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MCP（Model Context Protocol）とは？今さら聞けない仕組みを図解【2026年版】

AI

はじめに

こんにちは、NTT西日本の中川です。
生成AIやAIエージェントの話題で「MCP（Model Context Protocol）」という言葉をよく耳にするようになりました。「なんとなくAIとツールをつなぐもの」というイメージはあるものの、HostやServerといった用語が入り乱れ、説明文だけだとつかみにくいことがあります。。

本記事では、「今一度ちゃんと理解しよう」というスタンスで、MCPが何を解決するのか、Host・Client・Server の関係、Tools / Resources / Prompts の違いを、図を中心に整理します。Cursor に既存 Server を1つ足すときの設定例と、再起動忘れといった注意点にも触れていこうと思います。
本記事は2026年6月時点の情報に基づきます。

MCP は、AIホストと外部ツール・データをつなぐオープンなプロトコルです。Cursor や Claude Desktop の設定に MCP の項目が出てきても、Host と Server の境目は、全体像がつかみきれていない方も多いのではないでしょうか。まず Before/After と シーケンスを先に例に出し、そのあとで用語を説明する構成にしています。

対象読者

  • MCP という言葉は見たことあるけど、自分の言葉で説明できるレベルではないなと思う方
  • AIコーディングツールに Slack やデータベース連携を足したいが、仕組みから知りたい方
  • 実装の前に全体像をつかみ、既存 Server を1つ試す手順が欲しい方

目次

1. MCPとは何か

生成AIに「社内の議事録を検索して」「このリポジトリのテストを走らせて」と頼む場面が増えています。ここで毎回、ツールごとに専用の接続コードを書くのは手がかかります。Slack 用、データベース用、ファイル用……と実装が増えるほど、認証やエラー処理の書き方もバラつきます。

MCP は、その「AI と外部のあいだの接続」を共通フォーマットにしようとするオープンなプロトコルです。Anthropic が 2024年11月に公開し、2025〜2026年にかけて Cursor、VS Code、ChatGPT、Gemini などがクライアント側の対応を進めてきました。Linux Foundation 傘下の AAIF（Agentic AI Foundation）へ寄贈されています（参考資料参照）。

LangChain や LlamaIndex が処理の流れを組み立て、MCP がホストと外部ツールの接続形式を決める、という分担になります。どちらか一方で置き換える話ではありません。

ここでは MCP の役割と部品の名前を説明し、エディタに Server を1つ足すときの設定例も載せます。ブラウザ内にデータを閉じる設計と並んで、エディタ側で「どのフォルダや API を AI に触らせるか」を決める話もあります。最初から自前 Server を書くより、公開されているファイル参照用 Server を設定に載せて動くか確かめる方が手数は少ないです。

2. MCPが解く問題

従来は、大規模言語モデル（LLM）が外部機能を使うたびに、その製品専用の API ラッパーをアプリ側に書いていました。Function Calling や Tools API も便利ですが、接続の形はモデルやホストごとに異なり、同じ「カレンダー取得」を Claude 用と別製品用で二重に保守する場面がありました。

MCP では、外部側を MCP Server として実装し、ホストアプリ（Cursor など）が MCP Client 経由で Server を見つけて呼び出す形になります。Server を一度書けば、対応しているクライアントから同じ手順で使える点が大きいです。社内で「Slack 検索だけ」「読み取り専用のデータベース参照だけ」と Server を小さく分けておくと、後から Host を変えても接続の作り直しが少なくて済みます。

図のとおり、変わるのは「各ホストがバラバラに API を叩く」状態から、「Server が共通の窓口になる」状態です。同じ外部連携をホストごとに別実装で持つと、片方だけ直し忘れる、という保守上の負担も共通化の動機になります。

3. 仕組みと3つの部品

以降の文中で単に Server と書く場合は、MCP Server（外部ツール側）を指します。Host や Client と混同しやすいので、表では MCP Server と表記しています。

MCP の会話は JSON-RPC 2.0 ベースです。公式仕様では、ローカル向けに標準入出力（stdio）、リモート向けに Streamable HTTP などのトランスポートが定義されています。どちらにしても、「Host の設定ファイルに Server の起動方法を書く → Client が自動で見つける」という流れは同じです。細部の仕様は公式サイト（modelcontextprotocol.io）にありますが、ここでは役割の分担に絞って話します。

