概要

• MCPの目的: 大規模言語モデル(LLM)がデータやシステムにアクセスする方法を標準化し、AIの能力を拡張するためのプロトコル[1]。
• 機能: AIモデルが外部ツールやシステムにアクセスし、データを取得するための仕組みを提供する[1]。

MCPの特徴

• 標準化: RESTやGraphQLのように、AIエージェントとアプリケーション間の接続を標準化する[1]。
• カスタム不要: MCPサーバーを一度作成すれば、複数のAIプラットフォームで利用可能[1]。
• 安全性: AIが外部データにアクセスする際の安全性と予測可能性を確保する[1]。

MCPの利点

• 最新情報の取得: AIが外部システムから最新のデータを取得できるため、情報の正確性が向上[1]。
• 機能の拡張: AIが自らの知識に頼るだけでなく、外部ツールを活用してタスクを実行できる[1]。