MCPとは？仕組み・対応ツール・使い方・セキュリティを解説【2026年10月】

ClaudeにGoogleドライブの資料を読ませたい、AIにSlackやGitHubを操作させたい。こうした「AIと外部のツールやデータをつなぐ」ための共通ルールとして広く使われているのがMCP（Model Context Protocol）です。2024年11月にAnthropicが公開し、現在はClaudeだけでなくChatGPT、Gemini、Microsoft Copilot、Cursorなど主要なAIツールが対応しています。この記事では、MCPの仕組みから最新仕様での変更点、使い始め方、安全に使うための注意点までを、公式仕様と各社のドキュメントをもとに整理します。

MCPとは何か

MCPは、AIアプリケーションを外部のシステムにつなぐためのオープンな標準規格（プロトコル）です。Anthropicは2024年11月25日の発表で、MCPを「AIシステムとデータソースをつなぐための、普遍的でオープンな標準」と説明し、ばらばらに作られてきた連携の仕組みを1つのプロトコルに置き換えるものだとしています。

公式サイトでは、MCPを「AIアプリケーションのためのUSB-Cポート」にたとえています。USB-Cがさまざまな機器を1つの規格でつなげるように、MCPはAIアプリと外部のツール・データを共通の方法でつなげる、という意味です。

MCPサーバー: 外部のサービスやデータの機能を、MCPの形式でAIに提供する側（例: GoogleドライブやGitHub、社内データベースの窓口）
MCPに対応したAIアプリ: MCPサーバーに接続して、その機能を使う側（例: Claude、ChatGPT、Cursor）

一度MCPサーバーを作れば、MCPに対応したどのAIアプリからでも使えるのが大きな利点です。

なぜMCPが必要なのか

AIは賢くなっても、手元のファイルや社内システム、業務で使うSaaSの情報にアクセスできなければ、できることは限られます。Anthropicは発表の中で、AIモデルが「情報のサイロやレガシーシステムの中に閉じ込められている」と表現し、新しいデータソースをつなぐたびに個別の実装が必要になることが、つながったシステムを広げる妨げになっていると指摘しました。

MCP以前は、AIアプリごと・連携先ごとに専用の連携機能を作る必要がありました。AIアプリが増えるほど、連携先が増えるほど、作る数は掛け算で増えていきます。MCPはこの間に共通の規格を挟むことで、AIアプリ側は「MCPに対応する」、サービス側は「MCPサーバーを用意する」だけで互いにつながるようにしました。

なお、MCPはAnthropicが2025年12月にLinux Foundation傘下のAgentic AI Foundationへ寄贈しており、現在は特定の企業ではなく中立的な団体のもとで開発されています。同財団の設立メンバーにはAnthropic、Block、OpenAIが名を連ね、AWS、Google、Microsoftなども参加しています。

仕組み：ホスト・クライアント・サーバー

MCPの仕様では、登場する役割を3つに分けています。通信にはJSON-RPC 2.0という形式のメッセージを使います。

ホスト: 利用者が操作するAIアプリ本体（Claudeのアプリ、Claude Code、Cursorなど）
クライアント: ホストの中で、個々のMCPサーバーとの接続を受け持つ部分
サーバー: 外部のツールやデータを提供するプログラム

サーバーとの接続方法（トランスポート）は2種類が標準です。

stdio: AIアプリが手元のパソコン上でサーバーを起動し、直接やり取りする方式。ローカルのファイル操作などに使われる
Streamable HTTP: インターネット上のサーバーにHTTPで接続する方式。クラウドサービスとの連携（リモートMCPサーバー）に使われる

以前使われていたHTTP+SSEという方式は非推奨になっており、Streamable HTTPへの移行が求められています。

サーバーが提供する3つの機能

MCPサーバーがAIアプリに提供できる機能は、主に次の3種類です。

ツール（Tools）: AIモデルが実行できる機能。「ファイルを検索する」「メールを送る」「チケットを作成する」など、実際の操作を行う
リソース（Resources）: AIや利用者が参照するためのデータや文脈。ファイルの内容やデータベースの情報など
プロンプト（Prompts）: 利用者が呼び出して使う、定型のメッセージやワークフローのテンプレート

このうち最もよく使われるのがツールです。AIが会話の中で「このツールを使えば答えられる」と判断すると、MCPサーバーのツールを呼び出し、その結果をもとに回答や次の操作を行います。

逆方向の機能として、サーバーが作業の途中で利用者に追加の情報を尋ねるエリシテーション（Elicitation）もあります。たとえば「どのプロジェクトに登録しますか？」とサーバー側から確認を求めるような使い方です。