役割 説明
Host ユーザーが触るアプリ本体（Cursor、Claude Desktop など）
MCP Client Host の内側で Server と通信する部品
MCP Server 外部ツールやデータを MCP の形で公開する側

Server が外に出す機能は、大きく3つに分かれます。

部品 ざっくりした意味 例
Tools AI が実行できる操作 ファイル作成、API 呼び出し、クエリ実行
Resources AI が読むためのデータ ドキュメント本文、レコード一覧
Prompts 再利用する指示の型 レビュー用テンプレート、定型ワークフロー

Tools は「やらせる」、Resources は「見せる」、Prompts は「始め方の型を渡す」、と覚えると区別しやすいです。社内 Wiki を Resources で読ませ、チケット起票だけ Tools で許可する、といった分け方がわかりやすい例です。全部を Tool にすると、AI が不要な操作まで実行しようとする余地が広がります。

実際の製品では、Host が内部の LLM と Client をまとめて動かします。画面から見えるのは「AI が社内ツールに触れた」という結果で、その裏で Client が Server と JSON-RPC でやり取りしている、と考えればそれで足ります。

4. どこで使われ、何に気をつけるか

2026年6月時点で、設定例を書きやすいのは Cursor と Claude Desktop です。VS Code 系のエディタでも MCP 連携の情報は出ていますが、メニュー位置は更新で変わりやすいので、ここでは Cursor を例にします。公開されている MCP Server は Slack、GitHub、データベース、ファイルシステムなどがあり、一覧サイトから探せます。

手順は単純で、Host の設定に Server の起動コマンドを書き、Host を再起動して Client に認識させます。Cursor では MCP 用の設定 JSON に、次のようなjson形式で記述していきます（パスは読み替えてください）。

{
  "mcpServers": {
    "local-files": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
        "/path/to/allowed-folder"
      ]
    }
  }
}

command が Server を起動するコマンド、args がその引数です。JSON を保存したあと Host を再起動し忘れると、設定は入っているのに Tools が増えない、という状態になり得ます。あわせて、npx や Node.js のパスが通っていない環境では Server プロセス自体が立ち上がりません。ターミナルから同じ command / args を手打ちで試すと、原因の切り分けが早いです。

動かないときは、まず次の3点を確認してみてください。

  • Host を再起動したか（設定変更後は再起動が必要な場合がある）
  • command がそのマシンで実行できるか（パス・権限・ネットワーク）
  • 最初から書き込み系 Tool を足していないか（読み取り専用の Server から試す）

一方で、便利さの裏には注意点もあります。例えば、/path/to/allowed-folder に業務データ一式を渡すと、AI の誤操作で触られる範囲も広がります。試すときは、業務フォルダではなく空のテスト用ディレクトリだけを path に指定し、Tools の名前を確認してから範囲を広げるのが安全です。社内メモを外部に送るか迷う場面と同種で、最初から広いパスを渡すのは避けた方がよいです。本番系の Tool は別 Server に分け、どの Tool が呼ばれたかログに残す、という運用が現実的です。MCP は接続を楽にする仕組みにすぎず、「何を見せ、何をさせるか」は人間が決める必要があります。設定画面に Server が並んでいるから安全、とは考えないほうがいいです。

5. まとめ

MCP は、AIホストと外部ツールの接続を共通化するプロトコルです。Host・Client・Server の三層と、Server が提供する Tools / Resources / Prompts の名前がわかると、設定画面やエージェント機能の説明が読みやすくなります。

用語より先に、既存 Server を1つ設定に載せて再起動してみる方が、全体像はつかみやすいです。自前 Server や権限設計は、そのあとでよいと思います。

執筆者

中川 拓哉（NTT西日本 デジタル革新本部 デジタル改革推進部所属）
NTT西日本のWebアプリケーションの開発・運営に従事。
好きな技術スタック：TypeScript, Vue.js, GraphQL, Laravel

参考資料・出典

本記事を執筆するにあたり、以下のサイトを参考にしました。

商標

  • Cursor は Anysphere, Inc. の商標または登録商標です。
  • Claude は Anthropic, PBC の商標または登録商標です。
  • GitHub、Visual Studio Code は Microsoft Corporation の商標または登録商標です。
  • ChatGPT は OpenAI OpCo, LLC の商標または登録商標です。
  • Gemini は Google LLC の商標または登録商標です。
  • Slack は Salesforce, Inc. の商標または登録商標です。
  • 記載の会社名・製品名は、各社の商標または登録商標です。

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