪われるケースです。
テキトー教師DotAI 認定講師そこ、初めて触る人が一番つまずくところで。前に出した同意が残っているのをいいことに、別のクライアントがその同意を流用されてしまうイメージです。
防御はクライアントごとに同意を管理することと、redirect_uriを厳格に一致で検証することの2点に絞られます。
防御はクライアントごとに同意を管理することと、redirect_uriを厳格に一致で検証することの2点に絞られます。
室谷代表取締役経営目線で言うと、これは実装の話に見えて統制の話なんですよ。どの同意がどのクライアントに紐づくのかを一意に説明できないと、監査の場で詰むんですよね・・・
テキトー教師DotAI 認定講師同意をサーバー単位で持つのか、クライアント単位で持つのか。設計の最初に決めておかないと、後から直すのはしんどいですね。
トークン転送とSSRF、仕様が明確に禁じていること
室谷代表取締役トークン転送は仕様がはっきり禁止しているやつです。自分宛てに発行されていないトークンを検証せずに下流のAPIへそのまま渡す行為で、MUST NOT、つまり実装の好みの問題じゃないんですよ。
テキトー教師DotAI 認定講師現場でよく聞くのは「動いてるからいいか」で通してしまうパターンです。プロキシを自作したときに起きやすい。
SSRFも筋が近くて、OAuthのメタデータを取りに行く処理で、悪意あるMCPサーバーに169.254.169.254のようなクラウドのメタデータ用アドレスや内部IPへアクセスさせる筋道を作れてしまう。
SSRFも筋が近くて、OAuthのメタデータを取りに行く処理で、悪意あるMCPサーバーに169.254.169.254のようなクラウドのメタデータ用アドレスや内部IPへアクセスさせる筋道を作れてしまう。
室谷代表取締役対策はHTTPSの強制とプライベートIP範囲の遮断。地味ですけど、外向きの取得処理を書くたびに効いてくる種類の防御です。
ローカルMCPサーバーに悪意あるコマンドを仕込まれるリスク
室谷代表取締役ローカルのMCPサーバーって、設定にコマンドと引数を書くわけじゃないですか。そこに悪意あるコマンドを埋め込まれると、利用者の鍵を外に送るところまで一気に行きます。
公式が例に挙げているのは、npxで悪意あるパッケージを実行し、~/.ssh/id_rsaをPOSTで送信する、という並びです。
公式が例に挙げているのは、npxで悪意あるパッケージを実行し、~/.ssh/id_rsaをPOSTで送信する、という並びです。
テキトー教師DotAI 認定講師怖いのは、見た目が「よくある設定」に見えてしまうことなんですよ。だからクライアント側は実行コマンドを省略せず表示して同意を取り、サンドボックスで動かす前提が要る。
設定例をコピペで配る運用は、そのまま攻撃面になります。
設定例をコピペで配る運用は、そのまま攻撃面になります。
室谷代表取締役うちの現場だと、設定例をコピペで共有するのが普通の文化なので、明示的にルール化しないと潰せないですね。
導入手順に落とし込む防御策のチェックリスト
導入手順に落とし込む防御策のチェックリスト
- 01認可クライアントごとに同意を管理し、redirect_uriは完全一致で検証する
- 02トークン自分宛てに発行されていないトークンを下流APIに渡さない
- 03外部取得HTTPSを強制し、プライベートIPやクラウドのメタデータ用アドレスへの通信を遮断する
- 04ローカル実行実行コマンドを省略せず表示して同意を取り、サンドボックス化する
- 05認可URLjavascript:などの危険なスキームを拒否し、http/httpsのみ許可する（ループバックを除き本番はhttpsのみ）
導入前に一度、この並びで確認するのが現実的です。
- 認可：クライアントごとに同意を管理し、redirect_uriは完全一致で検証する
- トークン：自分宛てに発行されていないトークンを下流APIに渡さない
- 外部取得：HTTPSを強制し、プライベートIPやクラウドのメタデータ用アドレスへの通信を遮断する
- ローカル実行：実行コマンドを省略せず表示して同意を取り、サンドボックス化する
- 認可URL：javascript:などの危険なスキームを拒否し、http/httpsのみ許可する（ループバックを除き本番はhttpsのみ）
