MCP
なぜ学ぶか： エージェントの『手足』であるツールを、どう増やすのか。その標準の仕組みがMCP（Model Context Protocol）です。「AIとツールをつなぐ共通のコンセント」と考えればOK。この規格のおかげで、AIが自分のデータベースや社内ツールを扱えるようになります。
MCP＝AIとツールをつなぐ共通規格
USBや電源プラグのような『共通の差し込み口』。この規格に従えば、どんなツールもAIに接続できます。特定のAIに縛られない標準です。
MCPサーバー＝ツールを提供する側
「ファイルを検索する」「DBに問い合わせる」等の機能を、MCPの形式でAIに提供するプログラム。既製のものも自作のものも接続できます。
使い方は『設定に足す』だけ
たとえばClaude Codeでは、設定にMCPサーバーを1つ書き足すだけで接続できます。AI本体を作り替える必要はありません。
AIができることを増やす
MCPサーバーを追加するほど、エージェントの『手足』が増えます。GitHub操作・DB参照・社内APIなど、AIの行動範囲を広げられます。
拡張はリスクも増やす
手足が増えるほど、乗っ取られた時にできることも増えます。接続するMCPサーバーは信頼できるか、どんな権限を与えるかを吟味します。
図解：MCPのつながり方
MCP（Model Context Protocol）= AIとツールの共通コンセント
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│ AI (Claude) │
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│ MCP（共通規格）
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↓ ↓ ↓
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│ファイル ││ GitHub ││ 自作の │
│検索 ││ 操作 ││ DB参照 │
│MCPサーバ ││MCPサーバ ││MCPサーバ │
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・サーバーを足すほど AI の「手足」が増える
・ただし手足が増える = 乗っ取られた時の影響も増える
・信頼できるサーバーか / どんな権限を渡すかを吟味MCPは「AI用の拡張端子」。既製サーバーを繋いで能力を足すことも、自作サーバーで自分のデータをAIから使えるようにすることもできます。増やすほど便利で、増やすほど慎重さが要ります。
ステップ 1 / 2
※ カリキュラムの内容はAIが生成しており、誤りが含まれる場合があります。正確な情報は公式ドキュメント等でご確認ください。