MCPが急速に普及しているのは、長年の課題であった「AIを日常業務に役立てる方法」を解決するためだ。このガイドでは、MCPがどのように機能するのか、なぜ重要なのか、AIを活用したワークフローを強化するためにMCPをどのように活用できるのかについて説明する。また、その限界と、tl;dvのようなツールがどのようにギャップを埋めるかについても見ていきます。 

さあ、はじめましょう

目次

AIにおけるMCPとは？

モデル・コンテキスト・プロトコル（MCP）は、非常にシンプルなもののためのファンシーな名前だ：それは、AIモデルがあなたのアプリやツールと対話し、相互作用するための方法である。AI用のユニバーサル・アダプター だと考えてほしい。USBがハードウェアを接続する標準的な方法であるように、MCPはソフトウェアをLLMに接続する標準的な方法に急速になりつつある。

AIは日々賢くなっているが、まだ大きな問題を抱えている。Googleドライブ、カレンダー、Zoomようなアプリからリアルタイムの情報と簡単にやりとりすることができないのだ。そこで、モデル・コンテキスト・プロトコル（MCP）の出番だ。開発者 AnthropicMCPは、AIが外部ツールと安全に接続するための新しい方法で、AIをより便利に、ダイナミックに、最新にします。

ひとつの見方として、AIが新しいツールに接続するたびに、新しい言語で動作しなければならないことを想像してほしい。これにより、モデル・コンテキスト・プロトコルは、異なるツールを「翻訳」するための新しい標準となる。言い換えれば、AIはもうツールごとにカスタム統合する必要はない。AIは、必要なツールから必要な情報にアクセスするためのレイヤーとしてMCPを使用するだけだ。 

それが メールの要約, グーグルドライブから関連文書を取り出したりまたは ミーティングの自動化MCPは、セキュリティやプライバシーを損なうことなく、AIを既存のワークフローと連携させることができます。

MCP以前は、AIモデルは訓練されたデータでしか動作できず、グーグルドライブの中身やZoom 会議が始まったかどうかなど、現実世界で何が起こっているのかまったくわからないことが多かった。

MCPによって、AIモデルは外部ソースからリアルタイムの情報に安全にアクセスできるようになった。カレンダー、メッセージングアプリ、クラウドストレージなど、お気に入りのツールへの扉を開く鍵をAIに与えるようなもので、情報漏洩やプライバシーの問題を心配する必要はない。

これは企業にとって画期的なことだ。AIを日常的なツールと統合するプロセスを簡素化できるため、MCPを採用する企業AIソリューションが増えている。例えば、AIがCRMシステムからデータを取り出し、分析し、そのデータを使ってパーソナライズされた推奨事項やアラートを送ることができる。これは、超効率的な常時稼働のアシスタントを持つようなもので、些細なタスクについていちいちトレーニングする必要はない。その代わり、すでに使用しているシステムに接続する方法を知っているだけです。

なぜAnthropic MCPを作ったのか？

モデル・コンテキスト・プロトコルは、今日の主要なAIモデルのひとつであるクロードを開発したAI研究会社、 Anthropic開発された。その目的は？実世界のデータを扱う際に、AIをより賢く、より有用に、より安全にすること。

昔のやり方は面倒で非効率的で、時には安全でさえなかった。MCPは、AIがリアルタイムで外部情報にアクセスし、利用するための標準化された方法を促進する。

なぜMCPは企業で人気を集めているのか？

ご想像の通り、企業はこのテクノロジーに注目している。AIモデルをより現実的な用途に使えるようになるからだ。企業は、CRMシステム、クラウドストレージ、カレンダーアプリなどの既存のツールに、毎回カスタム統合することなくプラグインできるAIを求めている。MCPは、安全で標準化された方法でその接続を可能にする。

実際、すでに多くの企業が、レポートの自動化、顧客データの分析、チームのワークフローの整理などのタスクにMCPを採用している。複雑でコストのかかる統合を構築する代わりに、MCPを使用してAIをよりスマートで便利なものにし、時間とコストの両方を節約することができる。

安全で簡素化された統合

MCPの本当のセールスポイントはセキュリティだ。AIモデルが機密データを扱う場合、すべてが保護されていることが極めて重要です。MCPは、AIモデルが外部ツールと安全にやり取りできるようにするため、不必要にデータが公開されることはありません。MCPは暗号化やその他の安全対策を用いて、AIがデータにアクセスしている間、タスクを完了するために必要なものだけを使用していることを確認します。漏洩やプライバシーリスクはなく、安全な環境の中でより賢いAIが働くだけです。

要するに、MCPはAIが周囲の世界と簡単に相互作用できるようにし、企業がAIを既存のワークフローに統合できるように支援し、すべてを安全に保つ。それぞれの外部ツールを大きな家の一室と想像してみてください：MCPは、すべてのドアを開けることができるマスターキーです。MCPがなければ、部屋ごとに異なる鍵を作らなければならない。

MCPについて専門家の説明を聞きたい方は、どうぞご遠慮なく：

モデル・コンテキスト・プロトコルの主な構成要素とは？

MCPが何であるかがわかったところで、MCPを動かす主なコンポーネントに飛び込んでみよう。これらの要素が連携することで、MCPは強力かつ安全で、AIモデルがシームレスで効率的な方法で現実世界と相互作用できるようになります。

MCPを効果的にする主な構成要素の内訳は以下の通り：

  1. 標準化されたコミュニケーション
  2. セキュリティと認証
  3. リアルタイム処理
  4. マルチプラットフォーム対応
  5. カスタマイズ可能

では、各コンポーネントをもう少し詳しく見てみよう。

1.標準化されたコミュニケーション

MCPの核心は、AIモデルが外部のツールやプラットフォームとどのように通信するかを標準化する能力である。

  • MCPがなければ、AIモデルは統合のたびにカスタムコーディングが必要になるだろう。
  • MCPによって、異なるAPI、データベース、プラットフォーム間で機能する世界共通言語が構築される。

つまり、AIモデルは、Google Drive、Zoom、Salesforce、一般的に使用されているあらゆるツールに簡単に接続し、そこからデータを取得することができる。この標準化されたコミュニケーションにより、開発者はAIを新しいアプリと連携させるたびに車輪を再発明する必要がなくなる。

2.セキュリティと認証

Model Context Protocolはセキュリティを念頭に構築されており、AIモデルがセンシティブなデータと安全にやり取りできることを保証します。OAuthのようなプロトコルを使って認証し、許可されたユーザーやアプリケーションだけが特定のデータにアクセスできるようにします。

OAuthは、セキュリティバッジに相当するデジタルなものだと考えてほしい。AIモデルがデータを取得する前に、それが許可されていることを証明する必要がある。これによりデータの安全性が保たれると同時に、AIが外部ツールから関連情報を取り込めるようになる。

3.リアルタイム処理

MCPの最大のメリットのひとつは、リアルタイム処理ができることだ。つまり、あるツール（例えば、スケジュール管理のためのGoogleカレンダー）からデータが必要なとき、AIモデルは古い情報を待つ必要がない。その代わり、MCPによってAIは文脈データを即座に取得して処理できるため、アウトプットは常に新鮮で最新のものになる。

Googleドキュメントから最新のメモを取り出したり、最新のZoom ミーティングを要約したり、MCPはAIが常に最新の情報で作業できるようにします。

4.マルチプラットフォームの互換性

MCPの魔法は、複数のプラットフォームで動作する能力にある。Google Workspace、Slack、Zoom、あるいはMicrosoft Teamsようなものを使っていても、Model Context ProtocolはAIがこれらすべてのツールとシームレスに統合できることを保証する。

