MCP
MCPとは。AIと社内データをつなぐ共通規格
Model Context Protocolの仕組みを、従来のAPI連携との違いから解説します。MCPサーバーの役割、権限の設計、業務で使う際の注意点まで。
更新日：
執筆・運営：Klang AI AB
BASICS
MCPとは
MCP（Model Context Protocol）は、AIアプリケーションと外部のデータや道具をつなぐための共通の規格です。
AIに社内のデータを扱わせたい場面は増えていますが、これまでは接続のたびに個別の作り込みが必要でした。使うAIが変わればまた作り直し、つなぎたいサービスが増えればその分だけ実装が増える。MCPは、この接続部分を共通の形にそろえるために作られています。
発想としては、周辺機器の接続端子が共通化されたことに近いものです。端子の形が決まっていれば、機器とパソコンの組み合わせを気にせずつなげます。MCPに対応したAIクライアントと、MCPに対応したサービスであれば、同じように組み合わせられます。
WHY
なぜ必要とされたのか
言語モデルは、学習した時点の知識しか持っていません。社内の情報を扱わせるには、何らかの形で外から渡す必要があります。
最も単純な方法は、必要な情報を毎回プロンプトに貼り付けることです。しかしこの方法では、扱える量に限りがあり、常に最新とは限らず、何より人が毎回準備しなければなりません。
次に考えられるのが、AI側から社内システムのAPIを呼ばせる方法です。実用的ですが、AIごと・サービスごとに接続を書く必要があり、組み合わせの数だけ実装が増えていきます。MCPが解決しようとしているのは、この組み合わせ爆発の部分です。
もう一つの動機は、権限の扱いです。AIに社内データを渡すとき、誰の権限で何が見えるのかを一貫した形で扱えないと、安全に運用できません。接続の形が決まっていれば、権限の設計も共通の考え方で組めます。
STRUCTURE
構成と用語
登場人物は3つだけです。ここを押さえれば、各社の説明が読めるようになります。
重要なのは、MCPサーバー側が「何を見せるか」を決めるという点です。AI側が勝手にデータベース全体を覗けるわけではなく、サーバーが公開すると決めた範囲だけが対象になります。読み取り専用にすることもできます。
ホスト／クライアント
AIが動いている側です。チャットアプリ、コードエディタ、独自に作ったAIアプリなどが該当します。ユーザーが操作する場所です。
MCPサーバー
データや道具を提供する側です。サービス提供者が用意し、何を見せるか・何をさせるかを定義します。
やり取りする内容
参照できるデータ（リソース）、呼び出せる操作（ツール）、あらかじめ用意された指示（プロンプト）の3種類が基本です。
COMPARISON
API連携との違い
MCPはAPIを置き換えるものではありません。AIから使うための、標準化された層が上に乗るイメージです。
使い分けの目安は単純です。処理の内容が決まっているならAPIかWebhook、何を尋ねられるか事前に分からないならMCP。会議の記録を例にすると、「終わったら要約をSlackへ送る」はWebhookやオートメーションの仕事で、「先月の商談で価格の話が出たのはどれか」はMCPの仕事です。
| API連携 | Webhook | MCP | |
|---|---|---|---|
| 向き | こちらから取りに行く | 相手から送られてくる | AIが必要に応じて取りに行く |
| 主な利用者 | 開発者が書いたプログラム | 受け取る側のシステム | AIクライアント |
| 接続のたびの実装 | 必要 | 必要 | 規格に沿っていれば不要 |
| 向いている用途 | 決まった処理の自動化 | イベントの通知 | 人が都度尋ねる調べもの |
SECURITY
権限と安全性の設計
AIから社内データに触れられるということは、権限設計を誤ると影響が大きいということでもあります。
- 利用者本人の権限を超えないようにする。AIに渡す権限は、その人がもともと見られる範囲に限定します。
- 読み取り専用から始める。書き込みや送信ができる道具は、必要性が確認できてから足します。
- 公開する範囲をサーバー側で決める。クライアント側の設定に依存しない形にします。
- 接続情報を共有しない。個人のクライアントに設定する認証情報は、個人に紐づけます。
- 何が参照されたかを記録する。後から確認できないと、問題の切り分けができません。
- 会話データが学習に使われないことを確認する。AI側とデータ提供側の両方で確認が必要です。
START
使いはじめる
まず1つのデータ源を、読み取り専用でつなぐところから始めるのが安全です。
- 01
つなぎたいデータを1つ決める
最初から全社のデータを対象にしないでください。よく参照されるもの、機密性が比較的低いものを1つ選びます。
- 02
対応しているか確認する
使いたいAIクライアントとサービスの両方がMCPに対応しているかを確認します。対応していない場合は、APIやWebhookでの接続を検討します。
- 03
読み取り専用で接続する
認証情報を設定し、参照できる範囲を確認します。想定より広い範囲が見えていないかを、この時点で必ず確かめます。
- 04
実際の質問で試す
普段人に聞いている質問を投げてみて、根拠になった情報までたどれるかを確認します。たどれない場合、業務では使えません。
Klangの会議データを、お使いのAIから参照する
Klangは読み取り専用のMCPサーバーを用意しています。対応するAIクライアントから、自分がアクセスできる会議や文字起こしを参照させられます。書き込みは行いません。
- 読み取り専用。AIがKlang上のデータを書き換えることはありません。
- アクセスできる範囲は、その利用者がKlangで見られる範囲に限られます。
- 会話データはAIモデルの学習に利用しません。プランを問わず例外はありません。
よくある質問
MCPは誰が決めた規格ですか。
AnthropicがModel Context Protocolとして公開した仕様で、その後さまざまなAIクライアントやサービスが対応を進めています。特定の1社の製品でしか使えないものではありません。
MCPサーバーは自分で作る必要がありますか。
使いたいサービスが提供していれば、作る必要はありません。社内独自のシステムをつなぎたい場合は自分で用意することになりますが、まずは既存のサーバーで試すほうが早く判断できます。
API連携があればMCPは不要ですか。
処理が決まっている自動化にはAPIやWebhookで十分です。MCPが効くのは、何を尋ねられるか事前に決められない場面です。両方を併用するのが一般的な形になります。
セキュリティ上、気をつけることは何ですか。
権限の範囲がいちばん重要です。利用者本人が見られる範囲を超えないこと、読み取り専用から始めること、参照の履歴が残ることを確認してください。
KlangのMCPサーバーは何ができますか。
読み取り専用で、会議や文字起こしを参照できます。書き込みや送信は行いません。接続の手順はヘルプセンターで案内しています。