Anthropic は、AI アシスタントをデータ ソースから分離するという問題を解決し、モデル応答の品質と関連性を向上させることを目的とした、新しいオープンソース標準であるモデル コンテキスト プロトコル (MCP) をリリースしました。 MCP を使用すると、AI アシスタントがさまざまなデータ ソースから情報を直接抽出できるようになり、「情報の孤島」を回避して作業効率を向上させることができます。このテクノロジーは、「MCP サーバー」と「MCP クライアント」を介した双方向接続を確立し、開発者はこのプロトコルを利用して、データ ソースごとに個別のコネクタを維持する必要なく、AI 駆動のアプリケーションを構築できます。現在、いくつかの企業が MCP を自社のシステムに統合しており、Anthropic も一般的なエンタープライズ システム用に構築済みの MCP サーバーを提供しています。
11 月 25 日のニュースによると、人工知能企業 Anthropic は、新しいオープンソース標準である Model Context Protocol (MCP) の立ち上げを発表しました。これは、AI アシスタントをビジネス ツールなどのデータ ソースに接続することで、クエリに対するモデルの応答の品質を向上させることを目的としています。そしてソフトウェアと関連性。 MCP のリリースは、AI アシスタントがタスクを処理するときにさまざまなデータ ソースから情報を直接抽出できることを意味し、「情報の島」の問題を回避します。
アンスロピック氏はブログ投稿で、AIアシスタントは推論と品質において急速な進歩を遂げているものの、現在のほとんどのモデルはデータから隔離されており、保存されたデータに直接アクセスできないため依然として制限があると述べた。これには、データ ソースごとに個別のカスタム実装が必要となり、相互接続されたシステムの拡張が困難になります。 MCP は、開発者が AI 駆動型アプリケーション (チャットボットなど) とデータ ソースの間に双方向接続を確立できるプロトコルを使用して、この問題を解決することを目指しています。
MCP プロトコルを使用すると、開発者は「MCP サーバー」を通じてデータを共有し、「MCP クライアント」 (アプリケーションやワークフローなど) を構築し、コマンドを通じてこれらのデータ ソースにアクセスできます。 Anthropic 氏は、開発者はデータ ソースごとに個別のコネクタを維持することなく、この標準プロトコルを使用して構築できるため、エコシステムの相互接続性が高まると述べています。
現在、Block や Apollo などの企業は MCP を自社のシステムに統合しており、Replit、Codeium、Sourcegraph などの開発ツール企業も自社のプラットフォームに MCP サポートを追加しています。 Anthropic 社はまた、Claude Enterprise プランの加入者は、MCP サーバーを介して Claude チャットボットを社内システムに接続できると述べました。さらに、Anthropic は、Google Drive、Slack、GitHub などのエンタープライズ システム向けに構築済みの MCP サーバーを共有しており、企業が組織全体に運用 MCP サーバーを展開できるように支援するツールキットを発売する予定です。
MCP は理論的には幅広い応用の可能性を秘めていますが、特に OpenAI などの競合他社も同様の機能を発表しているため、広くサポートできるかどうかはまだ不明です。 OpenAI は最近、同社の ChatGPT プラットフォームにデータ接続機能を導入しました。これにより、AI がコーディング中心のアプリケーションでコードを読み取ることができるようになり、これは MCP と同様の使用例です。ただし、OpenAI のアプローチはオープンソースではなく、パートナーとの緊密な協力を通じて実装されています。
現時点では、Anthropic が主張しているように、MCP がタスクにおける AI ロボットのパフォーマンスを向上させることができるかどうかは、さらに検証される必要があります。
アドレス: https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol
全体として、Anthropic が立ち上げた MCP プロトコルは、AI アシスタントとデータ ソースの間の分離の問題を解決する新しいアイデアを提供し、またそのオープンソースの特性により、より幅広いアプリケーションの可能性をもたらします。ただし、MCP が最終的に業界標準になれるかどうかは、将来の開発と市場競争によって決まります。