MCP（Model Context Protocol）

MCP（Model Context Protocol）とは

**MCP（Model Context Protocol）**は、大規模言語モデル（LLM）や生成AIが利用する「コンテキスト情報の構造化・伝達・管理」を標準化するためのプロトコルです。複雑化するアプリケーションや長期対話で、ユーザ体験を安定・一貫させるために開発されました。

背景と必要性

従来のLLM APIでは、次のような課題が指摘されていました。

• コンテキストの再現性が保証されない（同じプロンプトでも微妙に変化する）
• 状態管理がアプリケーション側に依存し複雑
• 会話履歴やユーザ設定を一貫して引き継ぐ手段が標準化されていない

MCPはこれを解消し、AIアプリケーション開発における**「コンテキストの共通レイヤ」**を提供します。

主なコンポーネント

• Context Snapshot：ある時点の全コンテキストをJSON形式でスナップショット化
• Context Chain：時系列での更新履歴を管理
• Metadata Layer：ユーザ属性やセッション情報を付与
• Policy Rules：特定条件で自動更新・破棄を行うルール

仕組みとアーキテクチャ

コンテキストの階層構造

MCPは、以下の階層で情報を整理します。

• Session Context：セッション全体で共有する長期情報
• Interaction Context：1ターンの対話に特化した短期情報
• Global Context：モデル共通の環境情報（システムプロンプトなど）

コンテキストチェーン

すべての更新はチェーンとして履歴化されるため、過去状態へのロールバックや監査が可能です。

[ { “timestamp”: “2025-06-01T12:00:00Z”, “context”: { … } }, { “timestamp”: “2025-06-01T12:10:00Z”, “update”: { … } }, … ]

セキュリティと認証

MCPはコンテキストに含まれる情報の改ざん検知・アクセス制御を備え、暗号署名による整合性保証を行います。

利点

• 一貫性の向上：過去の履歴や設定を漏れなく反映
• 再現性の担保：同じコンテキストから常に同一の応答
• 拡張性：新たなメタデータやポリシーを随時追加可能
• 監査性：利用履歴をトレース可能

利用プロセス

1. Context Snapshotの生成
   • 初期システムコンテキストを定義
2. Interaction Contextの更新
   • 各リクエストで差分を追加
3. Policy Rule適用
   • タイムアウトや条件で情報破棄・維持
4. Context Chainへの格納
   • すべての履歴をチェーンに記録

他技術との比較

技術	概要	特徴
プロンプトエンジニアリング	テキストでコンテキストを都度指定	柔軟だが再現性が低い
RAG	外部検索結果を都度統合	最新性は高いが一貫性は限定
MCP	状態を標準プロトコルで管理	一貫性と再現性が高い

主な応用分野

• カスタマーサポートAI：顧客履歴を保持しつつ動的応答
• パーソナライズ学習：学習進捗や誤答傾向を長期記録
• 長期的コラボレーション支援：タスク分担や進捗を引き継ぐ
• 規制対応・監査：会話履歴の透明性確保

技術的課題

データ肥大化

長期コンテキストを保持するため、ストレージ負荷が大きくなる場合があります。

更新競合

複数ユーザやプロセスで同時更新時の整合性確保が必要です。

ベストプラクティス

• コンテキストの粒度設計：必要最低限の情報を保持
• ロール管理：ユーザ権限に応じたアクセス制御
• 履歴ローテーション：一定期間で古い履歴をアーカイブ
• セキュリティ対策：暗号署名・改ざん防止

今後の展望

MCPは、AIの信頼性と拡張性を支える次世代基盤として進化が期待されています。

• 動的ポリシー設定：状況に応じたルール適用
• マルチモーダル対応：画像・音声コンテキストの標準化
• 分散コンテキスト同期：複数拠点間のリアルタイム共有

LLMの社会実装が進む中、MCPはコンテキスト管理の標準インフラとして広がっていくでしょう。