MCPとは何か？AIと外部ツール連携の新標準“Model Context Protocol”徹底解説

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  • 著者 コワーキングスペース 代表 鶴田 賢太
  • カテゴリー Room8ブログ
概要
MCP（Model Context Protocol）は、AIとツールを繋ぐ共通インターフェースであり、AIが外部ツールを利用する際の標準化を目的としています。従来は、AIごとに異なる仕様が存在し、開発者はそれぞれの仕様に合わせてツールを実装し直す必要がありました。このため、業務自動化において多くの混乱が生じていました。しかし、MCPはこの混乱を解消し、OpenAIやGoogleなどの企業が協力して共通プロトコルを導入することで、APIの仕様に合わせる手間を大幅に削減します。これにより、AIが異なるツールをシームレスに利用できるようになり、自動化の効率が飛躍的に向上します。MCPは、AIがAPIの仕様を自動で理解・適応することで、開発者の負担を軽減し、より高度な連携を可能にします。

こんにちは、春日井コワーキングスペースRoom8オーナーの鶴田です。
最近「GAS書くのそろそろ限界かもな」って思いながら、また新しい仕様に合わせてスクリプトを直してるそこの君。
悪いことは言わない。今すぐMCPを知ったほうがいい。

僕らがこの10年、「Zapierでのルーティング」「Webhookの受け渡し」「APIの地獄構文」…そんな業務自動化の泥臭い連携に振り回されてきた中、ついに「ChatGPT連携」みたいな新しい波が来て——結局また別の沼が始まった。

今、ようやくAIが「本当の意味で外部ツールを使える時代」が来ようとしてる。
その中心にあるのが、MCP（Model Context Protocol）。
まだ聞き慣れないかもしれないけど、これが分かってないとAI活用の話、ほとんど“過去の文法”になる。

Contents
  1. MCPとは何か？
  2. そもそも、何が問題だったのか？
  3. MCPがもたらす“革命”
  4. プラグインとは何が違うのか？
  5. MCPが見せる“自動化の未来”
  6. FAQ
  7. まとめ

MCPとは何か？

Model Context Protocol＝AIとツールを繋ぐ“共通語”

ざっくり言うと、MCPは「AIが道具を使うための標準インターフェース」。
もっと言えば、どのAIでも同じ形式でツール（APIやアクション）を使えるようにする共通語のことだ。

いままでは、ChatGPTにはFunction Calling、ClaudeにはTools API、GeminiにはExtensions…と、AIごとに“独自の道具の使い方”があって、開発者はそのたびに仕様を読み、コードを分岐させ、ツールを複製してきた。地獄だった。

MCPはこのカオスに終止符を打つ。
OpenAI、Anthropic、Google、さらにはStripeやCloudflareまで巻き込んで、
「ツールとAIの間に共通プロトコルを入れようぜ」という合意ができたのが、2024〜2025年にかけての大きな転換点だ。

この共通語を喋れるツールサーバー（MCP Server）さえ用意すれば、あとはどのAIか

そもそも、何が問題だったのか？

それぞれ勝手に作ってた「独自のツール連携」

自動化好きな人間なら、みんな一度は思ったはずだ。「なんでこんなにバラバラなのか？」
Zapierでルーティングしても、Webhookの仕様で詰まり、APIの“地獄構文”で夜中にエラーが出る。「また仕様変更かよ」と呟きつつ直す日々。

そして時代が進み、ChatGPTやClaude、Geminiみたいな“AIとツールの連携”がやっと現場に降りてきた——と思いきや、
今度は「AIごとに連携仕様が全部違う」っていう新たなカオスが爆誕。

ChatGPTのFunction Calling地獄、ClaudeのTools API、GeminiのExtension沼

  • ChatGPTにはFunction Calling。
  • ClaudeにはTools API。
  • GeminiにはExtension。

どれも「AIが外部ツールを呼べる！」という看板は同じだけど、結局“AIごとに全部別物”。
ツールを作る側は、そのたびに「このAI専用の仕様」に合わせて実装し直し。
実際、Function CallingのJSONを組んで「やれやれ今度はGPT用…」と思ったら、Claude用はまた別ルール。
Gemini用にExtension作ろうとしたら、「Googleアカウントでしか動かん」とか出てくる。