データがどこに存在しようとも、MCPはAIモデルがデータを取り込んで作業することを可能にする。このマルチプラットフォーム互換性は、AIが余計な手間をかけることなく、最もよく使うすべてのツールと対話できることを意味します。常にオンになっているAIアシスタントを想像してみてください。

5.カスタマイズ可能

最後に、MCPは様々なユースケースに合わせてカスタマイズできるように作られています。マーケティングチームのための自動化ワークフローを構築する場合でも、ビジネスのためのパーソナライズされたAIアシスタントを作成する場合でも、MCPは様々なAIを活用した自動化タスクに適応できる柔軟性を備えています。

このため、小規模なアプリケーションだけでなく、多くの異なるシステムにまたがる複雑なワークフローをAIで処理する必要がある大規模なエンタープライズレベルのソリューションにも最適です。つまり、MCPは完全にカスタマイズ可能なレイヤーであり、AIをリアルタイムで任意のツールと安全に接続することを可能にする。これは、エージェント型ワークフローに関する次の大きなブレークスルーである。

MCPの仕組み

さて、MCPが実際にどのように機能するのか、その詳細を説明しよう。あなたの脳を炒めないようにします。まずはリクエストとレスポンスの流れから始め、より明確なイメージを描くために実例に移ります。

リクエスト／レスポンス・フローとは何か？

リクエスト/レスポンスフローはモデルコンテキストプロトコルのバックボーンである。これは機械の歯車であり、すべてを機能させるものだ。これが実際にどのように機能するのかを説明しよう：

  1. AIモデルがリクエストを出す
  2. MCPはリクエストをツールにルーティングする
  3. ツールは応答を送信する
  4. MCPがAIにデータを提供

もっと深く見てみよう。

1.AIモデルがリクエストする

あなたがカレンダーを作成していて、AIにスケジュールをチェックしてもらう必要があるとする。AIは、ちょっとしたメモのようなリクエストを送る。

そこでMCPの出番だ。MCPは標準化されたプロトコルに従い、AIがあなたのカレンダーツールと、ツールが理解できる方法で会話できるようにします。

2.MCPがツールにリクエストをルーティング

MCPはデジタルの仲介者のような役割を果たし、AIのリクエストを受け取り、正しいフォーマットでツールに届ける。MCPは、AIが正しい質問をし、カレンダーツールがそれを聞いていることを確認します。MCPは、AIモデルがツールに正しい「言語」を話し、すべてが同期していることを確認します。

3.ツールが応答を送る

カレンダーツール（または使用しているアプリ）はデータをチェックし、関連するイベント（たとえば午後2時からの会議）を見つけ、その情報をMCPに送り返す。これが応答ステージで、カレンダーツールは要求されたデータを送信します。

4.MCPがAIにデータを提供

モデルコンテキストプロトコルはレスポンスを受け取ると、その情報をAIに返す。この時点でAIは必要なデータ（あなたのその日のスケジュール）を手に入れ、プログラムされた方法でそれを処理することができる。この場合、AIはあなたにちょっとしたリマインダーを与えたり、午後2時の会議の準備を提案したりするかもしれない。

このプロセス全体が超高速で行われ、すべて舞台裏で行われ、AIと外部ツールが何の障害もなく同じ言語を話していることを確認する。要するに、MCPは翻訳者であり、すべてがスムーズに進むようにする調整役なのだ。

実例：AIが会議のインサイトを要約

実際の例を使って、このことをもっと身近に感じてもらおう。午後5時、あなたはアイデアと行動項目が詰まったZoom ミーティングを終えたばかりだとしよう。あなたは忙しく、頭が混乱しており、そして今、会議のメモを整理しなければならない。ミーティングとMCPのためのAIエージェントの登場です！

  1. AIがZoom 会議データをリクエスト
    AIはMCPの助けを借りて、Zoom会議の録音と記録をリクエストします。ここでMCPが介入し、リクエストがZoomAPIを安全に通過するようにします。

  2. MCPがデータを取得し、AIに渡す
    AIが会議のデータを取得したら、分析を開始することができます。例えば、アクションアイテムのリスト、いくつかの質問、チームによって共有された洞察などがある。AIはそれらすべてを要約し、重要なポイントを強調し、消化しやすい形式で整理します。

  3. AIが要約と次のステップで応答
    会議のメモを何ページも読み返す代わりに、モデル・コンテキスト・プロトコルを搭載したAIが、次のステップのプロンプトとともに、要約されたレポートを素早く提供する。さらに、「これらのアクション・アイテムに基づいて、フォローアップ・ミーティングのスケジュールを立てましょうか」と尋ねると、あなたの努力なしに、ミーティングは実行可能な整理されたリストに変わる。

この例では、MCPがZoom ツールとAIをつなぐコネクターとなり、AIが会議データを取得するだけでなく、それを要約して、すぐに役立つ形で提示できるようにした。

MCPはどのようにしてAIモデルと外部ツールとの安全な相互作用を保証するのか？

機密情報を渡したり、AIに外部ツールとのやり取りをさせたりする場合、セキュリティが鍵となる。誰も自分のデータが無防備にサイバースペースを漂うことを望みません！幸いなことに、MCPは強力なセキュリティ対策で構築されており、すべてを安全かつ健全に保ちます。

モデル・コンテキスト・プロトコルがどのようにAIとのやり取りを安全なものにし、同時にプライバシーとデータの完全性を保護するのか、その仕組みに迫ってみよう。以下がその内容です：

  • 認証メカニズム
  • データプライバシー
  • セキュリティ基準の遵守
  • 例：MCPがグーグル・ドライブのような企業ツールへのAIアクセスを保護する方法

認証メカニズム：OAuth、APIトークン、役割ベースのアクセス

まず最初に、特定のツールにアクセスしようとしているのが本当にあなた（またはあなたのAI）であることを、MCPはどうやって知るのでしょうか？そこで認証が必要になる。それは、特別なエリアへのアクセスを許可するVIPパスのようなものだと想像してほしい。

  • OAuth：OAuthは、あなたの認証情報をチェックするデジタルドアマンのようなものだと考えてください。これにより、AIは機密性の高いパスワードを保存することなく、外部のプラットフォーム（Google Drive、Zoom、Slackなど）に安全に接続できるようになる。OAuthは、AIが特定のデータにアクセスする許可を要求することを可能にする。

  • APIトークン：APIトークンは、AIに特定のアプリと会話する許可を与える秘密キーのようなものだ。これらのトークンは各ツールに固有のもので、必要な情報のみへのアクセスを許可する。

  • 役割ベースのアクセス：VIPイベントへのオールアクセスパスを手にしたことがある人なら、役割ベースのアクセスについて理解できるだろう。誰もが同じレベルのツールやデータへのアクセスを必要とするわけではありません。MCPは、VIPバッジを持つ人が楽屋には入れるがキッチンには入れないようにするのと同じように、AIモデルが許可されたデータにしかアクセスできないようにする。

データプライバシーMCPがユーザーデータへの不正アクセスを制限する方法

ユーザーデータに関しては、プライバシーは最優先事項です。MCPのアーキテクチャーは、必要な人（またはAI）だけが必要なデータにアクセスできるようにし、それ以外はロックされた状態に保ちます。あなたがパーティーで、すべてのドアに用心棒がいて、入ってはいけない部屋に誰も入れないようにしていると想像してみてください。

