APIをダクトテープでつなぎ、Slackボットを無理やり組み立て、ChatGPTにチームメイトのように振る舞うよう懇願してきた。
しかし真のコンテキストがなければ、/AIは単なる推測に過ぎない。ツールが変更されると機能しなくなり、データが明確にマップされていない、あるいはアクセスできない場合には幻覚症状を起こす。
モデルコンテキストプロトコル（MCP）はこれを変えます。モデルとスタックの間に共有言語を構築します：構造化され、文脈を把握し、拡張性を備えた言語です。MCPにより、賢く振る舞う/AIの提供をやめ、本質的に賢い/AIの構築を始められます。
本記事ではMCPの詳細と実装方法を解説します。さらにClickUpがMCPプロトコルの代替手段として機能する仕組みを探ります。さっそく見ていきましょう！🤖
モデルコンテキストプロトコルとは？
モデルコンテキストプロトコルとは、大規模言語モデル（LLM）に対して、鍵となる要素／コンテキスト（プロンプト、会話履歴、ツール状態、ユーザーメタデータなど）を定義・構造化・伝達するためのフレームワークまたはガイドラインです。
モデルに影響を与える外部要因を概説します。例えば：
- モデルを利用する者（関係者）
- モデル作成の目的（目標）
- 適用場所と方法（ユースケース、環境）
- どのような制約が存在するか（技術的、倫理的、時間的など）
- 実世界のコンテキストについてどのような前提が置かれているか
簡単に言えば、モデルが効果的に動作するためのフェーズを整え、技術的に健全で、対象シナリオにおいて適切かつ実用可能な状態を確保します。
MCPの鍵となる構成要素：
- 検証基準: モデルの精度と有用性をテストまたは評価する方法を概説する
- 目的: モデルが何を表現または解決することを意図しているかを明確に述べる
- スコープ: モデルの境界を定義します。例えば、含まれる要素と除外される要素など。
- 主要概念と変数：モデルが扱う主要な構成要素、エンティティ、または変数を特定します
- リレーションシップと前提条件: 概念間の相互作用とモデル基盤となる前提を解説
- 構造: モデルのフォーマット（例：図表、数式、シミュレーション）を記述します
MCP vs. LangChain
LangChainはLLMエージェントを利用するアプリケーション構築向けの開発者向けフレームワークです。一方MCPは、システム間でモデルへコンテキストを伝達する方法を標準化するプロトコルです。
LangChainは構築を支援し、MCPはシステム間の対話を可能にします。両者の違いを明確に理解しましょう。
| 機能* | LangChain | MCPモデル* |
| フォーカス | LLMを用いたアプリケーション開発 | LLMコンテキストとツール連携の標準化 |
| ツール | チェーン、エージェント、メモリ、リトリーバー | LLMがツール、データ、コンテキストにアクセスするためのプロトコル |
| スケーラビリティ | モジュール式で、コンポーネントによる拡張が可能 | 大規模なクロスエージェント展開向けに構築 |
| ユースケース | チャットボット、検索拡張生成（RAG）システム、タスク自動化 | 企業のAIオーケストレーション、マルチモデルシステム |
| 相互運用性 | エコシステムツールにリミット | ハイレベル、モデルとツールの切り替えを可能にします |
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MCP vs. RAG
RAGとMCPはどちらも外部知識でLLMを強化するが、タイミングと相互作用の仕方が異なる。
RAGがモデル応答生成前に情報を取得するのに対し、MCPは標準化されたインターフェースを通じて生成中にモデルがデータを要求したりツールをトリガーしたりすることを可能にします。両者を比較してみましょう。
| 機能* | RAG | MCP |
| フォーカス | 応答生成のために、関連情報を事前取得する | リアルタイムかつプロセス内でのツール／データ連携 |
| メカニズム | 外部データを最初に取得し、その後生成します | 生成時にコンテキストを要求します |
| 最適 | 静的または半構造化ナレッジベース、QAシステム | リアルタイムツール、API、ツール統合型データベース |
| リミット事項 | 検索タイミングとコンテキストウィンドウによってリミットされる | プロトコルホップによる遅延 |
| 統合 | はい、RAGの結果はMCPコンテキストレイヤーに埋め込むことが可能です | はい、より豊かなフローを実現するため、RAGをMCPに組み込むことが可能です |
RAGとMCPのハイブリッドを構築する場合は、ClickUp内のクリーンな*ナレッジマネジメントシステムから始めましょう。
ClickUpのナレッジベーステンプレートを活用すれば、コンテンツを一貫して整理できます。これによりAIエージェントは、不要な情報を探し回る必要なく、正確で最新の情報を取得できます。
