MCPとは──AIが外部のアプリやデータを使うための共通ルール。MCPサーバーとは何か、APIとの違い、無料で試せる範囲【2026年10月版】

2026年10月8日・日本時間時点の情報です。 MCP（Model Context Protocol、モデルコンテキストプロトコル）とは、ClaudeやChatGPTのようなAIアプリが、外部のファイル・アプリ・データベースにつながるための共通ルールです。このルールに従ってAIに道具やデータを差し出すプログラムが「MCPサーバー」です。MCPは2024年11月25日にAnthropicが公開したオープンソースの規格で、GitHubの仕様リポジトリのLICENSEによると、新しい仕様とコードはApache License 2.0（使用料のかからない許諾）で公開されています。Claudeのヘルプセンターによると、無料プランでもリモートMCPサーバーを1つまで追加できます。

3行まとめ

• MCPは、AIアプリと外部システムをつなぐオープンソースの標準規格。Anthropicが2024年11月25日に公開し、2025年12月9日にLinux Foundation傘下のAgentic AI Foundationへ寄贈された
• MCPサーバーは、MCPのルールでAIにデータや道具を差し出すプログラム。パソコン上で動くものも、ネット上で動くものもそう呼ぶ
• APIとは別の層（筆者の整理）。公式ドキュメントはMCPサーバーの道具の例に「API呼び出し」を挙げる。Claudeは無料プランでもリモートMCPサーバーを1つ追加できる（Claudeヘルプ・2026年10月8日確認）

MCPとは何か（初心者向けの説明）

公式サイトは、MCPを次のように定義しています。

MCP (Model Context Protocol) is an open-source standard for connecting AI applications to external systems.

（MCP（モデルコンテキストプロトコル）は、AIアプリケーションを外部システムに接続するためのオープンソースの標準規格である）

「プロトコル」は、やり取りの約束事のことです。「オープンソース」は、仕様が公開されていて誰でも使える、という意味です。つまりMCPは、AIと外部の道具のあいだの「話し方の約束」です。

公式サイトは、つなげる先として「データソース」「ツール」「ワークフロー」の3つを挙げています。

Using MCP, AI applications like Claude or ChatGPT can connect to data sources (e.g. local files, databases), tools (e.g. search engines, calculators) and workflows (e.g. specialized prompts)—enabling them to access key information and perform tasks.

（MCPを使うと、ClaudeやChatGPTのようなAIアプリは、データソース（例：ローカルのファイル、データベース）、ツール（例：検索エンジン、電卓）、ワークフロー（例：専用のプロンプト）につながり、重要な情報にアクセスして作業を実行できる）

公式サイトは、位置づけを次の例えで説明しています。

Think of MCP like a USB-C port for AI applications. Just as USB-C provides a standardized way to connect electronic devices, MCP provides a standardized way to connect AI applications to external systems.

（MCPは、AIアプリケーションにとってのUSB-Cポートのようなものだと考えてほしい。USB-Cが電子機器同士をつなぐ標準的な方法を提供するのと同じように、MCPはAIアプリケーションを外部システムにつなぐ標準的な方法を提供する）

Anthropicは2024年の発表で、どれほど高度なモデルでも「constrained by their isolation from data（データから切り離されていることに縛られる）」と書いています。MCPでつなぐと、AIが「予定表を見る」「ファイルを読む」といった操作を実行できるようになります。AIエージェントが外部の道具を実際に使う時の入口の1つがMCPです。

「MCP」は別の意味でも使われる

MCPという3文字は、AI以外の分野でも使われます。小学館の国語辞典『デジタル大辞泉』（コトバンク掲載）の「MCP」の項には、Microsoft Certification Program（マイクロソフト認定資格プログラム）、Microsoft Certified Professional（マイクロソフト認定プロフェッショナル）などと並んで、model context protocolが「AIエージェントが外部のツールを利用したり、データにアクセスしたりするためのプロトコル」「米国アンソロピック社が開発」と載っています。この記事で扱うのは、このModel Context Protocolです。

MCPサーバーとは何か

公式ドキュメント「Architecture overview」は、MCPサーバーを次のように定義しています。

MCP Server: A program that provides context to MCP clients

（MCPサーバー：MCPクライアントにコンテキストを提供するプログラム）

ここでの「サーバー」は、レンタルサーバーのような別の機械を指す言葉ではありません。同じドキュメントは、MCPサーバーという語は「どこで動くかに関わらず」コンテキストを提供するプログラムを指す、と書いています。

