MCPクライアントとは、AIがさまざまな情報やツールとつながるための「橋渡し」をするソフトウェアのことです。たとえば、AIアシスタントがあなたのパソコンのファイルを開いたり、インターネットで調べものをしたり、データベースから情報を引き出したりすることができます。
簡単に言えば、AIアプリが複数のシステムやツールとデータをやり取りするための橋渡しとなるプロトコル（通信ルール）です。
このような連携をスムーズに行うための仕組みが「MCP（Model Context Protocol）」このMCPは、AI企業 Anthropic が開発したもので、AIが外部のリソースに安全かつ効率的にアクセスできるように設計されています。
MCPクライアントを使うことで、AIをより便利に活用できるようになります。
代表的なMCPクライアント
・Claude Desktop App
Anthropic のAIアシスタント「Claude」のデスクトップ版で、MCPを完全にサポートし、ローカルツールやデータソースとの深い統合を実現しています。
・Continue
VSCode や JetBrains 向けのコーディングアシスタントプラグインで、MCPを活用してコード補完やデバッグ支援を行います。
・ChatMCP
MCPを実装したAIチャットクライアントで、さまざまなデータソースと連携し、ユーザーとの対話を強化します。
これらのMCPクライアントを利用することで、AIアシスタントやツールは、より柔軟かつ効率的に外部リソースと連携できるようになります。
MCPで接続される主なデータソース
@Min Choi 氏が作成した画像を参考に解説します。この図では、MCPがAIアプリケーションと複数のデータソースをつなぐ役割を果たしていることが示されています。
画像の中央にある「AIアプリケーション」が、さまざまなデータソースと通信していることが分かります。各データソースは「MCP」というプロトコルを通じてAIアプリと接続されています。
以下に、MCPで接続される主なデータソースをご紹介します。
・Database（データベース）
AIアプリがデータベースと接続し、情報を保存したり取得したりする。例えば、顧客データやトランザクション履歴の管理に使用。
・GitHub
AIアプリが GitHub と連携し、コードの変更を監視したり、自動処理を実行したりする。例えば、新しいコードがアップロードされたらAIが自動レビューを実施。
・Gmail
AIアプリが Gmail と統合し、メールの送受信を自動化。例えば、特定のキーワードが含まれるメールを自動分類する。
・Local Filesystem（ローカルファイルシステム）
AIアプリがローカルのフォルダやファイルと連携し、データの保存や読み取りを行う。例えば、画像やドキュメントを分析し、結果を保存する。
・Slack
AIアプリが Slack と統合し、通知を送信したり、メッセージを自動処理したりする。例えば、エラーログを検出したら Slack に自動通知。
・Web APIs（ウェブAPI)
AIアプリがインターネット上のデータとやり取りするための仕組み。例えば、天気予報APIを呼び出して、ユーザーに天気情報を提供。
MCPクライアントでどんなことができるのか？
MCPクライアントを活用することで、AIアシスタントが外部のデータソースやツールと連携し、さまざまなタスクを実行できます。以下に具体的な例をいくつか挙げます。
データベースとの連携
例: MySQLなどのデータベースに接続し、データの取得や更新を行う。AIアシスタントが在庫管理システムと連携し、リアルタイムで在庫状況を確認したり、売上データを分析したりする。
MCP対応のクライアントアプリを使用することで、AIと対話しながら外部のデータベースとやり取りすることが可能です。
ファイル操作
例: ローカルまたはクラウド上のファイルを作成、読み取り、編集する。AIアシスタントが指定されたフォルダ内のドキュメントを検索し、内容を要約して提供します。
Claude MCP を設定することで、PC上のファイル操作やWeb検索、Notion との連携など、多彩なデータ連携が可能となります。
ウェブ検索
例: リアルタイムの情報を取得するためにインターネット上を検索する。AIアシスタントが最新のニュースや特定のトピックに関する情報を収集し、ユーザーに提供します。
Claude と Brave Search API を連携させることで、AIがウェブ検索を実行し、最新情報を取得することが可能です。
タスク自動化
例: 定期的なレポート作成やデータ分析などのタスクを自動化する。AIアシスタントが毎週の売上レポートを自動生成し、関係者に配信する。
LangChain や Claude MCP を利用して、自宅の消費電力データを収集・分析し、将来の消費量を予測するシステムを構築することができます。
これらの機能により、MCPクライアントはAIアシスタントの可能性を大きく広げ、さまざまな業務の効率化や自動化を実現します。
なぜMCPが重要なのか？
MCPを使うことで、AIアプリケーションは さまざまな異なるシステムと統一的な方法で通信できる ようになります。これにより、
・システム間のデータ連携が容易になる
・異なるデータソースとの統合がシンプルになる
・開発者が複雑なAPI管理をしなくても済む
MCPがあることで、AIアプリが複数の外部サービスとシームレスに連携できるという点が非常に重要なポイントです。
MCP は将来有望だが、今はまだ投資価値が低い
認識者は MCP について次のように考察しています。MCP や類似の技術が将来的に重要になることは間違いないと思います。ただ、現時点では特に設定ファイル関連の仕様が洗練されていないこともあり、今取り組んでも、時間に対する投資効果（ROI）が低いと言います。
将来的に MCP がより洗練され、実用性が向上したら、改めて取り組む価値があるかもしれません。しかし現時点では、パブリックなデータとウェブ検索を活用した方がずっと効果的だと指摘します。