【初心者向け】MCP (Model Context Protocol) とは？AIエージェントと社内ツールをつなぐ「世界標準規格」を解説

1. まず前提：AIエージェントが本格的に使われ始めた

ChatGPT や Gemini をはじめとする LLM が賢くなり、「ただ答えるだけ」から一歩進んで、こんなニーズが急速に増えています。

• メールを読んで、返信文まで作ってほしい

• Salesforce や HubSpot のデータを見て、顧客リストを作ってほしい

• Google Drive の資料を読み込んで、要約や比較表を作ってほしい

• 社内ワークフロー（申請・承認）を AI エージェントにある程度任せたい

つまり、「テキストで答えるだけのチャットボット」ではなく、

“実際にツールを操作して仕事を進める AI エージェント”

が求められるようになってきました。

ここで必ず出てくるのが、

• どうやって社内のツールやSaaSを LLM / AIエージェントと安全につなぐか

• それをどうやって再利用しやすい形で「ツール」化するか

という課題です。

2. いまのままだと何がつらいのか？

素の ChatGPT や独自エージェントから、個別に API を叩く構成だと、現場はこんな状態になりがちです。

• チームごとにバラバラに API 連携コードを書いている

• ツールごとに認証方式・パラメータ・レスポンス形式がバラバラ

• 新しい LLM / エージェント基盤を試すたびに「また同じ API 連携を作り直し」

• セキュリティレビューのたびに「このエージェントはどのシステムに何ができるのか？」が分かりづらい

要するに、

“LLM 本体は賢くなっているのに、ツール接続周りは昔ながらの個別開発”

