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🔰初心者のためのMCP入門🔰AI界の常識になった『MCP』を超わかりやすく解説します。

    こんにちは、ごまめです🙌


    もはやAI界では常識になった『MCP』ですが、一体その正体はなんなのか。


    巷で「すごいすごい!」ともてはやされているけど、一体何がそんなにすごいのか。



    今回は、

    🤦‍♀️「MCPについて何も知らないんです・・・」
    🤦‍♂️「少し調べたけど、エンジニアじゃないからわからなかったよ・・・」

    という方向けに、『MCP』とは何か?/一体何がすごいのか?を超わかりやすく解説していきます。



    ※専門用語はなるべく使わないようにしたので、ゴリゴリエンジニアの方向けの記事ではないということをご承知おきください🙌


    📝MCPって?


    MCPはよく、「AIのためのUSB-C」と表現されることがあります。


    そう聞くとなんだか汎用性が高く聞こえますが、どんなものなのでしょうか。


    概要を文章に起こすと、

    MCP(Model Context Protocol)は、2024年11月にAnthropicが発表した、AIアプリケーションと外部システムを接続するためのオープンスタンダードです。

    こんな感じです。




    「まてまて、難しい言葉を使わないでくれ!」




    という声がはっきりと聞こえてきましたので、ここからわかりやすい言葉を使うようにしますね。




    一言で表現すると、MCPとは
    「AIと外部システムが接続/連携する際の『ルール』」のことです。

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    MCPというルールができたよ!



    それまでは、



    「AIからGmailでメール送信やSlackでチャット返信(外部システムへの接続/連携)をできるようにしたい!」


    と考えた場合、AI開発者はその外部システムの独自ルールをその都度調べ、各外部システムごとに接続/連携プログラムを実装する必要があったので、かなり手間でした。




    しかし、2024年11月にAnthropic社というClaudeというAIを開発している会社が、

    🧑‍💼「接続/連携のルール統一しません?ルールはこんな感じで作りました!」

    ということを発表します。



    そしたら、Microsoft、Google、OpenAIなどの大企業が続々と

    🧑‍💼🧑‍💼🧑‍💼「いいじゃん、それ採用するわ!」

    と賛同し、AIから外部システムを呼び出す方法が統一されはじめているというのが、現在進行形で起こっていることです。



    📝じゃあMCPってなにがすごいの?


    先ほどお伝えした「AIから外部システムを呼び出す方法が統一された」というのは、開発者目線のメリットなわけですが、ユーザー目線でもうれしいことがあります。



    ✒️①難しいアプリを自然言語で操作できるようになる


    あなたは、Unityでゲーム開発を、Blenderで3Dモデルを作成してみたいと思ったことはありませんか?


    けれど、難しそうで手を付けられてなかったり、少し触って辞めてしまった経験はありませんか?



    それが、

    🙋‍♀️「マリオみたいなゲーム作ってよ!」
    🙋「このキャラの3Dモデル作ってよ!」

    のたった1行の日本語で実装できるとしたら?
    そう、それができるようになってしまったのが、このMCPのヤバいところなんです。



    今までは、


    🧑‍💼「ChatGPTから3Dモデルを生成できるようにしよう!」


    となった場合、ChatGPTのエンジニアが


    🧑‍💻「うお~っ!カタカタカタッ」


    と頑張ってChatGPT内にその機能を組み込んでました。



    そうなると、当然Geminiも


    🧑‍💼「ChatGPTが3Dモデルを生成できるようにしてるらしい!俺たちも作るぞ!」
    🧑‍💻「うお~っ!カタカタカタッ」


    といって開発を進めますが、OpenAIとGoogleが別々で開発してしまっているので、出来上がった3Dモデル生成機能は各社で全然違うものとなりますし、開発もそれなりに時間がかかります。



