MCPの基本概要

• 🚀 MCPはAnthropicが2024年11月に発表したAIと外部ツールを安全に接続する標準仕様。API呼び出しや応答形式を統一し、“AI向けUSB-C”と称される[1]。
• 🔗 通信はJSON-RPC 2.0準拠で、関数呼び出しやデータ取得を統一的に扱う仕組み。OpenAIやGoogle DeepMindもSDKで対応[1]。

MCPの最新動向と実装例

• 💻 GitHub Copilotが「Agent mode」を正式リリースし、MCPのプレビュー版も提供開始。AIが自律的に開発タスクを計画・実行可能に[2]。
• 🛠️ MCPはオープンソースでVisual Studioがmcp.json設定に対応。GitHubやAzure、Figmaなど多様なツールと連携可能[2]。
• 🤖 Claude CodeがリモートMCPをサポートし、ローカル環境にAIハブを構築する形で活用が進む[4]。

MCPの活用メリットと安全性

• 🔐 一度設定すれば複数ツールと接続可能で、権限管理やログ取得が標準化され安全性と監査機能が強化される[1]。
• 🛡️ SilverfortがMCP対応のAIエージェント向け動的かつ監査可能なセキュリティソリューションを発表[7]。

MCPの産業応用と市場展開

• 📈 5paisa CapitalがAI駆動のトレーディング統合向けにMCPを導入し、金融分野での活用を推進[5]。
• 🛢️ BKO AIが石油・ガス業界のAIエージェントにMCPを活用し、産業向けAI連携を強化[6]。

技術的な話題と課題

• ⚙️ MCPにおける認証・認可の重要性が指摘されており、詳細な技術解説が進む[4]。
• 🐞 AtlassianのMCPに対する高度なサイバー攻撃が報告され、内部システムへの不正アクセスのリスクが浮上[9]。

まとめ

• MCPはAIと外部ツールの連携を標準化し、安全かつ効率的なAI活用を促進するプロトコルとして注目されている。
• GitHub CopilotやClaude Codeなど主要AIツールがMCP対応を進めており、開発支援や産業応用が加速中。
• セキュリティ面の強化や認証・認可の課題も認識されており、今後の技術進展と運用体制の整備が鍵となる。