Model Context Protocolは、誰が特定のタイプのデータにアクセスできるかについて厳格なパーミッションを強制することで、同様に機能する。例えば、AIがあなたのカレンダーのイベントを取得する必要がある場合、MCPは明示的に許可されない限り、その情報（電子メールやプライベートなメモではない）しか取得できないようにする。これにより、不要な詮索からデータを安全かつセキュアに保つことができます。

セキュリティ基準への準拠：GDPR、SOC2、ISO認証

MCPはベストプラクティスに頼るだけでなく、確立されたセキュリティ標準に従って、業界の要件を満たし、法的およびコンプライアンスに準拠した方法でお客様のデータの安全を確保します。主な標準には次のようなものがあります：

  • GDPR（一般データ保護規則）：これは、ユーザーのプライバシーを保護するための欧州連合の厳格な規則です。MCPは、外部ツールと共有される個人データが、この規則を遵守し、慎重に取り扱われることを確認しています。そのため、世界のどこにいても、あなたのプライバシーは保護されます。

  • SOC2：企業レベルのツールを扱う場合、機密データの保護と顧客のプライバシー保護に重点を置いたSOC2基準に準拠していることを確認したい。AnthropicMCPは、AIとツール間のすべてのやりとりを可能な限り安全に保つために、これらのガイドラインに従うことを保証します。

  • ISO認証：ISO認証は、高いセキュリティと品質基準を満たした企業に対する栄誉の証とお考えください。MCPは、接続するツールがこれらの認証に準拠していることを保証し、何があってもデータが安全であることを保証します。

例MCPがGoogle Driveのような企業ツールへのAIアクセスを保護する方法

例えば、あなたがビジネスをしていて、AIモデルがGoogle Driveにアクセスしてミーティング用のドキュメントを取得する必要があるとしよう。Model Context Protocolが、このプロセスをどのように安全に保つかを説明しよう：

  1. OAuthによる認証：AIがGoogle Driveにアクセスしようとすると、MCPはOAuthを使ってAIが許可されていることを確認する。AIはGoogle Driveに許可を求め、許可されれば（例えばGoogleアカウントを通じて）、先に進む許可を得る。

  2. 役割ベースのアクセス：AIがアクセスを許可されても、MCPはあなたが許可したファイルしか閲覧できないようにします。個人のフォルダに忍び込んだり、機密の財務報告書を抜き取ったりすることはありません。AIがアクセスできるのは、目の前のタスクに必要なファイルだけです。

  3. データの暗号化とプライバシー：AIがグーグル・ドライブと通信する際、MCPは転送されるデータがすべて暗号化されることを保証する。つまり、誰かがデータを傍受したとしても、復号化キーがなければ読み取ることはできない。

  4. コンプライアンス：最後に、Model Context Protocolは、すべてがGDPRに準拠し、最新のセキュリティ基準に従っていることを保証します。

つまり、MCPのセキュリティ対策は、AIと外部ツールの間を行き来するデータを保護する要塞のようなものです。許可されたリクエストのみが処理され、データは暗号化され、プライベートに保たれ、すべてのやり取りがセキュリティ基準に従って行われることで、あらゆることが問題なく行われることを保証します。 

MCPのメリットとは？

MCPは、エージェントRAGのような単なるAIの頭字語ではなく、AIと私たちが毎日使うツールとの相互作用のあり方を大きく変えるものだ。MCPは、AIモデルが真空の中で動作したり、関連するものを推測したり、時代遅れの情報に依存したりする代わりに、現実の世界に接続し、より難しくなく、よりスマートに動作することを可能にする。なぜこのようなことが重要なのかを説明しよう。以下がその内容だ：

  • 完璧なAI統合
  • 時間効率
  • AIによるコンテキスト認識の向上
  • スケーラビリティ

さあ、飛び込もう！

完璧なAI統合：モデル・コンテキスト・プロトコルはAI統合をどのように改善するのか？

アプリ間で情報をコピーペーストさせる代わりに、AIが何かをしてくれたらいいのにと思ったことはありませんか？MCPはまさにそれを可能にする。GPT-4やClaudeのようなAIモデルが、Googleカレンダー、Slack、Zoom外部アプリケーションとシームレスにやり取りできるようになります。

例えば、AIアシスタントにこう頼むとしよう。
"Hey, summarize all my meetings from last week and pull out action points.".

MCPがなければ、AIアシスタントは苦労するだろう。あなたが与える限られた文脈に頼ることになる。しかしMCPがあれば、あなたのカレンダーに接続し、会議の記録を引き出し、自動的に要約することができる。AIを受動的なチャットボットから、完全に機能的な生産性向上ツールに変えるのだ。

AnthropicModel Context ProtocolがどのようにAIの統合を改善するのか不思議に思うのであれば、次のように考えることができます：MCPは、AIがあたかも自分であるかのように、すべての外部ツールからデータを引き出すことを可能にします。そして、これはすべて自律的に行われます。 

時間の効率化退屈なことを自動化する

電子メール、報告書、スケジュールの競合に常に溺れているなら、MCPがお役に立ちます。AIに貴社のアプリと直接対話させることで、以下のことが可能になります：

  • Eメールを開く前に要約する。
  • リアルタイムのデータでレポートを自動入力。
  • 通知を分類し、重要なものだけを表示します。
  • プラットフォーム間でスケジュールを同期させ、ダブルブッキングを防ぐ。

要するに、MCPは忙しい仕事を減らし、より大きな仕事に集中できるようにする。MCPは、あなたの要望を理解するだけでなく、それに基づいて行動するツールも備えたパーソナルAIアシスタントだと考えてください。

AIコンテキスト認識の向上：推測はもう不要

ほとんどのAIモデルには記憶の問題がある。彼らは、あなたが教えてあげない限り、あなたの世界で何が起きているのか本当のところは知らない。彼らは過去の会話に頼っているため、常に物事を忘れていたり、古い情報を使っていたりする。

MCPは、データへのリアルタイムアクセスを可能にすることで、この問題を解決する。静的なメモリーに頼る代わりに、AIは次のことができる：

  • カレンダーで今後のイベントをチェックしよう。
  • グーグル・ドライブをスキャンして最新のレポートを入手する。
  • チームのアップデートのためにSlackメッセージをプルする。
  • 会議の記録を取得し、即座に要約。
  • そしてもっともっと。

これにより、AIとのやりとりがはるかに便利になる。毎回背景情報を与える代わりに、AIは必要なものを即座に取り出せる。

拡張性：個人にも企業にも対応

モデル・コンテキスト・プロトコルは非常に柔軟なプロトコルだ。巨大企業だけのものだと思わないでほしい。あなたが一人のフリーランサーであろうと、フォーチュン500に名を連ねる企業であろうと、あなたのニーズに合わせて拡張することができます。

個人ユーザーには、MCPがある：

  • リマインダー、スケジュール、個人的なタスクリストを自動化します。

  • さまざまなプラットフォームで個人メモを管理。

  • メッセージやEメールを要約することで、分類する時間を無駄にしない。

企業にとって、MCPは可能である：

  • チーム全体のワークフローを自動化

  • AIを搭載したチャットボットがライブの顧客データにアクセスできるようにします。

  • 余分な手作業をすることなく、AIをCRM、営業プラットフォーム、企業ツールに統合する。

規模に関係なく、MCPはAIをより機能的にし、単なるテキストジェネレーターではなく本物のアシスタントに変える。

MCPはAIモデルの機能をどのように強化するのか？

MCPは単にAIを外部ツールに接続するだけでなく、より良い意思決定を行うために必要な情報にリアルタイムでアクセスできるようにすることで、AIのインテリジェンスを強化します。MCPは、AIモデルが単独で動作する代わりに、電子メール、会議、データベース、ワークフローと動的に相互作用することを可能にし、日常業務においてAIをはるかに有用な存在にします。

