これは、大規模言語モデリング（LLM）アプリケーションの中核的な課題である、データとの接続を解決するために、Anthropicで開発しているオープンスタンダードです。
MCPは、すべてのデータソースを接続するための1つのプロトコルを提供します：
以下は、最も一般的な クロード MCPを設定したデスクトップ・アプリケーションの簡単なデモ：
クロードが直接GitHubに接続し、新しいコードベース（レポ）を作成する様子をご覧ください。 エムシーピー 統合はPRを開始する。
クロード・デスクトップ・アプリケーションでMCPを設定した後、この統合を構築するのに1時間もかからなかった。
LLMを外部システムと相互作用させることは、しばしば容易ではない。
現在、すべての開発者はLLMアプリケーションをデータソースに接続するためにカスタムコードを書く必要がある。これは面倒で繰り返しの多い作業だ。
MCPは、リソース、ツール、ヒントを共有するための標準プロトコルによって、この問題を解決する。
MCPの中核は、複数のサービスが互換性のあるクライアントに接続できるクライアント・サーバー・アーキテクチャに従っている。
クライアントは、クロード・デスクトップ・アプリケーション、IDE、AIツールに似たアプリケーションである。サーバーは、データソースの公開を担当する軽量なアダプターである。
MCPの強力な点は、ローカルリソース（データベース、ファイル、サービス）とリモートリソース（SlackやGitHubのようなAPI）の両方を同じプロトコルで扱えることだ。
MCPサーバーが共有するのはデータだけではありません。リソース（ファイル、ドキュメント、データ）に加えて、それらを公開することもできます：
- ツール（APIインテグレーション、オペレーション）
- ヒント（テンプレート化されたインタラクション）
セキュリティーはプロトコルに統合されており、サーバーは自身のリソースを管理し、LLMプロバイダーとAPIキーを共有する必要はなく、システムの境界は明確である。
現在のところ、MCPはローカル展開のみをサポートしており、サーバーはあなたのマシン上で実行されている必要があります。
しかし、リモート・サーバーをサポートし、企業レベルの認証を提供することで、チームが組織全体でコンテキスト・ソースを安全に共有できるような機能を開発中です。
私たちは、AIが単一のエレガントなプロトコルを介してあらゆるデータソースに接続できる世界を構築しています。
MCPを一度クライアントに統合すれば、いつでもあらゆるデータソースに接続できます。
GitHub、Slack、SQLデータベース、ローカルファイル、検索エンジンなどのサーバーを構築しています。
Claudeデスクトップアプリケーションをインストールし、ステップバイステップのガイドに従って最初のサーバーに接続してください：
https://modelcontextprotocol.io/quickstart
Anthropicのオープンソースモデルコンテキストプロトコル：モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、AIアシスタントに保存データへのネイティブアクセスを提供する。
LSPがIDEのために行ったように、私たちはMCPをLLM統合のためのオープンスタンダードにしようとしています。
あなた自身のサーバーを構築し、プロトコルに貢献し、AI統合の未来を一緒に形作りましょう：
https://github.com/modelcontextprotocol