対応している主なAIツール

各社の公式ドキュメントで確認できる、主な対応状況は次のとおりです。

Claude（Web・デスクトップアプリ）: 「コネクタ」としてMCPサーバーに接続できる。リモートMCPサーバーを追加するカスタムコネクタは無料プランでも1つまで使える。デスクトップアプリでは、手元で動くMCPサーバーを拡張機能としてインストールできる
Claude Code: 外部のツールやデータソースにMCPで接続でき、コマンド1つでサーバーを追加できる
ChatGPT: 開発者モードを有効にすると、読み取りと書き込みの両方を含むMCPのツールを使える。Plus、Pro、Business、Enterprise、Educationの各プランのWeb版で利用可能
OpenAIのAPI: Responses APIやAgents SDKから、リモートMCPサーバーのツールを呼び出せる
Gemini: Gemini CLIがMCPサーバーに対応しているほか、Gemini APIのマネージドエージェントもリモートMCPサーバーに接続できる
Microsoft: VS CodeのGitHub Copilot、Copilot StudioがMCPに対応。Windowsでも、MCPサーバーを管理する仕組みがプレリリース版として提供されている
Cursor: 外部のツールやデータソースにMCPで接続できる

サーバー側も、NotionやGitHubのように、サービスの提供元自身が公式のMCPサーバーを公開している例が増えています。公開されているMCPサーバーを探すための公式カタログ「MCP Registry」もありますが、2026年10月時点ではプレビュー版で、主にほかのカタログサービスが情報を取り込むための基盤という位置づけです。

使い始め方

Claudeで使う場合

もっとも手軽なのは、Claudeのアプリでコネクタを有効にする方法です。Claudeのヘルプによると、左側のメニューの「カスタマイズ（Customize）」から「コネクタ（Connectors）」を開き、一覧から使いたいサービスを選んで接続し、そのサービスにログインするだけで使えます。一覧にないサービスでも、提供元がリモートMCPサーバーのURLを公開していれば、「カスタムコネクタを追加（Add custom connector）」からURLを入力して追加できます。TeamプランやEnterpriseプランでは、組織の管理者がコネクタを追加し、各メンバーが自分のアカウントで接続する流れです。

ChatGPTで使う場合

ChatGPTでは、設定の「Security and login」から開発者モード（Developer mode）を有効にすると、自分で用意したMCPサーバーを接続できます。ただし、OpenAIはこれを開発者向けの機能として案内しているため、まずは公式に用意された連携機能から試すのが無難です。

開発者の場合

自分でMCPサーバーを作る場合は、公式のSDKを使います。TypeScript、Python、C#、Go、Rust、Ruby、Java、Swift、PHP、Kotlinの10言語が用意されています。Claude CodeやCursor、VS Codeでは、設定ファイルやコマンドでサーバーを登録すれば、すぐに動作を確認できます。

MCPを使ってAIに複数の作業を任せる考え方については、AIエージェントとは？もあわせてご覧ください。

セキュリティ上の注意

MCPはAIに「外部で実際に操作する力」を与える仕組みなので、便利な反面、使い方を誤ると情報漏えいや意図しない操作につながります。MCPの仕様自体も、ツールは任意のコードの実行にあたるため慎重に扱う必要があり、プロトコルのレベルでは安全を強制できないと明記しています。

信頼できる提供元のサーバーだけを使う: Claudeのヘルプは、悪意のあるサーバーがプロンプトインジェクション（AIに不正な指示を紛れ込ませる攻撃）を試みる可能性があるとして、信頼できるサーバーにだけ接続するよう呼びかけている
ローカルのサーバーは特に慎重に: 手元のパソコンで動くMCPサーバーは、パソコン上で任意のコードを実行できる。VS Codeのドキュメントも、信頼できる提供元のものだけを追加するよう注意している
AIに渡した情報は外部に出る可能性がある: OpenAIは、悪意のあるサーバーがAIの文脈に入った機密情報を持ち出すおそれがあること、サーバーがツールの動作を予告なく変える可能性があることを注意点に挙げている
操作の前に確認する設定を使う: 仕様では、ツールの実行を利用者が拒否できるようにすることや、重要な操作の前に確認を求めることが推奨されている。メール送信やデータの削除など、取り消しにくい操作は自動で実行させないほうが安全
権限は必要な範囲に絞る: 接続先のサービスで付与する権限（読み取りのみか、書き込みも許すか）は、用途に必要な最小限にとどめる

企業で使う場合は、利用してよいMCPサーバーの一覧を管理者が決めておき、個人が自由に追加できないようにしておくと安心です。

料金

MCPはオープンソースの規格で、仕様とSDKはApache 2.0ライセンスで公開されています。規格そのものを使うのに料金はかかりません。

ただし、実際に使うときは次の費用がかかる場合があります。

AIアプリの利用料: ClaudeやChatGPTの各プランの料金。APIの場合、OpenAIはツールの定義の読み込みや呼び出しに使ったトークン分だけが課金され、ツール呼び出しごとの追加料金はないとしている
接続先サービスの料金: MCPサーバー経由で使うSaaSやクラウドサービスの利用料