Model Context Protocol（MCP）

MCP以前は、すべてのAIツールがデータベース・API・外部サービス向けに独自のカスタム統合を構築していました。これはツール間での作業の重複とユーザーのベンダーロックインを意味していました。MCPは標準プロトコルを定義することでこの問題を解決します。ツール開発者が1つのMCPサーバーを構築すれば、Claude Code・Cursor・Windsurfなど、MCPをサポートするすべてのAIエージェントで動作します。

MCPはクライアント・サーバーアーキテクチャを採用しています。AIエージェント（クライアント）がツール・リソース・プロンプトを公開するMCPサーバーに接続します。エージェントがデータベースへのクエリ・ドキュメントの検索・APIの呼び出しを行う必要があるとき、適切なMCPサーバーに標準化されたリクエストを送信します。サーバーが実際のやり取りを処理し、エージェントが推論できる構造化された結果を返します。

// 例：Claude CodeでのMCPサーバー設定
// ~/.claude/settings.json
{
  "mcpServers": {
    "github": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
      "env": { "GITHUB_TOKEN": "ghp_..." }
    },
    "postgres": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-postgres"],
      "env": { "DATABASE_URL": "postgresql://..." }
    }
  }
}

MCPサーバーはGitHub・PostgreSQL・Slack・Google Drive・ファイルシステムなど数十のサービス向けに提供されています。コミュニティが構築した統合の完全なリストはMCPサーバーレジストリで確認できます。