要するに、全部「個人商店の専用端末」みたいなもん。
ユーザーも開発者も振り回される地獄が繰り返されてきた。

「ツールがAIに合わせなきゃいけない」不毛な構造

この構造、冷静に考えると終わってる。
本来、「AIごとに別の仕様を実装して下さい」なんて、
コストしか増えない上に、進化の足枷にしかならない。

現場は「AIにツールを使わせたい」だけなのに、
“どのAIからも呼べる”ようにしようと思ったら、全部バラバラに実装・メンテ・テスト。
地獄だ。

MCPがもたらす“革命”

「APIの面倒な仕様合わせを、AIが勝手にやる」世界

API連携って、結局は「相手（API）の仕様に完璧に合わせてデータを送る」ことがすべてだった。
普段やってた“APIの仕様書を読み込んで、求められるJSON形式やデータ型に変換して…“
あの激烈に面倒くさい部分が自動化される。それがMCP。

MCP対応のAI（＝そのAPI専用の仕様を“丸ごと記憶したAI”）が間に立つことで——

  • 「人間が適当に入力したデータ」も
  • 「他のAIが適当に加工したデータ」も

全部、“正しいAPI仕様”に自動で変換してくれる。

だから、「これ、Stripeで決済して」「この予定をカレンダーに追加して」みたいなざっくり指示を出すだけで、
MCPサーバーが“裏で”全部仕様通りに整形してAPIに渡してくれる。

AI同士・サービス同士のやりとりもスムーズになる

いままでだと「このAIで作ったデータは、あのAPIじゃ通用しない」とか、
「人力で“APIごとの仕様”に直して投げ直す」みたいな無駄が山ほどあった。

MCPだと、“意図”だけ伝えれば、あとはAIが全部つなぎ直してくれる。

  • どんなAI同士でも
  • どんなサービス同士でも

「データの仕様が違う問題」から人間が解放される。

つまり、“APIの面倒を全部AIに押し付けて自動化できる”時代

もはや、APIの仕様に人間がビクビクする時代は終わり。
「やりたいこと」と「そのAPIがどう受け取りたいか」の間を全部MCPが吸収してくれる。

だから現場は、「仕様書とにらめっこ」から卒業して、
「やりたい業務フロー」をAIとMCPに丸投げすればいいだけ。

プラグインとは何が違うのか？

ChatGPT Pluginは“店の棚”、MCPは“裏口の道具箱”

「プラグイン？また新しい呼び方か」と思ったそこのあなた。
確かに一時期、ChatGPT PluginだのGemini Extensionだの、“AIに便利ツールを生やそう”ブームはあった。
でも、あれは結局“表面だけ”取り繕った仕組みだった。

プラグイン方式：

  • 「このAI用です」っていう“専用端末”を作って
  • “棚に陳列”して
  • “誰かがクリックして使う”ものだった

つまり、「この道具を使いたいならこの棚に来い」という昭和スタイル。

MCP方式：

  • 「AIが“好きな時に好きなツール”を裏口から引っ張り出す」
  • “人が使う”んじゃなく、“AI自身が自分で道具箱から選ぶ”
  • しかも、「どのAIでも」「どんなAPIでも」全部共通語でつなげる

昭和の陳列棚から、令和の自動工具倉庫にアップグレードした感じ。

表面的なおもちゃ→本物のAPI連携へ

プラグインは「面白いデモ」や「限定的なサービス」では使えた。
でも、本気で現場の業務を自動化したい／AIを“働かせたい”なら、
全部のツールと“本物のAPI連携”ができないと意味がない。

MCPはその“裏方”として、AIが「現場の道具」と本気でやり取りできる世界を作る。
もはやプラグインごっこの時代じゃない。
“本番運用”を見据えた本物の自動化インフラ——それがMCP。

MCPが見せる“自動化の未来”

現場が勝手に動く。cron + MCP + エージェントの世界

いままでは「人が指示して、AIが答えて、APIを手作業で叩いて」——この繰り返し。
でもMCPがあると、cronやWebhook、CLIからトリガーが飛ぶたびに、AIが“裏方で全部勝手に処理”するのが当たり前になる。

