MCPとは何か？AIが“自律的に動く時代”のための次世代プロトコルを解説
AIをあらゆるコンテキストと結びつける新基盤
おはようございます。
web3リサーチャーのmitsuiです。
今日はweb3の基礎の基礎レポートということで「APIとSDKとMCP」について深堀します。
ぜひ最後までご覧ください！
1、MCP（Model Context Protocol）とは何か
2、MCPの技術的背景と要素
3、MCPの活用シナリオ
4、MCPとweb3の交差点
5、MCPの課題と標準化への道
6、今後の展望 — 汎用プロトコルとしてのMCP
7、まとめ — MCPは“汎用AI連携基盤”であり、web3でも強力に活きる
🧵TL;DR
MCPは「AIと外部システム（データやサービス）をつなぐ共通プロトコル」であり、Web3に限らず業務アプリやIoTにも汎用的に活用できる。
モデルの制限（トークン制限・幻覚など）を補い、安全に外部操作を行うために「コンテキスト供給・コマンド抽象化・承認フロー」を体系化している。
企業の自動化やスマートホーム、マルチサービス連携など多様な分野で応用可能で、web3ではDeFi運用やDAO管理などで強みを発揮。
標準化やセキュリティ、AIモデルの信頼性が課題だが、今後のプロトコル進化により「AIと外部世界を安全に接続する基盤」として期待されている。
はじめに：なぜMCPが注目されるのか
前編では、APIやSDKといった「サービスやアプリケーション同士をつなぐ基本的な仕組み」について学び、特にweb3領域における事例を中心に取り上げました。
ところが、近年のトレンドとしては、大規模言語モデル（LLM：Large Language Model）やAIアシスタントが急速に進歩し、従来のAPIやSDKでは補いきれない、新しい連携ニーズが生まれつつあります。
AIは膨大な知識を“学習”しているが、その知識はモデルの内部（パラメータ）に内在しており、リアルタイムに変化する外部の文脈（コンテキスト）には疎い。
そのため、追加情報やアップデートされたデータをどのようにモデルに渡すかが大きな課題。
AIがユーザーの代わりに外部システム（SNSや業務アプリ、IoTデバイス、あるいはブロックチェーンなど）を操作するとき、どのように安全かつ効率的に“命令”へ落とし込むかも問題となる。
こうした背景のもとで注目されているのが、MCP（Model Context Protocol）という考え方です。
MCPはブロックチェーン固有の技術ではなく、あらゆる外部システムとAIを結びつける汎用的な仕組みとして設計されています。
では、具体的にMCPとは何を指し、どのような価値をもたらすのでしょうか？ 以下で詳しく見ていきましょう。
第1章：MCP（Model Context Protocol）とは何か
1-1. MCPの本質：AIと“外部コンテキスト”を結ぶプロトコル
MCP（Model Context Protocol）は、一言でいえば
「AIモデル（LLMなど）と外部のデータやサービスを安全・効率的につなぐための共通ルールセット」です。
ポイントは「AIの内部知識」と「最新かつ動的に変化する外部の情報」をどのように合流させるか、そしてAIが外部システムを操作するときにどんなプロセスや権限管理を行うか、といった問題を解決するために作られている点にあります。
AIが生成したテキストをそのまま外部のシステムへ投げるだけでは、以下のようなリスクや不都合が生じます。
不必要に大きいデータ投入
AIに最新の売上データや業務ログなどを渡すために、巨大なテキストとして送ると効率が悪く、モデルのトークン制限も超過しがち。
誤操作やセキュリティリスク
AIが不適切なコマンドを出してしまうと、外部システムで望まぬ処理が実行される可能性がある。
文脈（コンテキスト）の欠落
AIに入力されたのが一部の切り取られた情報だけだと、意思決定に必要な背景知識が不足しているかもしれない。
こうした課題を解決すべく、外部データの取得方法や形式、AIへの提示の仕方、AIの出力結果をどうやって安全に実行するかを統合的に定義するのがMCPのアプローチです。
1-2. “プロトコル”として標準化を目指す理由
MCPが“プロトコル”として設計される理由は、まさに「複数のシステムやサービスが共通ルールに則って協調できる」状態を目指しているからです。もし企業ごと・チームごとにバラバラの方法でAIと外部システムを連携していると、
それぞれのAI連携システムに互換性がなく、相互にデータをやり取りできない
セキュリティポリシーや承認フローが統一されず、どこが責任を負うのか不明確になる
新しいAIモデルや新しい外部システムに対応するたびに、大掛かりな再設計を強いられる