構成は3つの役割です。

公式ドキュメントによると、同じマシンで標準入出力（stdio）を使って動くものは「ローカル」と呼ばれ、通常1つのクライアントに対応します。ネット越しにStreamable HTTPでやり取りするものは「リモート」と呼ばれ、通常多くのクライアントに対応します。例として、Claude Desktopが起動するファイルシステムサーバーはローカル、Sentryの公式MCPサーバーはリモートです。

MCPサーバーが提供できる中核要素（プリミティブ）は次の3つです。

• Tools：AIが実行できる関数（ファイル操作、API呼び出し、データベース照会など）
• Resources：AIに渡す文脈データ（ファイルの中身、データベースのレコードなど）
• Prompts：やり取りの型を決める再利用可能なテンプレート

AIに何を・どれだけ渡すかを選ぶ技術はコンテキストエンジニアリングと呼ばれ、MCPはその実践を支える標準規格のひとつです。

MCPとAPIは何が違うのか

APIは、各サービスが「外から使ってもらうために用意した窓口」です。窓口ごとに呼び方や必要な情報が違うので、AIが新しいサービスを使うには、サービスごとに接続のコードを書く必要がありました。Anthropicは2024年11月25日の発表で、この状況を次のように書いています。

Every new data source requires its own custom implementation, making truly connected systems difficult to scale.

（新しいデータソースごとに専用の実装が必要で、本当の意味でつながったシステムを広げにくい）

MCPは、この窓口の「見せ方」をそろえる規格です。Anthropicは「replacing fragmented integrations with a single protocol（ばらばらの接続を単一のプロトコルに置き換える）」と書いています。公式ドキュメントによると、AI側（クライアント）はtools/listという要求で、サーバーが使える道具の一覧を取得してから実行します。

表の「両者の関係」の行は、公式ドキュメントがツールの例に「API呼び出し」を挙げていることからの筆者の整理です。筆者は、MCPをAPIの置き換えではなく、AIとAPIの間に入る層と見ています。ChatGPTのプラグインとの関係はChatGPTプラグインの使い方で扱っています。OpenAIの公式ドキュメントも「Model Context Protocol (MCP) is an open protocol that's becoming the industry standard for extending AI models with additional tools and knowledge.（MCPは、AIモデルに道具と知識を足すための、業界標準になりつつあるオープンなプロトコルである）」と書いています。

いつ何が変わったのか

MCPは公開から2年足らずで、管理する組織と仕様の版が変わっています。

Anthropicは2025年12月9日の発表で、公開から1年間の広がりも数字で示しています。「10,000以上の稼働中の公開MCPサーバー」「ChatGPT、Cursor、Gemini、Microsoft Copilot、Visual Studio Codeなどが採用」「Claudeのディレクトリに75以上のコネクター」「PythonとTypeScriptのSDKは月間9,700万以上のダウンロード」です。これらはAnthropic自身の発表の数字で、第三者が数えたものではありません。

なお、MCPのバージョン名は日付の形をしています。公式ドキュメント「Versioning」によると、YYYY-MM-DDの形で「後方互換性のない変更が最後に入った日」を表し、互換性を保つ更新では版名が変わりません。

MCPで実際に何ができるのか

公式サイトが「MCPで何が可能になるか」として挙げる例は次の4つです。

これらは公式サイトが挙げる用途の例で、実現のしやすさを保証するものではありません。Claude CodeについてはClaude Codeとはで解説しています。

GitHubの公式リポジトリmodelcontextprotocol/serversには、「参考実装（reference implementations）」として次の7つのサーバーが載っています。README自身が「educational examples（教育用の例）」で「not as production-ready solutions（本番向けの完成品としてではない）」と書くものです。

• Everything：プロンプト・リソース・ツールを一通り備えたテスト用サーバー
• Fetch：Webコンテンツの取得と変換
• Filesystem：アクセス制御つきのファイル操作
• Git：Gitリポジトリの読み取り・検索・操作
• Memory：ナレッジグラフ形式の永続メモリシステム
• Sequential Thinking：段階的な思考のシーケンスを使った問題解決
• Time：時刻・タイムゾーン変換

