2026-06-29 21:00 UTC+9要約のみ更新: 2026-07-07 09:47 UTC+9

モデルコンテキストプロトコル（MCP）を3段階の難易度で解説

Model Context Protocol（MCP）はAnthropicが導入したオープンスタンダードで、AIアプリケーションと外部ツール・データソース間の通信を標準化します。本記事では、MCPが必要な理由、アーキテクチャとリクエストフロー、そして本番環境でのトランスポート、セキュリティ、デプロイメントの考慮事項を3つのレベルで解説します。

ソースMachine Learning Mastery著者: Bala Priya C

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要点

MCPはM×NのカスタムアダプターをM+Nのプロトコル実装に削減し、統合の複雑さを軽減します。
アーキテクチャはホスト、クライアント、サーバーで構成され、クライアントがプロトコル機構を、サーバーが外部システムへの橋渡しを担当します。
サーバーはツール（呼び出し可能な関数）、リソース（読み取り可能なデータ）、プロンプト（再利用可能なテンプレート）の3種類の機能を公開します。
ローカル用のstdioとリモート用のStreamable HTTPの2つのトランスポートがあり、ユーザー同意、スコープ制限、アクティビティ監査などのセキュリティ対策が必要です。

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