ここでは、モデル・コンテキスト・プロトコルがAIをスマートなアシスタントから行動力のある大国へと変貌させる仕組みについて説明しよう。ここでは

  • リアルタイム・コンテキストの追加
  • 複雑なワークフローの自動化
  • パーソナライズされたAIアシスタンス
  • 例MCPでAIが営業フォローを強化

リアルタイム・コンテキストの追加：何が起きているのかを実際に知るAI

MCPがなければ、ほとんどのAIモデルは、メールを読まないのに、何が起きているのか知っているふりをする同僚のようなものだ。過去の会話に頼り、ツールからリアルタイムのデータを取り込むことができない。さらに悪いことに、AIはしばしば自分が何を言っているのかわかっているふりをしようとする。

営業チームの立場で考えるなら、MCPを使えば、AIは最新の営業レポートを引き出し、CRMの更新をチェックし、最近の顧客とのやり取りを分析することで、常に最新の状態を保つことができる。営業担当者にとって、これは次のことを意味する：

  • ダッシュボードを探し回ることなく、最新の販売数に即座にアクセス。
  • CRMのアクティビティに基づいてAIが生成する顧客フォローアップリマインダー。
  • リアルタイムの顧客とのやりとりに基づいて、電子メールのドラフトを自動化。

例えば、営業担当者が顧客とZoom 通話するとしよう。手動でメモを収集する代わりに、モデル・コンテキスト・プロトコルは、AIが最新の電子メールのやり取り、過去の購入履歴、顧客に関する最近のSlackでのディスカッションを、ミーティングが始まる前に取得することを可能にする。その結果は？より多くの情報に基づいた、自信に満ちた営業会話が可能になる。

MCPは営業用AIエージェントが走る道だ。

複雑なワークフローを自動化：管理作業を減らし、成約を増やす

営業チームは、電話の記録、CRMの更新、フォローアップの送信、見込み客リストの整理など、管理業務に最大72％の時間を浪費している。MCPは、AIがAPI、データベース、ユーザー入力と自動的に対話できるようにすることで、この多くを排除します。

これは実際にどのようなものなのか：

  • AIは営業電話の後、CRM（HubSpotやSalesforce）にミーティングのメモを自動的に記録します。
  • AIは、会議の議論に基づいて パーソナライズされたフォローアップメールを作成します。
  • AIはリアルタイムで取引段階を更新し、見込み客をパイプラインに通す。
  • AIが停滞した案件を検知し、再エンゲージメント戦略を提案。

例えば、ある案件が2週間活動せずにパイプラインに滞留していた場合、MCPはAIがその案件にフラグを立て、過去のやりとりを要約し、フォローアップのメールを提案することを可能にする。これはすべて、営業担当者が指一本動かすことなく行われる。

パーソナライズされたAIアシスタンス：あなたと同じように働くAI

Eメールに頼る営業担当者もいれば、LinkedInのDMに生きる営業担当者もいれば、直接電話を好む営業担当者もいる。Model Context Protocolは、特定の営業担当者が最も使用するツールから情報を引き出し、AIが個々のワークフローに適応することを保証します。

  • 担当者が主にリンクトインで仕事をしている場合、AIは顧客とのやり取りを分析し、接続メッセージを提案することができる。
  • Eメールが多い場合は、過去のコミュニケーション履歴に基づいてAIが回答を自動生成することもできる。
  • もし彼らが通話に頼っているのであれば、AIは後で簡単に参照できるように重要なポイントを書き起こし、要約することができる。

このパーソナライズされたアプローチは、AIが単にタスクを自動化するだけでなく、営業担当者の働き方を向上させることを意味する。より速く、より効率的に、より良い情報を提供することができるのです。

事例紹介MCPを活用したAIによる営業フォローの強化

営業担当者のサラが、見込み客とのZoom コールを終えたところだとしよう。手動でメモを書き、CRMを更新し、フォローアップを忘れないようにする代わりに、MCPはすべてのプロセスを自動化します：

  1. AIが会議を書き起こし、重要な要点を引き出す。

  2. 最新の会話詳細でCRMを更新します。

  3. 議論された内容に基づいて、フォローアップのメールが提案される。

  4. クライアントが提案書を要求した場合、AIは提案書を事前に作成し、リマインダーのスケジュールを立てる。

今、サラは管理業務をこなす代わりに、本当に重要な契約締結に集中することができる。

しかし、ここに問題がある： MCPだけですべてが解決するわけではない。

そこでtl;dvがそのギャップを埋める。

MCPが止まったところ、tl;dvが引き継ぐ

Model Context Protocolは、AIが営業データにアクセスして処理するのを助けるが、ワークフローを管理したり、チーム全体でインサイトを共有する方法を制御することはできない。tl;dvは、Google DriveやZoom、TeamsのMCPでは解決できない問題を解決することで、ミーティングから会話による洞察を得たいチームにとって、自動化と整理に不可欠なレイヤーを追加します。

  • スマートな共有の自動化：tl;dvは、適切な人が適切なコンテンツを見られるようにします。会議のメモ、録音、トランスクリプトを手作業で分類する必要はありません。特定のチームにフォローアップを自動送信し、貴重な洞察がSlackやメールのスレッドに紛れ込むのを防ぎます。
  • 自動記録とカスタムキャプチャルール：tl;dvは、不要な混乱を排除し、関連する強力な洞察を提供するために、チームが正確に記録され、保存されるものを制御することができます。
  • 毎日使えるフロントエンドtl;dvは、検索可能で構造化されたフロントエンドを提供し、営業チームは顧客との通話を確認したり、取引の進捗状況を追跡したり、重要な瞬間を即座に検索したりすることができます。スピーカー分析ダッシュボードも用意されており、営業マネージャーは担当者の通話対リスニング比率をモニターし、営業スクリプトに忠実であることを確認することができます。
  • シームレスな統合オーケストレーション：AIを活用したワークフローでは、複数のツールを連携させる必要があります。MCPは接続を処理しますが、tl;dvはすべてを滞りなくフローさせます。統合をオーケストレーションすることで、tl;dvはフォローアップ、メモ、録音がCRMプラットフォーム、Eメール、社内ナレッジベース間でスムーズに同期されるようにします。

MCPの実際の応用例とは？

MCPは単なるしゃれた新しいアイデアではなく、すでにAIと現実世界との関わり方を変えつつある。AIモデルがリアルタイムのデータを取り込み、安全に処理し、ワークフローを自動化することで、MCPはさまざまな業界でビジネスの効率を高めている。現在、MCPがどのように活用されているかをいくつか紹介しよう：

  1. カスタマーサポート
  2. AIによるプロジェクト管理
  3. ヘルスケア・アプリケーション
  4. 営業とCRMの自動化

では、それぞれをさらに深く掘り下げてみよう。

1.カスタマーサポート：よりスマートで迅速な対応

しかし、MCPのおかげで、AIを搭載したチャットボットは、顧客の履歴、過去の苦情、注文の詳細をリアルタイムで取得することができます。これにより、一般的な画一的な回答ではなく、パーソナライズされた適切な回答を提供することができます。

例えば、顧客が「私の注文はどこですか」と尋ねた場合、MCPを搭載したAIは、Shopifyから出荷の詳細を即座にチェックし、Zendeskから過去のやりとりを取得し、次のような応答を生成することができる：