といった問題が起こりがちです。MCPは「AIモデルと外部世界を結ぶ間口を標準化する」ことで、上記のような非効率や混乱を減らす役割を果たします。
第2章：MCPの技術的背景と要素
2-1. 大規模言語モデル（LLM）の特徴と制限
まず前提として、近年のAIブームを牽引しているLLM（Large Language Model）には以下の特徴と制限があります。
テキストをベースに学習
インターネット上の膨大なテキストデータを学習しており、人間と同様に自然言語で応答を生成できる。
内部パラメータに学習済み知識が埋め込まれている
学習後に新しい知識を得るには“追加のテキスト入力”を行う必要があり、モデル自体を書き換えるわけではない。
トークン制限がある
1回の入力（プロンプト）に含められるテキスト量や対話履歴には限度がある。あまりに膨大なデータを一度に渡すのは困難。
“幻覚”や誤回答のリスク
自信満々に誤情報を返すケースがある。外部データと照合しながら使う仕組みが重要。
MCPを設計するうえでは、こうした制限に配慮し、AIが必要とする外部データを段階的に整理・要約して渡す工夫や、AIの出力を人間や別のプロセスが検証するフローなどを盛り込む必要があります。
2-2. コンテキスト供給レイヤー
MCPには、「AIに与える情報（コンテキスト）をどのように準備するか」という役割を担うレイヤーがあります。これは以下のステップを含むことが多いです。
データソースの指定
例：企業の売上DB、SNSのAPI、IoTデバイスのセンシング情報、ブロックチェーンノード、等々。
正規化・フィルタリング
生データが膨大であれば、AIが処理しやすい形（要約やインデックス）に絞り込む。
プロンプト生成
AIに送るための文章（または構造化データ）をテンプレート化して、自動的に組み立てる。
段階的アクセス
必要に応じてAIが追加クエリを行い、さらに詳細データを取得する仕組み（“retrieval-augmented generation”など）。
このレイヤーのおかげで、AIは常に必要最低限の情報だけを確実に取得しながら、柔軟に外部リソースへアクセスできます。ブロックチェーン特化ではなく、あらゆる外部データソースに拡張できる点がMCPの特徴です。
2-3. コマンド抽象化レイヤー
一方、AIから外部システムへの操作命令を取り扱うレイヤーも重要です。AIが自然言語で「○○のデータを更新して」と指示しても、それを実際のAPI呼び出しやバッチ実行コードに変換する必要があります。MCPの多くの実装案では、「コマンド抽象化レイヤー」という仕組みが用意されます。
コマンドDSL（Domain-Specific Language）
UPDATE_RECORD(table="sales", id=123, value=9999)のように、行いたい操作を定義済みの構文で表現する。AIは自動応答の中にこのDSLの形で命令を書き込み、外部システムに対し“どんな操作を希望しているのか”を明確に伝える。
承認フロー
人間や別のシステムが、そのコマンドDSLが妥当かどうかをチェック。
問題なければ実行に進むし、危険な操作であれば拒否・修正を求める。
これにより、AIが誤った操作や危険な操作を実行するリスクを最小化できます。ブロックチェーンの文脈ではトランザクション生成に応用できますが、それだけではなく、企業の基幹システムへの書き込み操作や、IoTロボットの制御コマンドにも応用が可能です。
2-4. セキュリティ・ガバナンス
さらに、MCPは単なる技術仕様だけでなく、セキュリティやガバナンスに関するルールも含む場合があります。AIが外部システムを直接操作するなら、何らかの形で「確認・承認」や「緊急停止」のプロセスが必要になるからです。
権限管理: どのAIモデルがどのデータソースやコマンドにアクセスできるかを設定。
マルチシグ/多段承認: 重要な操作は複数人による承認が必要。
監査ログ: いつどのAIモデルがどんなコマンドを出したかを記録し、後から検証可能にする。
このような設計により、MCPは「ただAIを便利に使う」だけでなく、「安全かつ責任ある運用」を実現するためのフレームワークとして機能します。
第3章：MCPの活用シナリオ
MCPがブロックチェーンを対象としない場面でも、十分に活用価値があることを示すために、まずは以下のような事例を見てみましょう。
3-1. 企業の業務自動化
たとえば、ある企業が大量の業務データ（在庫、売上、顧客問い合わせ履歴など）を持っており、それらをAIで高度に分析したいとします。従来はBI（Business Intelligence）ツールやデータレイクを活用して人間の分析者がレポートを作成していましたが、さらに一歩進めて「AIがリアルタイムにデータを分析し、必要に応じて在庫発注システムへ指示を送る」ような自動化ができたら便利ですよね。
