第21回ブログ：MCPとは何か？AIと外部ツール・データの架け橋となるプロトコル

🔗 MCP（Model Context Protocol）とは？

生成AIを業務に活かすには「社内データ」や「社外ツール」との接続が不可欠です。MCPは、AIモデルが文脈に応じて外部のツール・知識・APIと連携するための設計思想・プロトコルです。

🧠 なぜMCPが必要なのか？

• 単体のAIモデルでは情報が限定的
• 社内知識・社外サービスとの“接続”がカギ
• ツールの構成やドメインごとの前処理をモデルに指示したい

📦 MCP構成の基本コンポーネント

• モデル：OpenAI, Claude, 自社LLMなど
• コンテキストマネージャ：ユーザーのリクエストに応じた文脈提供
• ツールプロクシ：社内API、SaaS、DBなどを抽象化しLLMとつなぐ
• 権限コンテキスト：SSO連携で“その人が使えるデータ”だけを提示

🛠 実践構成例（ビットオン社導入例）

• LangChain + FastAPI でMCPサーバーを構築
• 社内DB, ファイルサーバ, チャットボットを「ツール」として連携
• Keycloakと連携し「その人専用の文脈」を生成
• Slack Botから自然言語で操作・質問が可能

🚀 今後の展望

オープンなMCP実装も進んでおり、業界横断のAI連携・ナレッジ統合に向けてさらなる拡張が期待されています。

次回は、MCPのUI設計と「会話型操作」のUXについて掘り下げます。