テキトー教師DotAI 認定講師5番、ここが抜けやすいんですよ。認可URLのスキームを絞るだけで防げる筋道があるのに、http/httpsかどうかだけ見て終わりにしちゃう。
室谷代表取締役で、このチェックリストって一度通せば終わりじゃないんですよね。サーバーを足すたびに同じ項目を見る運用にしないと意味がない。
工数というより意思決定のコストで、最初に決めた側が得をする領域だと思います。
工数というより意思決定のコストで、最初に決めた側が得をする領域だと思います。
企業導入で避けて通れない統制——EMAとMCPA資格
Enterprise-Managed Authorizationは何を解決するのか
室谷代表取締役前の章でセキュリティの攻撃パターンを見たじゃないですか。あれって結局、現場の人が個別に同意ボタンを押して回ってるから起きる話でもあるんですよね。
そこを企業のID基盤ごと束ねるのがEMAです。
そこを企業のID基盤ごと束ねるのがEMAです。
テキトー教師DotAI 認定講師あ、そこが一番つまずくところで。現場でよく聞くのは「部署ごとに誰が何を許可したか分からない」なんですよ。
個人がOAuthで繋いだ結果、管理側が全体像を把握できない状態になる。
個人がOAuthで繋いだ結果、管理側が全体像を把握できない状態になる。
室谷代表取締役EMA、2026年6月に安定版になっていて。従業員はSSOでログインするだけで、許可済みのサーバーに自動で繋がる。
個別の同意操作が要らなくなるんですよ。
個別の同意操作が要らなくなるんですよ。
テキトー教師DotAI 認定講師退職・異動のときも効くやつですね。IdP側で一度止めれば即時反映されるなら、現場の負担はかなり減ります。
ID-JAGの仕組みと、対応するIdP・クライアント・サーバー
室谷代表取締役中身の話をすると、クライアントがIdPからID-JAGというグラントを取って、それをMCPサーバーの認可サーバーに交換してアクセストークンをもらう流れなんですよね。要は「誰が許可したか」をIdPが保証する形。
テキトー教師DotAI 認定講師なるほど、トークンの出どころが一本化される感じですか。
室谷代表取締役で、対応状況が実務だと一番気になるところで。クライアント側はClaude・Claude Code・CoworkとVS Code、IdP側はOktaが最初の対応先。
サーバー側はAsana、Atlassian、Canva、Figma、Granola、Linear、Supabaseが対応済みで、Slackも予定されてます。
サーバー側はAsana、Atlassian、Canva、Figma、Granola、Linear、Supabaseが対応済みで、Slackも予定されてます。
テキトー教師DotAI 認定講師最初に戸惑うのが、自社のIdPがこの並びに入ってるかの確認なんですよ。ここが空振りすると設計が止まるので、先に押さえたほうがいいです。
MCPA（Model Context Protocol Associate）という資格の位置づけ
室谷代表取締役人材の話も避けられなくて。Linux FoundationがMCPAという実務者向けの認定を出してるんですよ。
オンラインで90分、多肢選択式、受験料250ドルで2年間有効。教育サブスクリプションとのバンドルが495ドルです。
オンラインで90分、多肢選択式、受験料250ドルで2年間有効。教育サブスクリプションとのバンドルが495ドルです。
テキトー教師DotAI 認定講師出題範囲がアーキテクチャとコンポーネント、対話の実行フロー、セキュリティとガバナンス、ユースケースとエコシステムという構成らしくて。ホスト・クライアント・サーバーの関係を腹落ちさせるところから問われる感じですね。
室谷代表取締役時給で換算すると、250ドルってエンジニア1〜2日分のコストなんですよ。その人が社内のMCP接続を設計できるなら、たぶん一番安い投資になる。
しかも仕様の2026-07-28版を前提にしてるので、追従のものさしにもなる。
しかも仕様の2026-07-28版を前提にしてるので、追従のものさしにもなる。
テキトー教師DotAI 認定講師資格そのものより、勉強の順番が決まるのが大きいですね。
社内にどういう人材を置くかを考える
室谷代表取締役で、資格を取らせるかどうかより大事なのが配置で。全社展開するなら「接続申請を受けて、IdPとサーバーの対応を見て、通すか止めるか判断できる人」を1人置くかどうかで事故率が変わるんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師現場感覚で言うと、最初は有志が便利さで先に繋いじゃうんですよ。それを後から統制しようとすると、もう手遅れに近い状態になってる。