2024年11月の発表で例に挙がったGoogle Drive、Slack、GitHub、Git、Postgres、Puppeteerのうち、Git以外は、現在のREADMEでは「Archived（アーカイブ済み）」の欄に移っています。アーカイブ欄には13個（AWS KB Retrieval、Brave Search、EverArt、GitHub、GitLab、Google Drive、Google Maps、PostgreSQL、Puppeteer、Redis、Sentry、Slack、SQLite）が並び、Brave Searchは「公式のサーバー（@brave/brave-search-mcp-server）に置き換えられた」、Slackは「いまはZencoderが保守している」と注記されています。GitHubのコミット履歴では、2025年5月29日（協定世界時）に、MCPを作った1人のDavid Soria Parra氏が「Archive unmaintained servers（保守されていないサーバーをアーカイブ）」という題のコミットで、Gitを含む14個をmainブランチ（本流）から外しています。Gitだけは同じ日にコードが戻され、6月3日（同）にREADMEの一覧にも戻りました。同じREADMEは、公開済みのMCPサーバーの一覧はMCP Registry（公式の登録簿）で探すよう案内しています。

MCPを使った個別の事例は、国連の「UN System Data Commons」、GoogleのA2UIとMCP Apps、Google AI Agents Challengeの上位作品の記事でも扱っています。

使い始めるにはどうすればいいのか

リモートのMCPサーバーにつなぐ（Claudeの画面から）

Claudeヘルプセンターによると、リモートMCPサーバーを使う「カスタムコネクター」は、Claude、Cowork、Claude Desktopで、Free・Pro・Max・Team・Enterpriseの各プランに提供されています。Freeは1つまでです。Pro・Maxプランの手順は、ヘルプセンターの記述では次のとおりです。

1. 「Customize > Connectors」を開く
2. 「+ Add」を押し、「Add custom connector」を選ぶ
3. コネクターの名前を入れる
4. リモートMCPサーバーのURLを入れて「Continue」を押す
5. 認証の設定を確認して「Continue」を押し、「Add」で完了する

Team・Enterpriseでは、組織のOwnerなどが先に追加する必要があります。接続先のサーバーが公式かどうかは、利用者が確かめる必要があります。ヘルプセンターは、Anthropicが検証していないサービスにも接続できると明記しています。

自分のパソコンのMCPサーバーにつなぐ（Claude Desktop）

公式ドキュメント「Connect to local MCP servers」に沿うと、Claude Desktopでローカルのファイルシステムサーバーを使う手順はおおむね次の流れです。

1. Claude Desktopをインストールし、サーバーの実行環境（Filesystemサーバーの場合はNode.js）を用意する
2. OSのメニューバー（macOSでは画面上部）のClaudeメニューから「Settings…」を開き、「Developer」タブの「Edit Config」で設定ファイル（macOSは~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json）を開く
3. 使いたいMCPサーバーの起動コマンドと、アクセスを許可するフォルダなどをJSON形式で書く
4. Claude Desktopを完全に終了して再起動する
5. 入力欄の「Add files, connectors, and more /」から「Connectors」を開き、「Manage connectors」で「filesystem」が出ていることを確認する

公式ドキュメントによると、ファイル操作の前にはClaudeが毎回承認を求めます。Claudeヘルプセンターは、このclaude_desktop_config.jsonで設定するローカルサーバーは別の仕組みで、CoworkとClaude（ブラウザ）では使えないと書いています。うまくつながらない時の切り分けはMCPサーバーを追加したのに認識されない時の対処にまとめています。

ChatGPTとGemini CLIでは

設定の場所はホストごとに違います。OpenAIの開発者向けドキュメントによると、ChatGPTでは「Plugins」の画面で＋ボタンから「Add custom MCP server」を選び、サーバーのURLと認証を入れて追加します。同じページは、追加と利用には「Account and workspace policies（アカウントとワークスペースの方針）」が適用されると書いていますが、どのプランで使えるかは書いていません。GoogleのGemini CLI（コマンドで動くGemini）の公式ドキュメントは、設定ファイルsettings.jsonのmcpServersにサーバーを書く方法を説明しています。GeminiのWebアプリやスマホアプリでMCPサーバーを足せるかは、本記事では確かめていません。

MCPのセキュリティで気をつけることは何か

MCPは、AIに外部のツールやデータへのアクセス権を渡す仕組みです。信頼できないMCPサーバーにつなぐと、AIが持つ権限を、サーバーの作者にも事実上渡すことになります。

公式ドキュメント「Connect to local MCP servers」は、注意書きとして次のように明記しています。

Only grant access to directories you're comfortable with Claude reading and modifying. The server runs with your user account permissions, so it can perform any file operations you can perform manually.