「荷物が明日届きます！お届け先を変更しますか？お知らせください。

その結果は？より迅速なサポート、不満を持つ顧客の減少、人的エージェントの負担軽減。

2.AIによるプロジェクト管理：もう期限に間に合わないことはない

メール、Slackメッセージ、Notionボードは、放っておくと完全なカオスになりかねない。Model Context Protocolは、AIが複数のプラットフォームでタスク、期限、進捗状況の更新を同期できるようにすることで、それを解決する。これは、プロジェクト管理のためのAIエージェントに、プロジェクト管理ツールと実際に対話する力を与えるものだ。

例えば、こんな感じです：

  • AIアシスタントがGoogleカレンダーから今後の会議を引き出す

  • Notionで関連文書をチェック

  • Slackでチームメンバーに通知

  • これまでの会話に基づき、次のステップを提案

手動ですべてを追跡する代わりに、チームは自動リマインダー、優先順位付けされたタスクリスト、リアルタイムのプロジェクトアップデートを得ることができます。しかも、指一本動かすことなく...。

3.ヘルスケアへの応用：実際に医師を助けるAI

ヘルスケアにおいて、MCPは医師や医療スタッフがよりスマートに働けるよう支援している。医師が患者の予約の準備をしているところを想像してみてください。MCPを搭載したAIアシスタントは、山積みの書類に目を通す代わりに、次のようなことができます：

  • 電子医療システムから患者記録を取得する
  • 過去の症状、処方、検査結果の分析
  • リアルタイムの医療データベースに基づき、診断の可能性を提案

HIPAA、GDPR、その他の厳格な個人情報保護法の遵守を確保しながら。

つまり、医師は安全性を犠牲にすることなく、事務処理に費やす時間を減らし、より多くの時間を患者の治療に費やすことができる。

4.営業とCRMの自動化：手間をかけずに取引を成立させる

営業チームは毎週、営業活動の代わりに管理業務に何時間も費やしている。実際、営業担当者の時間の35.2％しか、実際の販売に費やされていない！しかし、MCPはそれを変えます。

MCPを使えば、AIはできる：

  • Salesforce またはHubSpotからリードデータを引き出す
  • 過去の会話に基づいてパーソナライズされたフォローアップメールを作成
  • 販売レポートを数秒で作成

例えば、担当者がCRMのメモを手作業でチェックする代わりに、AIアシスタントがこう言うことができる：

「先週、アクメ社のサラと話をしましたね。彼女は私たちのプレミアムプランに興味を持っていました。フォローアップのEメールの下書きですが、送りましょうか？"

その結果は？より多くの成約、より少ない管理作業、より幸せな営業チーム。

MCPをミーティングに応用するには？

会議は必要不可欠だが、正直に言おう。重要な要点が失われ、行動項目が忘れ去られ、誰かがメモを取るために録音に付き合わなければならないことがあまりにも多い。

MCPを搭載したAIは、究極の会議アシスタントです。MCPは、Zoom、Google Meet、Microsoft Teamsプラットフォームと統合することで、AIによるメモ取りの自動化、重要な洞察の抽出、さらには会議の感情の分析を支援します。

MCPはビデオ会議をどう変えるか？

モデル・コンテキスト・プロトコルは、AIモデルとミーティング・プラットフォーム間のブリッジとして機能し、AIに以下を可能にする：

  • ディスカッションを書き起こし、要約する。
  • アクションアイテムを抽出し、タスクを自動的に割り当てます。
  • 重要な決定事項を強調し、重要なポイントが失われないようにする。
  • チームの士気とエンゲージメントを測るために、トーンとセンチメントを分析する。

会議後にメモを探し回る必要はもうありません。AIが雑務を処理してくれるので、チームは議論に集中できます。

しかし、もっと細かく見ていこう。MCPのプラットフォーム別のユースケースを見て、現在の状況を確認しよう。ここで取り上げるのは

  • Zoom用MCP
  • Google MeetためのMCP
  • MCP for MS Teams

Zoom用MCP

MCP forZoom使えば、AIがZoom 通話をリアルタイムで自動転送し、決定事項や行動項目を箇条書きでわかりやすくハイライトし、次のステップをSlackやNotion、タスクマネージャーに自動送信することもできる。

要するに、MCPは手動ワークフローを自動化することで、バーチャル・ミーティングからより多くのものを得ることを可能にする。前述したように、MCPは非技術者が簡単に使えるようにすることに苦労している。MCPはこれができる、MCPはあれができる、と言うのは良いことだが、実際には、自動化に任せて仕事を続けられるような、使いやすいインターフェイスが欲しいはずだ。

tl;dvはここで一歩先んじ、AIエージェントを採用し、あなたの代わりにMCPハイウェイを走らせる。その違いとは？ハイテクを駆使したMCPでワークフローを自動化する方法を考える代わりに、直感的なフロントエンドを使うことができる。カレンダーに接続するだけで、すべてのZoom 通話が録音、書き起こし、要約され、その後各参加者にEメールで送信されます。まるで魔法のようです。

Google MeetためのMCP

Zoom同様、AIが会話を聞き、次のステップを自動的に抽出します。会議の要約はGoogleドキュメントやNotionに直接保存でき、カレンダーのフォローアップはディスカッションのポイントに基づいてスケジュールされる。 

繰り返しになるが、これをさらに簡単にするのは、ワークフローを簡単にカスタマイズできるMCP用の使いやすいスキンであるtl;dvを使うことだ。定期レポートをスケジュールすることもできる。tl;dvのAIは、あなたのチームのすべての通話のトランスクリプトを分析し、あなたが探しているものを簡単に見つけることができるように、タイムスタンプと完全な小さな小さな要約をまとめます。

MCP for MS Teams

同じことでも、ブランドは違う。AIが会話中のトーンやエンゲージメントを分析し、会議が協調的か一方的かを検知し、長期的なチーム感情の傾向を把握します。 

これがうまく機能する方法のひとつは、一連のリーダーシップ・ミーティングの後、AIがエンゲージメント・レベルの低下に気づき、見直しのためのフラグを立てることだ。これにより、管理職はアプローチを調整することができる。

Zoom Google Meet同様に、tl;dvもMS Teamsと互換性があるため、ユーザーはModel Context Protocolを使った会議をより簡単に始めることができる。それだけでなく、tl;dvは5,000以上の他のツールと統合しているため、ワークフローを思う存分自動化できる。

MCPをGoogleドライブに接続する方法

Googleドライブはドキュメント、レポート、メモの宝庫ですが、必要なときに適切なファイルを見つけるのは、デジタル借り物競争のように感じることがあります。MCPを搭載したAIが、Googleドライブをスマートで検索可能な自動化されたワークスペースに変えます。

MCPとGoogle Driveを統合することで、AIモデルは検索、要約、分類、ファイルの権限管理まで、すべて自然言語コマンドで行うことができる。しかし、実際にMCPとGoogle Driveを接続し、独自のMCP Google Workspaceサーバーをセットアップするにはどうすればいいのだろうか？

ステップバイステップMCPとGoogle Driveの統合

MCPとGoogleドライブを統合するには、4つの簡単なステップがある。時間はかからず、最後にはGoogle Driveに関する面倒な作業を永遠に自動化できるようになる。

その4つのステップとは

  1. Google Drive APIを有効にする
  2. MCPとGoogleドライブを "会話 "させる
  3. AIに何が許されるかを教える
  4. AIに魔法をかけよう（自動化）

ステップ1: Google Drive APIを有効にする

グーグル・ドライブが大きな図書館で、AIがあなたの本の整理を手伝ってくれるとしよう。しかしその前に、中に入るには図書館のカードが必要だ。

  1. Google Cloud Console（Googleサービスの設定ページ）にアクセスする。
  2. Google Drive APIを検索し、ONにする（これはGoogle DriveにAIによる支援を許可するよう指示します）。
  3. AIに入力権限があることを証明する特別なキー（API認証情報）を取得する。