室谷代表取締役だから先に窓口を決める。業界構造としても、IdP側のOktaやサーバー側の各社が対応を広げてる以上、企業側に残るのは「誰が許可するか」を決める仕事なんですよ。
テキトー教師DotAI 認定講師技術の理解より、社内の役割決めのほうがボトルネックになりがちですね。
MCPサーバーの始め方は？Claude Desktopでの設定から実行まで
まずは公式リファレンスサーバーで動かしてみる
室谷代表取締役最初の一歩は、公式が用意してるリファレンスサーバーを1個動かすのがいちばん早いんですよね。Everything、Fetch、Filesystem、Git、Memory、Sequential Thinking、Timeあたりが公開されてます。
テキトー教師DotAI 認定講師初めて触る人が最初に戸惑うのが「どれを選べばいいのか」なんですよ。全部を理解しようとすると止まるので、まず1個つないでツールが呼ばれる感覚を見るのが近道ですね。
室谷代表取締役起動方法は言語で分かれてて、TypeScript製はnpx、Python製はuvxかpip。ここだけ押さえれば最初の壁は越えられます。
テキトー教師DotAI 認定講師いきなり業務データをつなぐより、メモ程度のサーバーで試すのが安心です。動いた瞬間が見えると一気に理解が進みますから。
Claude Desktopの設定にmcpServersを記述する
Claude DesktopでMCPサーバーを動かす手順
- 01起動方法を決めるTypeScript製はnpx、Python製はuvxかpip
- 02mcpServersを記述するサーバー名ごとにcommandとargsを設定（例: npx -y @modelcontextprotocol/server-memory）
- 03設定を保存し認識を確認する画面の名称や反映タイミングは公式ドキュメントで確認
- 04会話の中でツールを呼んでみる
- 使うサーバーの起動方法を決める（TypeScript製は
npx、Python製はuvxかpip） - Claude Desktop の設定に
mcpServersを追加し、サーバー名ごとにcommandとargs（引数）を記述する（例:npx -y @modelcontextprotocol/server-memory） - 設定を保存し、アプリ側でサーバーが認識されているか確認する（画面の名称や反映のタイミングは公式ドキュメントで確認を）
- 会話の中でそのサーバーのツールが呼べるか試す
テキトー教師DotAI 認定講師設定のJSONは、ネットで見つけたものをそのまま貼りたくなるんですよ。でもそこが一番危ないところで。
室谷代表取締役そうなんですよ。ローカルサーバーは設定にコマンドがそのまま書かれるので、悪意あるコマンドが混ざり得る。
公式のベストプラクティスでも、クライアントは実行コマンドを省略せず表示して同意を求めるべき、とされてます。
公式のベストプラクティスでも、クライアントは実行コマンドを省略せず表示して同意を求めるべき、とされてます。
テキトー教師DotAI 認定講師現場でよく聞くのは「動いたからOK」で終わってしまうパターンですね。何を実行させているか読む習慣があるだけで、事故の確率はかなり変わります。
室谷代表取締役あと、MCPレジストリで配られてるサーバーでも中身の確認は必要です。出所がはっきりしてるものを選ぶ、これに尽きます。
MCPレジストリから目的のサーバーを探す
室谷代表取締役公式のリファレンス以外は、MCPレジストリで探す形になります。目的のツール名で探して、そこから設定をコピーする流れですね。
テキトー教師DotAI 認定講師探す段階で迷う人が多いんですよ。やりたいことが「ファイルを読ませたい」なのか「外部サービスを操作したい」なのか、先に決めておくと一気に絞れます。
室谷代表取締役構造的な話をすると、MCPサーバーは公開済みで1万件超と言われてて。もう「探せばある」フェーズなので、選定基準のほうが大事になってるんですよね。
ローカルとリモート、マネージドとセルフホストの選び方