  • 決済フローも
  • データ集計も
  • 日報作成も
  • 問い合わせ返信も

全部、AIエージェント×MCPサーバーが自律的に回すだけ。

これから業務設計で「MCP対応してるか？」が死活問題に

近い将来、「このサービス、MCP対応してます？」がAPI選定の第一条件になる。
「うちは独自APIです」なんて言ってる会社、いずれ化石扱い。
開発側も運用側も、「APIの仕様を一つずつ覚えて人力で変換」なんてやってられない。

“現場の自動化”が現実になる時代、 MCPを無視したツールやサービスはどんどん置き去りになる。

MCP＋エージェントによる自動化、
「気付いた者から先に“人間の業務”を減らしていく世界」
さぁ、いつまで手作業と仲良くしてます？

FAQ

MCPとは何ですか？ MCP（Model Context Protocol）は、AIとツールを繋ぐ共通のインターフェースであり、どのAIでも同じ形式でツールを利用できるようにするためのプロトコルです。
MCPが解決する問題は何ですか？ MCPは、AIごとに異なるツール連携仕様を統一し、開発者が個別に実装する必要をなくします。これにより、ツールとAIの連携が簡素化され、開発コストと複雑性が削減されます。
なぜAIごとに異なるツール連携仕様が問題だったのですか？ AIごとに異なるツール連携仕様が存在することで、開発者はそれぞれのAIに合わせて個別に実装・メンテナンスを行う必要があり、これが開発の負担を増やし、効率を下げていました。
MCPはどのようにAPI連携を簡単にしますか？ MCP対応のAIがAPIの仕様を記憶し、入力されたデータを自動で正しいAPI仕様に変換します。これにより、開発者が個別のAPI仕様に合わせてデータを変換する必要がなくなります。
MCPの導入による業界の変化は何ですか？ MCPの導入により、AIとツールの連携が標準化され、開発者の負担が軽減されるとともに、AIの活用がより広範囲に可能となります。これにより、業務自動化の効率が向上し、AI技術の進化が加速します。

まとめ

MCP（Model Context Protocol）の登場で、「APIごとの面倒な仕様合わせ」に延々つき合わされる時代は本格的に終わる。
ChatGPTだろうがClaudeだろうがGeminiだろうが、「ツール連携のたびに仕様と格闘→コピペ地獄」という10年以上続いた惨劇に、ようやく終止符が打たれる。

今や「やりたいこと」をざっくりAIに伝えるだけで、MCPが裏でAPI仕様通りに勝手に変換し、全部丸投げで自動化が進む。
プラグインごっこやExtension地獄みたいな旧世代の“おもちゃ遊び”はもう不要。
AIは現場の裏方として本格参戦し、cron・Webhook・CLIと組み合わせて「人間が知らないうちに仕事が片付く」世界が、いま現実になりつつある。

MCPを知らずにAI自動化を語るのは、ガラケーでiPhone時代をドヤ顔で論じるのと同じ。
今この瞬間から、「MCPに対応してる？」がAPI設計も業務自動化も新しい常識になる。

実際、コワーキングの現場で毎日顔を合わせるエンジニアたちも、
「AIで業務が根本から変わる時代が来る」と頭では分かってる。
でも「まだ当分は自分の仕事には関係ないだろうな」と思ってる人が大半だ。
現実は今日もエディタを開いて、API仕様書をにらみながらコードを書いてる——そんな毎日を送っている。
MCPなんて言葉はもちろん聞いたこともない、というのが普通。

だけど、こういう“時代の転換点”こそ、知ってるかどうかで「面倒な作業から抜け出せるか、いつまでも手を動かし続けるか」が決まる。
今ここで一歩先を見ておかないと、次の波は確実に乗り遅れるかな？って思ってる。

この記事を書いた人

コワーキングスペース 代表 鶴田 賢太

「AI系」起業アドバイザー 鶴田賢太です
春日井・名古屋で コワーキングスペース「Room8」 を運営しながら、起業家をサポートしています。

もともとは 簿記1級 から始まり、ITエンジニア、マーケティング、補助金、財務相談と、いろんな分野を経験してきました。でも、これからの時代は AI。今は 生成AI（ChatGPT・Claude・Geminiなど）を駆使して、起業を加速させる方法 を探求しています。

Webサイト制作は 100社以上、SEO対策も得意。補助金申請も 15回以上サポート してきました。けど、これからは AIをどう活用するかが、起業の成否を分ける 時代。Room8では、AI活用の相談も大歓迎です。

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