MCPサーバとは

近年のAIアプリケーションの高度化により、モデルに対して動的かつ柔軟にコンテキスト（文脈）を与えるためのインターフェース設計が注目されています。その中核をなすのがMCP（Model Context Protocol）です。
本記事では、「MCPサーバ」とは何か、またAPIとの違いや使用例を交えながら、専門的な視点で解説します。

MCP（Model Context Protocol）サーバとは

MCPサーバとは、LLM（大規模言語モデル）などのAIモデルに対して、ユーザーやアプリケーションが「コンテキスト（文脈）」を明示的かつ柔軟に与えるためのプロトコルを実装したサーバです。
MCPはModel Context Protocolの略で、OpenAIによって提案され、2024年に仕様が公開されました。

MCPを使うと、以下のような「モデルに与える文脈」を細かく制御できます：

• 会話履歴のスレッド管理
• 添付ファイル（PDFや画像など）からの知識参照
• アプリ固有のカスタムツール（ツール呼び出しやAPI）との連携
• 実行環境の状態やユーザー設定などの持続的文脈保持

MCPサーバは、これらの文脈をモデルに提供する役割を担い、クライアントアプリ（たとえばチャットアプリや業務支援アプリ）からのリクエストを処理し、適切な形でモデルへの入力に変換します。

MCPとAPIの違い

従来、AIモデルとの連携にはREST APIやgRPCなどの通信インターフェース（API）が使われていました。MCPはAPIと併用されることもありますが、以下のような違いがあります：

比較項目	MCP（Model Context Protocol）	従来のAPI
目的	モデルへの文脈管理と統一的な提供	モデルへの直接入力と応答取得
柔軟性	高い（複数の文脈要素を統合）	限定的（テキスト入力が中心）
状態管理	スレッド、メモリ、ツールなどを統合	通常はステートレス
実装形態	サーバ側に専用設計が必要	通常のHTTP/JSONで簡便
主な利用先	AIエージェント、チャットシステム、LLM IDEなど	APIクライアント全般

つまり、APIは「モデルとの通信手段」であるのに対し、MCPは「モデルに文脈を与えるための構造的な設計思想」という位置づけになります。

使用例

以下は、MCPサーバを活用した具体的な利用例です：

1. AIチャットアプリにおける会話スレッド管理

ユーザーごとにスレッドIDを保持し、MCPサーバが文脈（前の会話履歴、ドキュメント添付）を動的に再構築してモデルに送信します。

2. エンタープライズ向けAIツール

営業支援アプリや社内Q&AボットなどにMCPサーバを組み込むことで、ログインユーザーの役職・部署情報・閲覧可能なナレッジベースを文脈として付与。

3. 開発者向けプラグイン開発支援

Visual Studio CodeやJupyterなどの開発環境で、コードの履歴・設定・現在の編集中のファイル内容などをMCP経由でLLMに渡す。

これらの事例に共通するのは、単なる入力テキストでは不十分な文脈を動的に提供し、より適切な応答を得るというニーズです。

まとめ

MCP（Model Context Protocol）サーバは、単なるAPI以上にAIモデルとの高度なインタラクションを実現するための基盤技術です。
特に、複数の情報源やユーザー状態を統合してLLMに渡す必要のあるアプリケーションにおいて、その真価を発揮します。

従来のREST APIでは文脈管理が難しかった領域も、MCPの導入により、よりパーソナライズされた対話や応答生成が可能になります。
今後、AIエージェントやLLM活用の普及とともに、MCPサーバの存在感はさらに高まっていくことでしょう。