最近、TwitterやQiitaなどで「MCPサーバー」という言葉をよく見かけるようになりました。気になったので少し調べてみたのですが、正直まだ分からないことだらけです。
でも、せっかく調べ始めたので、現時点で分かったこと、そしてこれから調べたいことなどを覚え書きとして残しておくことにしました。これは、自分がどこまで理解できたかを記録するためのものです。
MCPサーバーとは？
調べたところによると、MCPは “Model Context Protocol” の略称のようです。
これを使うと、AIが単にテキストを生成するだけでなく、実際に「行動」することができるようになるとのこと。AIが行動できるようになると、具体的にどんなことができるようになるのでしょうか？現時点で調べられた内容は以下の通りです。
1. 最新の情報を検索できるようになる
現在の多くのAIは、学習した特定の時期までの情報に基づいて回答を行います。そのため、それ以降の最新情報については答えられないことがあります。
しかし、MCPサーバーを利用することで、AIに「検索する能力」を付与し、インターネット上の最新情報を取得して回答に反映させることが可能になるそうです。これは非常に強力ですね。
2. Google Driveへのファイルアクセスや検索
これも個人的に非常に興味深い点です。今までは、AIに参照させたいローカルファイルをアップロードしたり、コピー＆ペーストしたりする必要がありました。
MCPサーバーを使うと、おそらく自身のGoogle Drive内のファイルをAIが直接検索し、読み取ってくれるようになるのではないかと期待しています。これが実現すれば、私のGoogle DriveがAIによってさらに便利に活用できるようになるはずです。
今のところ、見つけて簡単に理解できたのはこの二つの大きなメリットです。これ以外にも様々な機能があるようですが、それは実際に使用することで少しずつ覚えていけたらと思っています。
使用するために必要なものは？
MCPサーバーを利用するためには、いくつかのツールが必要になるようです。調べた中で名前が出てきたのは、CursorやClineといったコードエディタ、そしてClaudeもMCPとの連携について言及されていました。
私は現在、VSCodeもCursorも日常的に使用していないため、この辺りをどうしていくかが今後の課題です。新しいエディタを導入するのか、それとも別の方法があるのか、検討が必要です。
もしAIが様々なサービスと連携して行動できるようになるのであれば、例えば私の貧弱なローカルディスク容量を、クラウドストレージとの連携によってサポートしてもらえるようになるのではないか、といったことも考えています。Google Driveに直接データを保存・管理できるようになれば、非常に便利ですよね。
今後の試行錯誤（コードなど）
MCPサーバーを実際に触ってみる過程で、色々なコードを試したり、設定を変更したりといった試行錯誤が出てくると思います。
このセクションには、そういった学習の過程で試したコードや設定の記録を残していこうと思っています。成功例だけでなく、失敗例も含めて記録することで、後から振り返ったり、同じように学んでいる方の参考になったりするかもしれません。
# 例：MCPサーバーとの連携を試すPythonコード（予定）
# import mcp_client
# def connect_to_mcp():
# client = mcp_client.Client()
# client.connect("ws://localhost:8080")
# return client
# if __name__ == "__main__":
# mcp_client = connect_to_mcp()
# # ここにAIに実行させたいアクションなどを記述
# print("MCPサーバーに接続しました。")
※ 上記はあくまで例であり、実際のコードは今後追記・修正していきます。
まとめ
とりあえず今日は「MCPってなんだ？」という疑問からスタートし、簡単に調べた結果をまとめてみました。
まだまだ調べなければならないこと、実際にMCPサーバーを利用して環境を整えたり、AIの活用方法を改善したりと、やりたいことがたくさんあります。
また何か新しい発見や理解が進んだら、この覚え書きに追記して記録に残していこうと思います。