MCPのコンテキスト取得レイヤー
AIが分析に必要なデータ（受注履歴、現在の在庫など）を段階的に取得。
大量の生データをそのまま流すのではなく、あらかじめ要約や集計を行って転送。
コマンド抽象化レイヤー
AIが「そろそろ在庫が減ってきた商品Xを追加発注しましょう」という提案を
ORDER_PRODUCT(product_id=XYZ, quantity=100)のようにコマンド化して出力。
承認フロー
上長や管理者がそのコマンドを承認するか、または一定金額までは自動承認するポリシーを設定。
承認済みコマンドがERP（基幹システム）のAPIを呼び出して実行される。
このようにMCPを導入すれば、AIと企業システムが一体となって稼働し、人手を大幅に削減しつつ誤操作のリスクも抑えられるというメリットがあります。
3-2. スマートホーム・IoT制御
近年、スマートホームデバイスやIoTの普及が進んでいます。エアコンや照明、セキュリティカメラ、スマートロックなどをAIが自動で制御できたら便利ですが、一歩間違えると安全面に問題が生じる可能性があります。ここでもMCPが応用できます。
例：防犯モード自動切替
AIが家の住人の行動履歴や天候、位置情報などのコンテキストを取得。
「今夜は留守が長いから、セキュリティレベルを上げ、カメラ録画を強化しよう」と判断。
ただし誤作動で窓の鍵がロックされずに開いてしまう、などは避けたいのでコマンドを定義して検証を行う。
重要な操作は家主に通知が届き、AIが自動生成したコマンドを承認すると実行される。
要するに、MCPは「AIが外部デバイスを勝手に操作しないための安全スイッチ」としての機能も果たすわけです。
3-3. オンラインサービスの連携
SNSやクラウドサービスなど多数のWeb APIがある現代では、「AIが複数のサービスを横断してタスクを自動化する」ケースも増えています。
Twitter、Slack、GitHub、Google Drive…などをAIが連携し、たとえば「顧客からの問い合わせ内容を自動的にGitHubのIssueに登録し、対応が終わったらSlackで通知する」などのシナリオは実用的です。
MCPがこれらを一元的に管理できれば、
サービスごとのAPIキー管理や認証が統合される
AIが出力するコマンドもDSL化され、サービス別のエンドポイントにマッピングされる
「どの操作を自動許可し、どれが承認待ちか」の状態をダッシュボードで可視化する
といった利点が生まれます。つまり、MCPはシステム間オーケストレーションの自動化を、AI視点で最適化するためのプロトコルと捉えられます。
第4章：MCPとweb3の交差点
ここまでで、MCPはそもそもブロックチェーン固有の技術ではなく「AIと外部コンテキストの安全な連携」を可能にする汎用的な仕組みであることがわかりました。では、なぜWeb3領域で特にMCPが注目されているのでしょうか？
その理由を以下で整理します。
4-1. ブロックチェーンの特性とAI連携の難しさ
ブロックチェーンは「分散型で改ざん耐性を持つデータベース」とよく形容されます。誰でもノードを立ち上げてデータを書き込める一方、オンチェーン上のデータ構造は特殊で、直接アクセスするにはRPCやスマートコントラクトの概念を理解しなければなりません。
データ取得の難しさ
全取引履歴をフルノードで同期しないと、AIが必要とする情報を瞬時に取り出すのは難しい。
そこでInfuraやAlchemyなどのプロバイダを使うが、それでも生データ量は膨大。
トランザクション実行のリスク
送金やコントラクト呼び出しは、誤操作すると資金ロスなどの重大な影響を及ぼす。
セキュリティ確保とガバナンスが非常に重要。
こうしたブロックチェーン特有の「データ構造の複雑さ」「操作の危険性」が、AIとの連携を難しくしていると言えます。MCPは、まさに「複雑な外部システムをAIが扱う際のプロトコル」として有効なので、web3領域でも積極的に導入が検討されているわけです。
4-2. Web3におけるMCP活用例
DeFiリサーチエージェント
AIがブロックチェーン上の流動性プールや貸借レートをリアルタイム分析。
ユーザーの資産状況を参照し、「最適な運用先」を提案。
提案されたトランザクションがマルチシグ承認されると、自動でポートフォリオ組み替えを実行。
DAO運営サポート
提案書の要約・比較、投票結果の自動分析などをAIが行う。
可決された提案が「資金を○○のプロジェクトに送る」などオンチェーン操作を伴う場合、MCPのコマンドとして生成して送信。
コミュニティが承認するとトランザクションが執行される。
スマートコントラクト監査
AIがコードをレビューし、潜在的な脆弱性を検出。
危険な操作や疑わしいパターンを警告コマンドとして提案。
