11月25日のニュースによると、人工知能企業Anthropicは、AIアシスタントと業務ツールやソフトウェアなどのデータソースを接続することで、クエリへの応答の質と関連性を向上させることを目的とした新しいオープンソース標準「モデルコンテキストプロトコル（MCP）」を発表しました。MCPの発表は、AIアシスタントがタスク処理時にさまざまなデータソースから直接情報を取得できるようになり、「情報孤島」の問題を回避することを意味します。
ブログ記事の中で、Anthropicは、AIアシスタントの推論と品質は急速に進歩しているものの、現在ほとんどのモデルはデータとの分離に制限されており、保存されているデータに直接アクセスできないと述べています。これにより、各データソースごとに個別のカスタム実装が必要となり、相互接続されたシステムの拡張が困難になります。MCPは、この問題をプロトコルで解決し、AI駆動型アプリケーション（チャットボットなど）とデータソース間の双方向接続を開発者が構築できるようにすることを目指しています。
MCPプロトコルを使用すると、開発者は「MCPサーバー」を介してデータを共有し、「MCPクライアント」（アプリケーションやワークフローなど）を構築し、コマンドを使用してこれらのデータソースにアクセスできます。Anthropicによると、開発者はこの標準プロトコルを利用して構築できるため、各データソースごとにコネクタを個別に維持する必要がなくなり、エコシステムがより相互接続されるようになります。
現在、BlockやApolloなどの企業がMCPをシステムに統合しており、Replit、Codeium、Sourcegraphなどの開発ツール企業もMCPサポートをプラットフォームに追加しています。Anthropicはまた、Claude EnterpriseプランのサブスクライバーがMCPサーバーを使用してClaudeチャットボットを内部システムに接続できると述べています。さらに、AnthropicはGoogle Drive、Slack、GitHubなどのエンタープライズシステム向けの事前構築されたMCPサーバーを共有しており、組織全体で使用できる生産MCPサーバーを企業が展開するためのツールキットをリリースする予定です。
MCPは理論的には幅広い用途が期待できますが、特にOpenAIなどの競合他社も同様の機能を導入しているため、広く支持されるかどうかはまだ不明です。OpenAIは最近、ChatGPTプラットフォームにデータ接続機能を導入し、AIがコード中心のアプリケーション内のコードを読み取れるようにしました。これはMCPのユースケースと似ています。ただし、OpenAIのアプローチはオープンソースではなく、パートナーとの緊密な協力によって実装されています。
現時点では、MCPがAnthropicの主張どおり、AIロボットのタスクにおけるパフォーマンスを向上させるかどうかは、さらなる検証が必要です。