室谷代表取締役その選定基準なんですが、まず通信方式が2つあるんですよね。stdioはローカルでプロセスを動かす形、Streamable HTTPはリモートで複数クライアントからつなぐ形で、こちらはOAuth認証が推奨されてます。
テキトー教師DotAI 認定講師手元のファイルやGitを触らせたいだけならローカル、社内の複数人で同じものを使いたいならリモート、という分け方が分かりやすいですね。
室谷代表取締役もう一つが、そのプロセスを誰が持ち続けるか。自分で動かすなら障害対応も自分持ちですし、任せるなら選定は楽だけど何が起きてるか見えにくくなる。
ここは運用体制との相談なんですよね。
ここは運用体制との相談なんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師最初はローカルで1個、慣れたらリモートへ、という順番が失敗しにくいです。
よくある質問
Q1. 自分でサーバーを用意しないと使えないの？
室谷代表取締役そこ、最初の関門なんですよね。自分で書かなくても動かせるものはあります。
ただ「自分の業務に合わせた動き」をさせたくなると、結局は小さなサーバーを書く話になります。
ただ「自分の業務に合わせた動き」をさせたくなると、結局は小さなサーバーを書く話になります。
テキトー教師DotAI 認定講師現場でよく聞くのは「自作しないと始められないと思ってた」という声ですね。まずは公開されているものを入れて、動きを見るほうが早いです。
室谷代表取締役そうそう。いきなり作るより、何が起きるかを一度見たほうが、あとで作るときに迷わないんですよ。
Q2. Claude以外のAIアプリでも使えるの？
テキトー教師DotAI 認定講師共通の規格を目指しているものなので、考え方としては特定の製品だけの話ではありません。ただ、実際に対応しているかは製品ごとに差があるので、使う前に確認が要ります。
室谷代表取締役ここ、業界構造の話に近くて。規格が広がるかどうかは、対応する側がどれだけ増えるかで決まるんですよね。
今どのツールが対応しているかは、公式の情報を見たほうが確実です。
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Q3. ローカルとリモート、最初はどっちから？
室谷代表取締役最初は手元で動かすほうが圧倒的に楽です。ネットワーク越しの話が入ると、切り分ける項目が一気に増えるんですよ。
テキトー教師DotAI 認定講師たしかに。初めて触る人は、つなぎ先を増やす前に一個つなげて通すほうが安心ですね。
室谷代表取締役あと、手元で動かすと何が起きてるか見える。ここが後のトラブル対応の差になるんですよね。
Q4. 対応しているツールかどうかは、どう見分ける？
テキトー教師DotAI 認定講師できることの一覧が出ているか、ですね。何を読めて何を書けるのかが分からないまま入れるのが一番危ないので。
室谷代表取締役経営の目線で言うと、そこは権限の話なんですよ。読めるだけのものと、書き換えられるものを同じ扱いにしない。
導入前にそこだけは分けて見てほしいんですよね。
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Q5. 動かないとき、最初に何を確認する？
テキトー教師DotAI 認定講師最初に戸惑うのが、設定は合ってるのに何も返ってこないパターンです。起動しているか、パスが合っているか。
その2つでかなり解決します。
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室谷代表取締役あとは「つないだつもりで別のものを見てる」ケース。設定ファイルの場所を疑うと早いですね。
テキトー教師DotAI 認定講師そうなんです。深く考える前に、一個ずつ潰すのが結局いちばん速いです。
まとめ
室谷代表取締役MCP、突き詰めると「AIに何を渡すか」を決めるための共通の型なんですよね。規格を暗記するというより、渡す範囲を設計する話に近い。
テキトー教師DotAI 認定講師そうですね。仕組みから入ると難しく見えるんですけど、一個つないで動かしてみると一気に輪郭が出ます。
室谷代表取締役MYUUUの現場でも、まず手元で一個。そこで「何を見せるか」を決めるのが先なんですよ。
テキトー教師DotAI 認定講師小さく試して、権限は必要な分だけ。これを守れば大きく外さないと思います。
室谷代表取締役読むだけのものから始めて、書き込むやつは後回し。それで十分なんですよね。
