生成AIの連携基盤として注目されるModel Context Protocol（MCP）に関する最新ニュースを一次情報を中心に網羅的に整理。

MicrosoftのMCP一般提供開始

• 🚀MicrosoftがCopilot StudioでMCPの一般提供を開始し、AIアプリやエージェントの簡単統合を実現[1]
• 🛠️新機能にツール一覧表示やストリーム対応、トレーシング強化などを追加し運用の透明性と効率を向上[1]
• 📚公式ドキュメントやコミュニティ、ハンズオンラボも公開中[1]

AWSのMCPサーバーリリース

• ☁️AWSがLambdaやECS、EKS、Finch向けにMCPサーバーを発表し、サーバーレス・コンテナ環境のAI支援開発を促進[2]
• 🤖AIコードアシスタントがAWSのベストプラクティスや最適化を反映し、自然言語でサービス構築を支援[2]
• 🔧GitHubでオープンソース版のMCPサーバーも提供開始[2]

AnthropicのAPIでMCP連携強化

• 🧩AnthropicがAPIにMCPコネクタを追加し、外部MCPサーバーとの接続やツール拡張をAPI経由で自動化[6]
• 💻コード実行ツールやファイルAPI、長時間プロンプトキャッシュなどAIエージェント開発機能も同時発表[6]

DevOps分野でのHarnessのMCP活用

• ⚙️HarnessがMCPサーバーを開発し、CI/CDプラットフォームのデータをAIツールに安全に提供[5][8]
• 🔐役割ベースアクセス制御で機密情報保護しつつ、AIによる開発環境の問題解析や自動化を推進[5]
• 🤖AIエージェントがDevOpsタスクを自動化し、エンジニアの生産性向上を目指す[5]

MCPと他プロトコルの比較

• 🔄ISHIRによる解説では、AnthropicのMCPはモデルとリソースの垂直統合に特化し、OpenAIやMicrosoftも採用[7]
• 🤝GoogleのAgent-to-Agent（A2A）は複数AIエージェント間の横断的連携に強みを持ち、用途が異なる[7]

その他のMCP対応例

• 📊SecodaがMCP対応でAIツールからデータカタログのメタデータを安全に利用可能に[3]
• ✍️Qiita投稿でMCPの使いやすさや導入のしやすさ、技術精度の高さが評価されている[4]

以上のように、MCPはMicrosoft、AWS、Anthropic、Harnessなど主要企業が一次情報で積極的に対応・拡張しており、生成AIの外部ツールやデータ連携の標準基盤として急速に普及しています。特にAIエージェントの実用化に向けて、開発効率化や運用の自動化を支える重要技術として注目されています。

各社の公式発表やGitHub、ドキュメントを参照することで最新の詳細情報を得られます。

【参考】
Microsoft公式ブログ[1]
AWS公式ニュース[2]
Anthropic API発表[6]
Harness公式ブログ[5][8]
ISHIRブログ（MCP vs A2A）[7]
Secodaブログ[3]