MCP（Model Context Protocol）実践入門──LLMを外部ツールとつなぐ標準規格を自分で実装する【2026】
Zenn / 2026/5/4
💬 オピニオンDeveloper Stack & InfrastructureTools & Practical Usage
要点
- MCP（Model Context Protocol）を使って、LLMと外部ツール/データ（例：APIや社内情報）を標準化された形で接続する考え方を整理している。
- 実装の観点から、MCPサーバー/クライアントの役割や、ツール呼び出しを成立させるための手順を「自分で実装する」前提で説明している。
- 既存の個別連携（アドホック統合）から脱して、ツール連携の再利用性・拡張性を高める狙いが強調されている。
- LLMアプリ開発における運用視点として、コンテキスト供給や権限/データアクセスの設計を含めた実践的な導入の流れが示されている。
はじめに
「LLMに自分のデータを読ませたい」「LLMからAPIを呼び出したい」──そう思ったとき、これまでは用途ごとに個別実装が必要でした。
MCP（Model Context Protocol） はその問題を解決するオープンプロトコルです。Anthropicが2024年11月に公開し、2026年現在はOpenAI・Google・Microsoftも採用。LLMとあらゆる外部ツール・データソースをつなぐ事実上の業界標準になっています。
「AIのためのUSB-C」と例えられることが多く、一度MCPサーバーを作れば、Claude Desktop・Cursor・Zedなど対応クライアント...
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