    それが今では、


    🙋「私Blenderっていうんですけど、MCPのルールに則って、3Dモデル生成機能をAIで使えるようにしました!AIの皆さん使っていいですよ~!」


    という動きになり、既存のAIは機能開発なんかせずとも、接続の設定をするだけで、超絶簡単に機能追加ができてしまうようになりました。



    また、独創性の違いはあれど、どのAIから呼び出しても機能自体は一緒なので、ユーザーとしても使い勝手がよくなります。


    なので、

    「〇〇がMCP導入したぞ!!」

    というニュースは毎日のように流れてきますし、そのたびにとても話題になるわけです。



    そうして、今まで敷居が高くて手を出しづらかったアプリが、どんどんと自然言語で操作できるようになっていますので、ユーザーとしてはこれ以上ないチャンスだと思いますね。


    ✒️②ユーザーが使いたいシステムを簡単に追加でき、さらにそれらを複合して利用可能である


    🙋‍♀️「Blenderで作った3Dモデルを、Unitiyで作ったゲームに登場させて!」
    🙋「北海道旅行のプランを数パターン考えて、ホテル・ご飯処・交通手段をまとめたファイルをPowerPointにまとめて、Gmailで送ってくれる?」

    そう。このMCPの登場によって「複数のアプリを同時に使いこなす」ことができるようになってしまったのです。


    個人的には、このメリットが一番「やべぇな・・・」と感じているところです。

    可能性無限大とは、まさにこのことだと思います。


    「この機能とこの機能を組み合わせたら、こんなことできた!」


    という報告も、いっぱい流れてきているので、気になる方は検索してみるとよいと思います。


    また、自然言語による命令なので、プロでも知らないような機能をAIは使ってくれます。


    「このアプリってこんなことできたんだ!」

    という気付きを得やすいというのも、AIならではの体験でしょう。


    📝MCPのデメリット


    さて、散々褒め散らかしてきたので、一応デメリットも話しておきます。


    ✒️セキュリティ


    まだまだ出てきたばっかりなので、「セキュリティ面が~」という話はあります。



    ただ、Claudeが「これは安全ですよ!」みたいなコネクタを提供し始めていますので、安心して使えるものも少しずつ増えてきている印象です。

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    Claudeのコネクタ



    ただ、よくわからんところのコネクタを使う場合は、かなり慎重に動いた方が良いです。

    個人的には、使うにしてもそこそこ名の知れたものだけがいいんじゃないかなと思っていますね。


    認可制度的なもので安全面が保証されると、ユーザーとしては安心して使えるようになると思うので、そこらへんの発展は個人的に期待してるところです。


    ✒️環境構築が少し難易度高め


    もう一つのデメリットとして、環境構築が少し大変で、『MCP ホスト』『MCP クライアント』『MCP サーバ』の3つを用意する必要があります。



    🤦‍♀️「急によくわからん単語を出すな!」



    という声が、聞こえてきました笑


    上記の単語は、実際に使う上では重要な概念なのですが、わかりやすさのため、本記事ではあえて登場させずに説明していました。


    早く触ってみたくてうずうずしている人のために、MCP環境構築の手順や、MCPの構造については別記事でまとめましたので、こちらも併せてみていただけると嬉しいです🙌


    📝さいごに


    MCPの概要と、そのメリットについて解説してきましたが、少しでも理解につながったのであれば幸いです。


    MCPの登場により、更に加速度的に進化したAIですが、まだ人類がその使い方を把握しきれていない状況です。


    今のうちに、是非あなただけの使い方を見つけてみてください!


    このような感じで、日常生活や創作活動を通じて得たAIに関する経験やノウハウを発信しております!

    少しでも良いなと思ってくれた方は、ぜひフォローやスキをしてくれると大変うれしいです🏋️

    それでは、また🙌


     
     
    『Google AI』が大好きな、AI研究家のごまめです🥼 会社員しながら副業で稼いだりもしてます💰️ 『AI』『副業』『note』に興味のある方はフォローしてくれると嬉しいです🎉 サムネの枠色 🟦 : AI 🟩 : note 🟨 : 副業 🟥 : 雑談

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