ソフトウェア開発業界において、開発者の主な仕事はコードを書くことではないようです。最新の研究によると、開発者が実際のコーディングに費やす時間は仕事時間の16％に過ぎず、残りの時間はさまざまなサポート作業や運用タスクに割かれています。企業が「少ないリソースでより多くの目標を達成する」圧力に直面している中、開発者の作業時間を最適化することは非常に重要です。

MCP

図の出典コメント：画像はAIによって生成され、画像ライセンスサービスはMidjourneyです

頻繁なコンテキスト切り替えは、開発者の効率低下の主要な要因です。ハーバード・ビジネス・レビューの調査によると、デジタルワーカーは1日でさまざまなアプリケーションやウェブサイトを切り替える回数が最大で1,200回にもなります。一度の中断は作業に悪影響を及ぼし、カリフォルニア大学の研究では、一度の中断後に集中力を戻すには平均して約23分かかることが示されています。また、30％近くの中断されたタスクは再び取り組まれないというデータもあります。

この課題に対応するために、Model Context Protocol（MCP）が登場しました。MCPは2024年にAnthropicが公開したオープン標準であり、AIシステムと外部ツールやデータソースの統合を促進することを目的としています。MCPの最大の特徴は、AIコードアシスタントを開発者が日常的に使用するツールと直接接続できることで、ワークフローを簡素化し、コンテキスト切り替えによる負担を大幅に軽減することです。

例えば、機能開発の場合、開発者は複数のツールを頻繁に切り替える必要があります。まずプロジェクトトラッカーにあるタスクを確認し、次に同僚との会話を参照してAPIドキュメントを探し、最後にIDEを開いてコードを書きます。しかしMCPと現代的なAIアシスタントがあれば、開発者は同じコードエディタ内ですべてのプロセスを完了でき、必要な情報をMCPサーバーから取得することで、作業効率を大幅に向上させることができます。

MCPには大きな可能性がありますが、現在このプロトコルは継続的に発展しており、いくつかのセキュリティやパフォーマンス上の課題も存在しています。たとえば、MCPには組み込みの認証や権限管理がなく、セキュリティは外部ソリューションに依存しています。また、複数のMCPツールを同時に使用すると、AIモデルのパフォーマンスが低下し、ワークフローの流れに影響を与えることがあります。

MCPはソフトウェア開発の方法を変える可能性を持ち、さまざまなツールを統合し、開発者がコードを書くことに集中できるようにし、不要なコンテキスト切り替えを減らすことを目指しています。

ポイント：

🌟 開発者のコード作業時間は仕事時間の16％に過ぎず、他のサポート作業に時間が使われています。

🔄 1日でアプリケーション間の切り替えは最大1,200回あり、頻繁な中断により作業効率が低下します。

💻 MCPプロトコルはAIツールと開発環境を統合し、ワークフローを簡素化し、開発者の集中力を高めることを目的としています。