第65回：Model Context Protocol（MCP）入門と深掘り ― 現状・対応状況・技術・実装まで

インデックス

1. まずMCPを一言で
2. MCPの登場人物（Host / Client / Server）
3. MCPでつながる3つの単位（Tools / Resources / Prompts）
4. 主要LLMベンダーの対応状況（俯瞰）
5. MCPの歴史：関連プロトコルと年表
6. 技術をやさしく分解（JSON-RPC / JSON Schema / ストリーミング / Tasks）
7. 最小実装：Python / TypeScript
8. APIからリモートMCP：OpenAI / Google
9. 設計・移行の実務アドバイス（コスト/安全性/互換性）
10. つまずきポイントとトラブルシューティング
11. 一次資料（読む順）

1. まずMCPを一言で

MCP（Model Context Protocol）は、LLMアプリが外部の“現実”（ツール・データ・テンプレ）と対話するための標準化です。 重要なのは、「モデルがMCPをネイティブ対応する」ことではなく、
（1）MCPサーバ（提供側） と （2）MCPクライアント（接続層） が揃って初めて成立する、という点です。

2. MCPの登場人物（Host / Client / Server）

MCPの典型構成は次の3層です。

• Host（LLMアプリ）：ユーザーの依頼を受け、ツールを使うか判断する。
• MCPクライアント：MCPサーバに接続し、初期化・機能交渉・認証・ツール実行の仲介を担う。
• MCPサーバ：Tools / Resources / Prompts を公開する“提供者”。

3. MCPでつながる3つの単位（Tools / Resources / Prompts）

3-1. Tools（ツール）

モデルが呼び出して実行結果を得る「関数/API」的なものです。入力・出力は JSON Schema で定義でき、結果は複数コンテンツを返せます。

3-2. Resources（リソース）

ファイル/ドキュメント/データなどの参照対象です。URI、mimeType、annotations などのメタデータが中心になります。

3-3. Prompts（プロンプト）

再利用可能なプロンプト（テンプレート）をサーバ側が公開し、クライアントが利用できる仕組みです。

4. 主要LLMベンダーの対応状況（俯瞰）

ここでは「誰がMCPクライアントを持つか」と「どのtransport/認証に通せるか」で整理します。

5. MCPの歴史：関連プロトコルと年表

MCPは突然現れたというより、JSON-RPCやLSPなど「クライアント/サーバ標準化」の流れを継ぐ“エージェント時代の接続規格”として読むと理解しやすいです。

6. 技術をやさしく分解（JSON-RPC / JSON Schema / ストリーミング / Tasks）

6-1. MCPメッセージはJSON-RPC 2.0

MCPのメッセージは JSON-RPC 2.0 形式でやり取りされます。ざっくり言うと、「JSONでRPC（遠隔呼び出し）をする約束事」です。

6-2. ツール入出力はJSON Schema（方言：2020-12）

ツールの引数や戻り値を JSON Schema で定義し、曖昧な文字列より 確実な構造化結果（structuredContent） を増やす設計が推奨されています。

6-3. Streamable HTTP と stdio の違い

6-4. Tasks（実験的）：長時間処理を扱う語彙

2025-11-25 で導入された Tasks は、長時間処理・並列処理・結果の後追い取得（polling）を扱う方向性を示します。

7. 最小実装：Python / TypeScript

7-1. Python：FastMCPでローカルMCPサーバ（stdio）

# demo_server.py
from mcp.server.fastmcp import FastMCP

mcp = FastMCP("demo")

@mcp.tool()
async def add(a: int, b: int) -> str:
    """2つの整数を足して結果を返します。"""
    return str(a + b)

def main():
    # stdioで起動（クライアントがサブプロセスとして起動する想定）
    mcp.run(transport="stdio")

if __name__ == "__main__":
    main()

7-2. TypeScript：公式SDKでツール登録（stdio）

// demo_server.ts
import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
import { StdioServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js";
import { z } from "zod";

const server = new McpServer({ name: "demo", version: "1.0.0" });

server.registerTool(
  "add",
  {
    description: "Add two integers",
    inputSchema: {
      a: z.number().int(),
      b: z.number().int(),
    },
  },
  async ({ a, b }) => {
    return {
      content: [{ type: "text", text: String(a + b) }],
    };
  },
);

async function main() {
  const transport = new StdioServerTransport();
  await server.connect(transport);
  console.error("demo MCP server running (stdio)");
}

main().catch((e) => {
  console.error(e);
  process.exit(1);
});

8. APIからリモートMCP：OpenAI / Google

8-1. OpenAI：Responses APIからリモートMCPサーバを呼ぶ

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY });

const resp = await client.responses.create({
  model: "gpt-5",
  input: "Roll 2d4+1",
  tools: [
    {
      type: "mcp",
      server_label: "dmcp",
      server_url: "https://dmcp-server.deno.dev/sse",
      require_approval: "never",
    },
  ],
});

console.log(resp.output_text);

8-2. Google：Gemini Interactions APIでリモートMCPサーバをツール指定

from google import genai

client = genai.Client()

mcp_server = {
  "type": "mcp_server",
  "name": "weather_service",
  "url": "https://gemini-api-demos.uc.r.appspot.com/mcp",
}

interaction = client.interactions.create(
  model="gemini-2.5-flash",
  input="What is the weather like in New York today?",
  tools=[mcp_server],
)

print(interaction.outputs[-1].text)

9. 設計・移行の実務アドバイス（コスト/安全性/互換性）

9-1. ツール設計：長期互換を前提にする

• ツール名・引数・戻り値は “長期互換” を前提に設計する
• structuredContent と outputSchema を積極的に使う（後段処理が安定）

9-2. コンテキストとコスト：ツール定義もトークンを食う

• 大量ツールを一括投入するとコンテキストを圧迫し得る
• 必要最低限の公開＋検索型（Tool Search等）＋絞り込み（allow-list）が鍵

9-3. 安全性（最重要）：Origin検証と承認UX

• Streamable HTTPでは Origin 検証が必須級（DNS rebinding対策）
• ツール実行は人間が拒否できるUXが望ましい
• annotations は信頼できるサーバ由来でない限り信用しない

10. つまずきポイントとトラブルシューティング

10-1. stdioで壊れやすいポイント：stdoutにログを書かない

10-2. Claude Desktopで設定変更が反映されない

設定ファイル編集後、完全終了して再起動が必要なケースがあります。

10-3. パス指定ミス（特にWindows）

絶対パスやエスケープに注意してください。

11. 一次資料（読む順）

• MCP仕様（最新版 2025-11-25）：Lifecycle / Transports / Tools / Authorization / Tasks / Sampling
• MCP公式SDK一覧
• サーバ/クライアント構築チュートリアル（Python/TS）
• 関連標準：JSON-RPC 2.0 / LSP / OAuth/OIDC関連RFC
• ベンダー公式：OpenAI / Google / Anthropic / Microsoft / Mistral など