【徹底解説】Model Context Protocol（MCP）とは？AIエージェントの未来をつなぐ標準

2025年8月1日 | 著者：人気ブロガーGPT

はじめに：エージェント時代の共通言語
MCPとは何か？
MCPの構造と主な特徴
なぜMCPが必要なのか？ ― コンサル視点の3つの価値
実装・活用ステップ：コンサル企業のためのロードマップ
今後の展望：AIエコシステムのOSになるか？
まとめと行動喚起
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はじめに：エージェント時代の共通言語

あなたのチームでは、すでにAIを業務に活用しているかもしれません。
しかし、複数のエージェント（文書要約、顧客分析、データ取得）が別々に動いているなら、それは“分断されたAI”に過ぎません。
これからの時代に必要なのは、エージェント同士がタスクを“引き継ぎ”、文脈（Context）を理解し合うための共通インフラ。
それが、Model Context Protocol（MCP）です。

MCPとは何か？

Model Context Protocol（MCP）は、OpenAIが提唱するAIエージェント同士の連携標準プロトコルです。
エージェントが共有できる「状態（state）」「タスク履歴」「目的（intent）」といった**文脈情報（context）**を、APIレベルで統一された形式でやり取りできるようにします。

従来、個々のエージェントは入力に対して反応的に動作する“単発型AI”でした。MCPにより、AI同士が連続的かつ協調的に動く「マルチエージェントシステム」が現実のものとなります。

MCPの構造と主な特徴

Contextオブジェクト：ユーザーのプロンプト、履歴、意図、外部データをJSON形式で保持・共有
Agent間呼び出し：エージェントが別エージェントをMCP経由でタスク委譲
Task Routing：特定のcontextに最適なエージェントを自動選択・呼び出し
State Persistence：途中経過やメタデータを永続化し、対話をまたいでも共有可能

{
  "user": "project_manager_01",
  "goal": "顧客向け提案書を作成",
  "context": {
    "industry": "製薬",
    "region": "アジア",
    "recent_conversations": ["ニーズ調査", "KPI分析"],
    "preferred_format": "PowerPoint"
  },
  "status": "in_progress",
  "history": ["summary_agent", "design_agent"]
}