というギャップが起きています。

ここを整理しよう、という発想から出てきたのが MCP (Model Context Protocol) です。

3. MCP (Model Context Protocol) とは？

すごくシンプルに言うと、MCP は

「LLM / AIエージェント」と「外部ツール・データソース」をつなぐための共通ルール

です。

もう少し噛み砕くと：

• LLM が「どんなツールが使えるか」を一覧取得するルール

• 各ツールが「どんな引数を受け取って、何を返すのか」を宣言するルール

• ツール呼び出しのリクエスト＆レスポンスの標準的な形式

• 追加で、ファイルシステムにアクセスしたり、ストリーム的にレスポンスを受け取ったりするための拡張

を 共通のプロトコル として定めたものです。

なぜ「プロトコル」が必要なの？

プロトコルがない世界では、

• ChatGPT 用に API ラッパーを作る

• 別で Gemini エージェント用にも API ラッパーを作る

• n8n / Dify / LangGraph 用にも別々にラッパーを作る

…といった「ラッパー地獄」になりがちです。

MCP の発想は、

「ツール側は MCP という共通仕様にさえ対応しておけば、どの LLM / エージェント基盤からも同じように使えるようにしよう」

というものです。

図式的にはこんなイメージです：

• 従来：各エージェント → 各ツールにバラバラに接続

• MCP：各エージェント → MCP サーバー → 各ツール

4. MCP の世界で出てくる「MCP サーバー」とは？

MCP では、ツールやデータソースは 「MCP サーバー」 として公開されます。

• MCP サーバー：

  • ある「まとまり」のツール（メール操作、カレンダー操作、CRM操作など）を提供する

  • 自分が持っているツールの一覧を LLM に教える

  • 「このツールを、こういうパラメータで呼んでね」と仕様を宣言する

  • 呼び出しを受けたら、実際の API やデータベースにアクセスして結果を返す

エージェント側から見ると、

• 「利用可能な MCP サーバーの一覧を聞く」

• 「その中のツールを呼び出す」

という一定のパターンで、どんなツールであっても扱えるようになります。

5. MCP を使うと何が嬉しいのか？

① ツール接続の「再利用」がしやすくなる

一度 MCP サーバーとして作ったツールは、

• ChatGPT のカスタムアシスタント

• n8n のエージェント

• 自社の独自エージェント基盤

など、複数の場所から同じ仕様で使い回しできます。

② 開発と運用の責任分担がしやすい

• MCP サーバーを作る人：

  • API の認証・エラーハンドリング・ログなどをしっかり実装

• エージェントを作る人：

  • 「どのツールを、どんなタイミングで使うか」という“仕事の流れ”に集中

という役割分担がしやすくなり、組織内でのスケールもしやすくなります。

③ セキュリティ・ガバナンスを効かせやすい

• どの MCP サーバーが、どのシステムにアクセスしているか

• どのエージェントに、どの MCP サーバーを使わせるか

を制御すれば、「エージェントに何をさせるか」の境界を明確に管理できます。

6. とはいえ…MCP サーバーをイチから書くのは大変

ここまで読むと、

「なるほど、MCPが大事なのはわかった。でもうちで MCP サーバーを全部手書きするのはキツい…」

という現場も多いはずです。

現実的なハードルは：

• 各 SaaS の API 仕様を読み解き、MCP 仕様に沿ってラップする必要がある

• 認証・リトライ・エラー処理・ログ出力など、インフラとしてそれなりの品質が必要

• ツールを追加するたびに、開発者がコードを書いてデプロイする必要がある

つまり、「プロトコルとしての MCP はいいんだけど、実装コストが地味に重い」という問題が残ります。

7. そこで出てくるのが「ノーコード MCP サーバー」としての Agens

Agens は、この「MCP サーバー開発のしんどさ」を解消しようとしているサービスです。

一言でいうと：

Agens = ノーコードで作れる MCP サーバー＋ エージェント向けの共通ゲートウェイ

です。

7-1. Agens で何ができるのか（ざっくり）

1. SaaS や社内システムとの接続を GUI で設定

   • Google Workspace, Slack, Salesforce などを画面から選んで接続

   • 認証方式（OAuth など）もウィザード形式で設定

2. 「AIエージェントに使わせたい操作」をチェックボックスで選ぶ

   • 例：

     • Gmail の「メール送信」「下書き作成」

     • カレンダーの「予定作成」

     • CRM の「取引先検索」「活動履歴の登録」

3. 選んだ操作が自動的に MCP ツールとして公開される

   • ChatGPT や n8n のエージェントから、「Agens の MCP サーバー」を指定するだけで利用可能

4. 権限やログを共通で管理できる

   • どのユーザー・どのエージェントが、どのツールをいつ使ったかを把握

   • 社内ルールに合わせた制限（この部門はこのツールだけ、など）も設定しやすい

コードを書くかわりに、画面上の設定で MCP サーバーの中身を組み立てるイメージです。

8. MCP を導入したい組織にとっての Agens の位置づけ

MCP の思想に共感しても、

• 「自社で MCP サーバーを書くリソースまではない」

• 「でも将来、ChatGPT 以外のエージェント基盤も使いたい」

• 「ツール接続を個別開発したくないし、ガバナンスも効かせたい」

という企業は多いはずです。

そうした企業にとって、Agens は：

• MCP をベースにした “ツール接続レイヤーの共通基盤”

• ノーコードで MCP サーバーを増やせるツール

• 各種エージェント基盤（ChatGPT, n8n, 独自エージェントなど）の “共通の入り口”

として振る舞います。

9. まとめ：MCP × Agens で「エージェント接続の土台」を先に整える

最後にざっくり整理すると：

1. これからの AI 活用は「答えるだけ」→「実際に手を動かすエージェント」へ

2. そのときに必須になるのが、「ツール接続を標準化する仕組み」としての MCP

3. ただし MCP サーバーを全部手書きするのは現実的にしんどい

4. そこで Agens がノーコード MCP サーバー として

   • 社内SaaSやシステムとの接続

   • MCP ツールの定義

   • 権限・ログ管理をまとめて引き受ける

という構図になります。

「とりあえず ChatGPT に直接 API をつなぐ」ではなく、最初から MCP ベースの共通レイヤー（＝Agens）を用意しておくことで、

• 将来ほかのエージェント基盤を使うときも再利用が効く

• セキュリティ・ガバナンスを最初から整理できる

• PoC 止まりではなく、本番まで見据えた設計がしやすい

といったメリットが得られるはずです。