人間の検証を経て、必要に応じてコードの修正やデプロイを安全に実行。
こうしたユースケースでは、APIやSDKだけではカバーしきれない「AIとブロックチェーンデータの大量処理」「セキュリティ重視の操作フロー」が求められます。MCPは、その両方を包括する枠組みとして期待されています。
4-3. web3がMCPと融合するメリット
自動化の高度化
単なるBOTより遥かに洗練されたAIが、ブロックチェーン上のデータを解析・意思決定できる。
安全なスマートコントラクト操作
コマンドDSL＋承認フローで、AIの誤操作を防止しつつ迅速なトランザクション執行を実現。
エコシステムの拡大
MCP対応のウォレットやDAppsが増えれば、AIエージェントと簡単に連携できる環境が整う。
web3ユーザーが専門知識不要でAI活用を享受できるようになる可能性。
第5章：MCPの課題と標準化への道
5-1. 多様な実装の乱立
現状、MCPという名前を冠した実装やプロジェクトは複数存在し、それぞれが微妙に異なるアプローチや仕様を持っています。まだ産声を上げたばかりの技術領域だけに、標準化には時間を要する可能性があります。
5-2. AIモデル依存
MCP自体は「AIモデルと外部システムを結ぶ」プロトコルですが、肝心のAIモデルの品質や挙動はMCPの範囲外です。
モデルが誤回答を多発する場合や、学習データに偏りがある場合、MCPだけではそれを解決できません。したがって、モデル選定やモニタリングの仕組みが不可欠です。
5-3. セキュリティ・プライバシーの懸念
AIが外部のプライベートデータにアクセスする場合、そのデータをどう扱うか（学習に再利用してしまうのか、モデルの内部に取り込まれるのか）が大きな懸念となります。MCPでセキュリティフローを定めても、具体的にどのレイヤーでデータを遮断・削除するかなど細部の実装はまだ模索段階です。
第6章：今後の展望 — 汎用プロトコルとしてのMCP
6-1. 分散型AI vs. 集中型AI
MCPはAIがどこでホスティングされているかを必ずしも限定しません。現状では、多くのユーザーがOpenAIやGoogleなどの集中型AIをAPI経由で利用する形ですが、将来的には独自モデルをオンプレで動かしたり、ブロックチェーン上で動かす分散型AIの取り組みも盛り上がる可能性があります。
その際も、MCPのように「AIモデルの場所を問わず、外部との連携を標準化する」仕組みがあれば、スムーズに移行できるでしょう。
6-2. クロス領域連携
MCPの真価は「あらゆる外部コンテキスト」を一括で扱える点にあります。たとえば、以下のような複数領域をまたぐシナリオが考えられます。
企業データ（在庫、売上）
IoTデバイス情報
ブロックチェーンアセット情報
SNS投稿や検索トレンド
地理情報（地図、交通状況）
AIがこれらを横断的に解析し、適切なコマンドを発行して実行に移す。これが標準化されたMCPレイヤーによって実現できれば、サービスごとにカスタム実装を組む必要が大幅に減り、エコシステムが加速度的に発展する可能性があります。
7、まとめ — MCPは“汎用AI連携基盤”であり、Web3でも強力に活きる
最後に、本稿で述べたポイントを整理しましょう。
MCPはブロックチェーン固有の技術ではない
本質は「AIモデルとあらゆる外部データ・システムを安全かつ効率的に連携するためのプロトコル」。
企業の業務システム、IoT、SNSなどにも応用できる普遍的なフレームワークを目指している。
MCPを“プロトコル”として標準化する意義
複数の異なるサービスやチームが共通の方法でAIと連携できる。
承認フローやセキュリティルールの枠組みを共有することで、安全かつ責任あるAI運用が可能になる。
web3との交差点
ブロックチェーンのデータ構造は特殊で、トランザクションには大きなリスクが伴う。
MCPの「コンテキスト供給レイヤー」「コマンド抽象化レイヤー」「セキュリティ・ガバナンス設計」がWeb3の課題と自然にマッチ。
DeFiやDAO、スマートコントラクト監査など、幅広いシーンでAIとブロックチェーンの連携を加速できる。
課題と今後の展望
まだ複数の実装が乱立しており、標準策定には時間がかかる。
AIモデルの品質やプライバシー保護など、MCPだけでは解決しきれない課題もある。
とはいえ、今後オープンソースコミュニティや産業コンソーシアムが協力して標準を磨き上げれば、“AIとあらゆるシステムがシームレスにつながる”未来が期待できる。
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Author：mitsui @web3リサーチャー
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