ステップ2：MCPとGoogleドライブを「会話」させる

AIは図書カードを手に入れたのだから、中で何をすべきかを知る必要がある。

  1. MCP（AIのメッセンジャー）にステップ1の秘密鍵を渡し、ログインできるようにする。
  2. MCPに、どのAIモデル（クロード、GPT-4など）が力仕事をするのか伝えてください。

これは司書を選ぶようなものだと考えてほしい。速いのがいいか（GPT-4）、超細かいのがいいか（クロード）。

ステップ3：AIに何を許可するかを伝える

AIにグーグル・ドライブのすべてを触られたくないでしょう？これはビジネスでも個人でも同じです。ですから、基本ルールを決めましょう。

  1. AIがファイルを見るだけ（読み取り専用）か、編集するか、移動させるか（フルコントロール）を決める。
  2. プライベートなファイルや機密ファイルをロックして、AIが誤って触らないようにする。

図書館の司書に何冊かの本を閲覧させるが、超極秘の本は鍵のかかったキャビネットにしまっておくようなものだ。

ステップ4：AIに魔法をかけさせる（オートメーション！）。

AIがあなたのGoogleドライブを自動的に整理、要約、検索してくれる！

  1. AIに特定のファイルを探すように指示する。
  2. AIに長いレポートを短いメモにまとめさせる。
  3. AIが書類を適切なフォルダに分類してくれるので、紛失することはありません。

これは、散らかった机の上を片付けてくれたり、必要な書類を探してくれたり、長い文書の要約を書いてくれたりする、超敏腕アシスタントを雇うようなものだ。あなたはこれから先、何もする必要はない。MCPは、あなたが何かを必要とすればGoogleドライブにアクセスできるし、別のタスクを完了させるために必要であれば、あなたを煩わせることなくそれを実行してくれる。これがMCP Google Workspaceサーバーの威力です。

AIがMCPでGoogleドライブを自動化する方法とは？

MCPとAIを一緒に使えば、Googleドライブは超効率的なデジタル・アシスタントに変身する。モデル・コンテキスト・プロトコルは、検索、整理、要約、ファイル共有まで、すべてあなたが寝ている間に処理することができる。ワークフローを自動化する4つの方法を紹介しよう：

  1. 自然言語文書検索
  2. スマートなファイル分類
  3. アップロードされたファイルをAIが要約
  4. AIが管理するファイル共有とパーミッション

それぞれを詳しく見てみよう。

1.自然言語文書検索

延々とスクロールしたり、変なファイル名を覚えるのはもうやめましょう。MCPを使えば、人間のアシスタントに頼むようにGoogle Driveを検索できます。

と言われたら「前期の売上報告書を探してください」
MCPはそうする：

  • Googleドライブから"営業報告 "+"前四半期 "に関連するドキュメントを瞬時にスキャン。
  • 名前が完全に一致しなくても、最も関連性の高いファイルを検索します。
  • 重要なポイントは数秒で要約されるので、すべてを開いて読む必要はありません。

さらに良いことに、MCPは文書に関する特定の質問に答えることができる。前四半期に最も好調だった製品は何ですか」と尋ねれば、MCPはその答えをレポートから抽出します！

2.スマートなファイル分類

ファイルをフォルダにドラッグ＆ドロップしたり、どこに何が入っているか忘れてしまったりすることにさよならを。MCPは、ドキュメントの内容に基づいて自動的にソートし、タグ付けします。

たとえば、契約書をアップロードすると、MCPはそれを読んで理解し、即座に「Contracts」フォルダに移動して、「Legal, Vendor Agreement, 2024」のようなタグを追加します。そうすれば、将来また見つけることができる。

AIは他の方法でファイルを整理することもできる：

  • プロジェクトや部署ごとにグループ化された会議メモ。

  • 履歴書に候補者の名前、職務、面接の段階をタグ付けします。

  • 領収書を "経費 "に、請求書を "支払期限 "に自動的に分類。

その後、別の作業をしているとき、MCPは関連ドキュメントを提案することもできる。例えば、製品ロードマップを開くと、過去の戦略文書や関連するメールを推薦してくれるかもしれない。

3.アップロードされたファイルのAIによる要約

50ページもあるPDFを読む時間がない？MCPは、あなたの個人的なTL;DRマシンの役割を果たします。一瞬で内容を要約し、最も重要な部分を強調しながら、ハイレベルな概要を教えてくれます。

MCPはさまざまな方法で要約することができる：

  • 長い会議の記録を、実行可能な箇条書きにする。

  • 財務報告を消化しやすい業績内訳にまとめる。

  • 法的契約のハイライト（主要条項、義務、更新日）を抽出する。

4.AIが管理するファイル共有とアクセス許可

誰が何を見るかを手動で管理するのにうんざりしていませんか？MCPはチームの役割とアクセスルールに基づいてファイル共有を自動化します。

新しい製品ロードマップが更新されたとします。MCPは自動的にアクセスを割り当てます：

  • マーケティングチーム：スライドを編集できる。
  • リーダーシップ 進捗状況を確認するための読み取り専用アクセス権。
  • 外部ユーザー：明示的に承認されない限り、アクセスできない。

MCPは、機密性の高い人事ファイルが社外と共有されるのを防いだり、法務チームのみが機密契約にアクセスできるようにするなど、他の方法でもアクセスを制御することができます。全体として、ファイルと権限を整理する素晴らしい方法です。

Model Context Protocolのもう一つの優れた点は、AIがアクセスログを追跡・監査できることで、誰が文書を閲覧・編集したかを常に把握できる。

MCPとGoogleカレンダーを接続する方法

MCPとAIを使えば、Googleカレンダーは単にミーティングを捨てる場所ではなく、あなたの個人的なスケジュール管理アシスタント、ミーティングプランナー、フォローアップマネージャーがひとつになります。個人的な予定をこなす時も、企業レベルのミーティングを調整する時も、MCPがあれば漏れることはありません。

GoogleカレンダーのMCPサーバーは、モデルコンテキストプロトコルが組み込まれたサードパーティ製アプリに接続します。しかし、これは全く新しいプロトコルなので、ほとんどのツールはまだこの標準を採用していない（しかし、おそらく採用の過程にある）。

MCPをGoogleカレンダーに接続する3つの主な利点と、実際にそれを行う方法をステップバイステップで説明します：

  • AIスケジューリング
  • 会議の準備サマリーを自動生成
  • AIが生成するフォローアップ・リマインダー
  • MCPをGoogleカレンダーに接続する方法をステップ・バイ・ステップで説明します。

AIスケジューリング：前後関係のない会議

ミーティングを調整するのは、歯がゆい思いをすることが多い。全員の都合が合う時間を見つけようと延々とメールやメッセージを送り続けるのは、時間の無駄遣いになりがちだ。MCPは、AIが複数のカレンダーの空き状況を確認し、最適な時間に自動的にミーティングをスケジュールすることで、このようなやり取りをなくします。 

例えば、クライアントからメールで通話依頼があった場合、MCPは両者のスケジュールを分析し、空き枠を見つけ、Zoom Google Meet リンクで招待状を送ることができます。また、特定のルールを適用することもできます。例えば、勤務時間内にのみミーティングを予約したり、集中できる時間を予約したり、価値の高いクライアントを優先してすぐに利用できるようにしたりすることができます。