（Claudeに読み書きされても構わないディレクトリにだけアクセスを許可すること。サーバーはあなたのユーザーアカウントの権限で動作するため、あなたが手動でできるファイル操作はすべて実行できてしまう）

公式のセキュリティガイド「Security Best Practices」は、ローカルMCPサーバーが侵害された場合のリスクとして「任意のコード実行」「可視性の欠如（実行内容を把握できない）」「コマンドの難読化（不正なコマンドを正規に見せかける）」「データの持ち出し」「復旧不能なデータ喪失」の5つを挙げています。対策として、ローカルサーバーをワンクリックで設定できるクライアントには、実行するコマンドを省略せず表示し、明示的な承認を求めることを必須（MUST）とし、危険なコマンドの強調表示やサンドボックス（隔離した環境）での実行も推奨（SHOULD）しています。利用者側では、信頼できる配布元のサーバーを使い、渡すアクセス範囲を必要最小限に絞り、実行前の確認内容を読んでから承認する、という使い方が読み取れます。

文書やWebページに隠された指示を仕込んでAIの動作を乗っ取る「プロンプトインジェクション」も、MCP経由で外部データを読み込む場面で関係するリスクです。詳しくはプロンプトインジェクションとはで扱っています。MCPと、エージェント同士をつなぐA2Aの違いはA2A（Agent2Agent）とはにあります。

筆者が10月8日に公式の画面を開いて分かったこと

2026年10月8日の午前4時42分に、ログインせずに、ヘッドレスのブラウザ（画面を出さずに動くブラウザ）で modelcontextprotocol.io/docs/getting-started/intro を開きました。アドレスは自動で …/docs/2026-07-28/getting-started/intro に切り替わり、左上に「Version 2026-07-28 (latest)」と表示されました。ページの見出しは「What is the Model Context Protocol (MCP)?」で、冒頭の段落は、この記事で引用した定義と同じ文でした。

続けて github.com/modelcontextprotocol/servers を開くと、ログインなしで、スターは91.1k、フォークは11.8k、コミットは4,194件、ブランチは17本と表示されました。READMEには参考実装の7つと、アーカイブ済みの13個が並んでいました。

MCPの数字と設定画面のうち、取得したページから分からない点

• 本記事の技術的な内容は、公式ドキュメントの「2026-07-28」版の記述にもとづきます。仕様は更新が続くため、将来も同じとは限りません。
• 参考サーバーをアーカイブした理由は、コミットの題「Archive unmaintained servers」より詳しい説明を見つけていません。
• 「10,000以上の公開MCPサーバー」などの数字は2025年12月9日時点の発表の数字で、2026年10月時点の数は確認していません。
• ChatGPTやGeminiでMCPサーバーを足せるプランと無料の範囲は、各社の利用者向けヘルプで確認していません。ログイン後の設定画面も見ていません。
• セキュリティの節は、公式ドキュメントの記載の整理です。実際の被害事例や攻撃の頻度は確認していません。

この記事で読んだ公式資料と取得時刻

2026年10月8日の午前4時41分から4時51分に取得しました。

• What is the Model Context Protocol (MCP)?（Model Context Protocol 公式サイト）
• Introducing the Model Context Protocol（Anthropic公式・2024年11月25日）
• Donating the Model Context Protocol and establishing the Agentic AI Foundation（Anthropic公式・2025年12月9日）
• Linux Foundation Announces the Formation of the Agentic AI Foundation (AAIF)（Linux Foundation公式・2025年12月9日）
• MCP（docs.anthropic.com、modelcontextprotocol.io へリダイレクト）
• Architecture overview（Model Context Protocol 公式ドキュメント）
• Versioning（Model Context Protocol 公式ドキュメント）
• Connect to local MCP servers（Model Context Protocol 公式ドキュメント）
• Security Best Practices（Model Context Protocol 公式ドキュメント）
• modelcontextprotocol/servers（GitHub公式リポジトリ）
• Archive unmaintained servers（同リポジトリのコミット・2025年5月29日）
• LICENSE（MCP仕様リポジトリ）
• Get started with custom connectors using remote MCP（Claudeヘルプセンター）
• Building MCP servers for plugins and API integrations（OpenAI公式ドキュメント）
• Connect and test your plugin（OpenAI公式ドキュメント）
• MCP servers with the Gemini CLI（Gemini CLI公式ドキュメント）
• MCP（デジタル大辞泉・コトバンク）