スケジュール管理だけでなく、MCPは重複する予定を再スケジュールしたり、会議の時間が変更された場合に出席者に自動通知を送信することもできます。

自動生成される会議準備サマリー

最近の調査によると、28％の会議が終了後に参加者に非生産的な印象を与えており、その原因として、時間管理の不備（53％）、明確な議題の欠如（59％）、実行可能な成果の欠如（48％）が最も多いことが明らかになりました。MCPは、会議開始前に関連情報を自動的に収集することで、会議に参加する際に必要なコンテキストを常に確保します。

例えば、営業電話の前に、MCPは顧客の過去のEメール、以前のミーティングのメモ、契約書や提案書などの関連ドキュメントを含むサマリーをまとめることができる。社内のプロジェクト会議であれば、MCPはNotion、Trello、Asanaのようなプロジェクト管理ツールから最近の最新情報を取り込むことができる。

MCPは採用面接のために、候補者の履歴書、過去の面接メモ、重要な論点を含むブリーフィングを作成することができます。この自動化された準備により、時間を節約し、集中力の高い生産的な会議を実現します。

AIが生成するフォローアップ・リマインダー

会議後の最大の課題の1つは、アクションアイテムやフォローアップを追跡することです。MCPは、ディスカッションに基づいて自動的にリマインダーを生成することで、これを解決します。

例えば、チームミーティングの後、MCPは "金曜日にジョンに最新の企画書を送る"、"来週の戦略プレゼンテーションのスライドを準備する "といったフォローアップタスクを作成することができる。これらのリマインダーは特定のチームメンバーに割り当てることができ、AsanaやGoogle Tasksのような生産性向上ツールと同期させることができる。

MCPはまた、ミーティングで重要なポイントをまとめ、次のステップの概要を記したフォローアップ・メールを送ることもできる。セールス・コールがうまくいった場合、AIは顧客へのお礼と次の行動を提案するフォローアップ・メールを作成できる。

結局のところ、MCPは何でもできる。外部ツールのデータを使用するアクションがある場合、MCPはAIがそのデータにアクセスし、必要なことを実行するのを容易にします。本質的に起こっていることは、すべての手作業が自動化され、時間を食う管理業務ではなく、実際の人間の才能やスキルに集中できるようになるということだ。

MCPツールをGoogleカレンダーに接続するためのステップ・バイ・ステップ・ガイド

Model Context Protocolは、AIアシスタントがGoogleカレンダーを読み、更新し、管理することで、AIを活用したスケジュール管理を簡単にします。そして、その方法を学ぶのに技術的なウィザードである必要はありません。ここでは、MCPツールをGoogleカレンダーと同期させる3つの簡単なステップを紹介します：

  1. Googleカレンダーとの統合を有効にする
  2. AIを活用したスケジュールとリマインダーの設定
  3. ニーズに合わせてMCPをカスタマイズ

ステップ1：Googleカレンダーとの統合を有効にする

MCPを搭載したツールでカレンダーにアクセスするには、アクセス許可を与える必要があります：

  1. Googleカレンダーの設定にアクセスします：ブラウザでGoogleカレンダーを開き、設定（右上の歯車アイコン⚙️）を見つけます。アドオンを取得」をクリックします。

  2. サードパーティアプリを探すMCP経由でGoogleカレンダーと接続したいアプリを探します。

  3. MCPを承認する：MCPを搭載したアプリにGoogleカレンダーと接続するオプションがある場合は、画面の指示に従ってアクセスを承認してください。

  4. MCPで確認できることとできることを選択します：Googleは、あなたのMCPアプリがイベントを読んだり、新しいイベントを追加したり、変更したりできるかどうかを尋ねます。使いやすいものを選んでください。

Googleカレンダーの「アドオンを入手」オプション

ステップ2：AIを活用したスケジューリングとリマインダーの設定

MCPが接続されたので、それをあなたのために使いましょう：

  • ミーティング・スケジューリングの自動化：メールをやりくりする代わりに、AIに「来週、クライアントと電話するのに空いている時間帯を探して」と頼むだけでいい。

    MCPはあなたの空き状況をスキャンし、オプションを提案します。

  • AIによる会議準備：AIは会議に関連する過去の会話を要約することができます。クライアントとのEメールがある場合、MCPは通話前に重要なポイントを収集することができます。これは、クライアントとさらに親密な関係を築くのに最適です。

  • スマートなフォローアップを作成：会議の後、MCPは振り返りメールの送信やアクションアイテムの追跡をリマインドすることができます。

ステップ3：ニーズに合わせてMCPをカスタマイズする

大まかに言えば、MCPには2つの使い方がある。個人で使う場合と、ビジネスで使う場合だ。

  • 個人的な使用？MCPがあなたのスケジュールを整理し、締め切りをお知らせし、毎日のタスクをまとめます。

  • チームでの使用MCPは、さまざまな人のスケジュールを調整し、ミーティング時間を自動提案し、ダブルブッキングを防ぐことができます。

MCPを搭載したツールを接続するだけではなく、GoogleカレンダーのMCPサーバーを 作成する方法について、より詳細な内訳をご覧になりたい場合は、以下のビデオの手順に従ってください：

MCPの作り方

独自のModel Context Protocol サーバーを構築するのは、最初は少し敷居が高く感じるかもしれませんが、心配しないでください。適切なツールと少しのガイダンスがあれば、あなたのAIアプリケーションのために素晴らしい働きをするMCPを作ることができるでしょう。

ここでは、始めるために必要なものの概要を説明します：

MCPを構築するために必要なツール

  1. プログラミングの知識：AIツールを使うこともできるが、基本的なプログラミングの知識は役に立つだろう。Model Context Protocolには5つのプログラミング言語のSDKが用意されているので、自分が最も使いやすいものを選ぶことができる： 

    1. タイプスクリプト
    2. パイソン
    3. ジャワ
    4. コトリン
    5. C#
  2. API（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）：APIは異なるツール間の橋渡しのようなものだ。AIモデルはサービス（Google Drive、Zoom、WhatsAppなど）と通信する必要があり、APIはその実現に役立ちます。MCPにとって、これらのAPIはAIが実世界のデータにアクセスし、取得し、行動することを可能にする。
  3. OAuth：OAuthは、パスワードのような機密情報を公開することなく、AIが外部のプラットフォームにアクセスできるようにするセキュアな「鍵」だと考えてください。データを取得・保存するためにAIを安全なシステムに入れるIDバッジのようなものだ。
  4. クラウド・ホスティング：MCPサーバーを常に稼働させるには、クラウド・ホスティングが必要です。これは、すべてのMCPデータとAIモデルが常駐する仮想スペースを借りることと考えてください。

独自のMPCサーバーをゼロから構築する方法については、AI LABSの有益なガイドをご覧ください：

成長するMCPコミュニティ：採用、オープンソースプロジェクト、今後の動向

モデル・コンテキスト・プロトコル（MCP）が普及するにつれ、開発者、研究者、企業のコミュニティが形成されつつある。オープンソースの貢献から 実際の実装に至るまで、MCPはAIを活用したオートメーションの未来を形作りつつある。このセクションでは、MCPがどのように採用され、議論され、技術コミュニティによって改善されているかを探ります。

以下のカテゴリーを見てみよう：

  • デベロッパー採用
  • オープンソースの貢献
  • ディスカッションとフォーラム
  • 実世界での実装
  • 今後の動向

開発者の採用：エンジニアはMCPを試しているか？

MCPはまだ比較的新しいコンセプトだが、開発者やAI研究者はその可能性を積極的に探っている。エンジニアは、カスタム統合、自動化ワークフロー、MCPを活用して外部ツールと対話するAI搭載アシスタントを試している。

Anthropic OpenAIのような大手技術企業が先導している一方で、独立系開発者や新興企業も、MCPがAIモデルの文脈認識をどのように向上させるかをテストしている。その違いとは？Anthropic 文字通りプロトコルを作成し、他より一歩リードしている。

現状では、多くの開発者がMCPを試しているが、このような実験が広く結果をもたらすのを見るには時期尚早である。MCPが何であるか、誰もがその犬も知っている頃には、ブロックに新しい子供がいることだろう。 

オープンソースの貢献：コミュニティによるMCP統合はあるか？

GitHubでは、MCP関連のリポジトリが増え始めており、開発者が取り組んでいる：

  • Google Drive、Notion、SlackなどのツールのMCPによるAPIブリッジ。

  • AIモデルが実世界のデータを動的に照会できるようにする自動化スクリプト。

  • 安全でコンプライアンスに準拠したAIとツールの相互作用を保証するセキュリティ層。

MCPが成熟するにつれて、コミュニティが構築したフレームワーク、ライブラリ、統合機能がさらに登場することが期待できる。MCPサーバーのリポジトリには、現在30,000を超えるスターと3,100のフォークがあり、開発者間の活発な関与、開発、コラボレーションを実証している。 

ディスカッション＆フォーラムMCPについて開発者は何を語っているか？

MCPがインターネット上で話題になっている。さまざまなオンライン・コミュニティで、MCPをめぐる会話が飛び交っている：

  • RedditとGitHubのフォーラム：開発者たちは、MCPとAIエージェントの比較や、潜在的なセキュリティ上の課題について議論しています。GitHub で会話に参加してください。

  • スタック・オーバーフローエンジニアがAPI接続と認証の問題をトラブルシューティングしています。

  • XとLinkedIn：AIのオピニオンリーダーたちは、LLMを搭載したアプリケーションの進化におけるMCPの役割について推測している。

一般的な感想は？MCPは有望だが、その可能性の全容はまだ解明されていない。

「MCPは、AI主導のツールを構築する際に、私たちが待ち望んでいたクリーンな抽象化レイヤーを提供します。単に統合を容易にするだけでなく、重要なシステムでAIを使えるようにするのです。"
ルカ・ビアンキ
MESA最高技術革新責任者

実際の導入例：企業はMCPをどのように活用しているか？

Anthropicような大手企業だけでなく、小規模な新興企業や企業もMCPをワークフローに組み込み始めている。初期の使用例をいくつか紹介しよう：

  • 営業とCRMの自動化：AIモデルがリアルタイムの顧客データを収集し、パーソナライズされたフォローアップを作成します。

  • 企業向けAIアシスタント：MCPを搭載したAIを使用して、会議の要約、タスクのスケジュール、社内知識の検索を行う企業。

  • ヘルスケアアプリケーション：HIPAAなどの規制を遵守しながら、電子カルテ（EHR）と相互作用するAIモデル。

導入が進むにつれて、AI主導の生産性と自動化を強化するためにMCPを活用する業界が増えるだろう。

将来のトレンド：MCPはどこへ向かうのか？

今後、MCPはいくつかの重要な分野で進化していくと予想される：

  • LLMとの統合の深化： 将来のAIモデルは、ダイナミックな実世界のコンテキストにアクセスするために、MCPに依存するようになるだろう。そうしない手はない。

  • セキュリティとコンプライアンスの向上：企業がMCPを採用するにつれ、より厳格な認証とデータ保護メカニズムが標準となる。

  • ローコード/ノーコードソリューションの増加：技術者でないユーザーでも、MCPを利用したワークフローを、コンポーネントをドラッグ＆ドロップするのと同じくらい簡単に設定できるツールが、まもなく登場するかもしれない。これこそが、ワークフローを自動化するための真のゲームチェンジャーである。

MCPの未来

モデル・コンテキスト・プロトコルはすでに波紋を呼んでいるとはいえ、数ヶ月前にリリースされたばかりであることを忘れてはならない。これは新しいテクノロジーであり、これからまだまだ多くのことが起こるだろう。とはいえ、MCPはAIによるオートメーションのゲームを変えようとしている。AIモデルが現実世界のツールとシームレスに相互作用できるようにすることで、MCPは静的なAIを動的で有用なものに変え、ワークフローに深く統合する。会議のスケジューリング、ドキュメントの要約、フォローアップの自動化など、MCPはAIを単なるおしゃれなチャットボットではなく、真に役立つアシスタントにする。

今後、MCPはさらに強力になるだろう。LLMとのより深い統合が期待され、AIがより洗練された方法でライブデータを取得し、行動できるようになる。企業や開発者が試行錯誤を重ねるにつれ、MCPはよりスマートなパーソナル・アシスタントや、企業向けのAI主導の自動化、さらにはリアルタイムの意思決定システムにも力を与えるようになるだろう。将来、AIは単に質問に答えるだけでなく、MCPのおかげで実世界の文脈に基づいて行動するようになるだろう。

MCPの可能性に期待しているなら、今がその時です。MCPを搭載したツールをワークフローに統合するにしても、独自に構築するにしても、時代の最先端を行くことで、大きなアドバンテージを得ることができます。また、標準的なMCP統合が提供できる以上のAIを搭載した会議自動化ツールをお探しなら、tl;dvを チェックしてみてください。自動化だけでなく、インテリジェンスが必要な問題もある。

モデルコンテキストプロトコル（MCP）に関するFAQ

MCPは、AIモデルがGoogleカレンダー、Drive、Slackなどの外部ツールと安全にやり取りできるようにするフレームワークだ。AIがリアルタイムのデータを取得し、ワークフローを自動化し、文脈に応じた応答を提供できるようにする橋渡し役として機能する。

AIエージェントは、自律的にタスクを実行するように設計されたスタンドアロン・システムである。一方、MCPは、AIモデルが外部のアプリケーションと通信し、リアルタイムのコンテキストやデータにアクセスできるようにするプロトコルである。

そうとは限りません！MCPサーバーのセットアップには技術的な知識が必要ですが、多くのアプリやサービスがMCPを統合しています。

  • グーグルカレンダーでAIがスケジューリング

  • Google Driveでドキュメントの要約を自動化

  • AIによる会議メモとフォローアップ

  • 営業チームのためのCRMオートメーション

  • リアルタイムのデータ検索によるAI主導のカスタマーサポート

MCPはOAuthやAPIトークンのような認証プロトコルを使用し、AIモデルが許可されたデータのみにアクセスすることを保証します。また、GDPRやSOC2といった業界のセキュリティ基準にも準拠している。

はい！MCPは様々なコミュニケーション・プラットフォームと統合することができ、AIを活用したメッセージ要約、感情分析、ワークフローの自動化を可能にする。

AIモデルがリアルタイムの情報にアクセスできるようにすることで、MCPは正確で文脈を認識した応答を提供する能力を強化する。AIは古い知識に頼るのではなく、カレンダー、文書、データベースから新鮮なデータを引き出すことができる。

MCPはまだ浸透していないものの、大手AI企業や生産性プラットフォームはMCPを取り入れ始めている。Google Workspace、Notion、CRM向けにMCPベースの統合を開発している企業もある。

MCPサーバーのセットアップには

  1. 必要なAPI（Google Calendar API、Drive APIなど）を有効にする。

  2. 認証（OAuth）の設定。

  3. AIのリクエストとレスポンスを処理するクラウドサーバーを設置する。

  4. ワークフローと権限の定義

上の記事でより詳細なガイドを、また技術志向の方にはビデオをご覧いただきたい。