MCP vs. /AIエージェント
MCPがインターフェースである一方、様々なタイプのAIエージェントがアクターとして機能します。
MCPモデルはエージェントがツール・データ・コンテキストにアクセスする方法を標準化し、ユニバーサルコネクタのように機能します。/AIエージェントはこのアクセス権限を活用して意思決定を行い、タスクを実行し、自律的に行動します。
| 機能* | MCP | AIエージェント |
| 役割 | ツール／データアクセス用標準インターフェース | タスクを実行する自律システム |
| 機能 | モデルと外部システムの間の橋渡し役として機能する | MCPサーバーを使用してコンテキストやツールにアクセスし、意思決定を行う |
| ユースケース | AIシステム、データベース、API、計算ツールの接続 | コード記述、データを要約する、ワークフロー管理 |
| 依存関係 | 独立したプロトコル層 | 動的なツールアクセスにはMCPに依存することが多い |
| 関係 | コンテキスト駆動型機能を実現 | MCPがプロバイダーするコンテキストと機能を用いてタスクを実行する |
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/AIモデルにおいてコンテキストが重要な理由
現代のAIシステムにおいて、コンテキストは基盤となる要素です。コンテキストにより生成AIモデルはユーザーの意図を解釈し、入力を明確化し、正確で関連性が高く、実用的な結果を提供できます。これが欠けると、モデルは幻覚を生じ、プロンプトを誤解し、信頼性の低い出力を生成します。
現実世界では、コンテキストは多様なソースから得られます：CRMレコード、Git履歴、チャットログ、API出力などです。
MCP導入前は、このデータをAIワークフローに統合するには、各システムごとにカスタムコネクタを記述する必要がありました［断片化され、エラーが発生しやすく、スケーラブルでない手法］.
MCPは、AIモデルが構造化された機械可読形式でコンテキスト情報（ユーザー入力履歴、コードスニペット、ビジネスデータ、ツール機能など）にアクセスできるようにすることでこの課題を解決します。
この標準化されたアクセスは、エージェント的推論にとって極めて重要であり、AIエージェントがリアルタイムの関連データを用いてプランを立て、知的に行動することを可能にします。
さらに、コンテキストが効果的に共有されると、AIのパフォーマンスは全体的に向上します：
- 言語、コード、マルチモーダルタスクにおけるより関連性の高い応答
- リアルタイムデータによる検証で、幻覚や誤りを低減*
- 長時間の会話や複雑なタスクにおける記憶力とフローの向上*
- ツールとの統合を簡素化、エージェントが標準インターフェースを通じてデータとアクションを再利用可能に
ClickUp AIがこのコンテキストギャップを解決する例をご紹介します。複雑なMCPワークフローやコードを扱う必要はありません。当社が対応します！
💡 プロの秘訣：さらに深く学ぶには、/AI/における知識ベースエージェントの活用方法（動的データの取得・利用）を習得しましょう。
モデルコンテキストプロトコルはどのように仕事をするのか？
MCPはクライアント・サーバーアーキテクチャを採用し、AIアプリケーション（クライアント）が外部システム（サーバー）にツール・データ・アクションを要求します。以下にMCPの実践的な仕事を詳細に解説します。⚒️
🧩 接続の確立
AIアプリケーション（ClaudeやCursorなど）が起動すると、MCPクライアントを初期化し、1つ以上のMCPサーバーに接続します。これらのサーバー送信イベントは、天気APIからCRMシステムなどの内部ツールまで、あらゆるものを表すことができます。
🧠豆知識：一部のMCPサーバーでは、エージェントがトークン残高の読み取り、NFTの確認、さらには30以上のブロックチェーンネットワークを跨いだスマートコントラクトのトリガーさえ可能にします。
👀 ツールと機能の発見
接続後、クライアントは機能検出を実行し、各サーバーに以下を問い合わせます：提供しているツール、リソース、プロンプトは何か？
サーバーは自身の機能リストを返答し、これは登録されてAIモデルが必要時に利用できるようになります。
📮 ClickUp Insight:アンケートの回答者の13%が、難しい意思決定や複雑な問題解決にAIを活用したいと考えています。しかし、仕事で定期的にAIを利用していると回答したのはわずか28%でした。
考えられる理由：セキュリティ上の懸念！ユーザーは機密性の高い意思決定データを外部AIと共有したくない可能性があります。ClickUpは、AIを活用した問題解決機能を安全なClickUpワークスペースに直接導入することでこの課題を解決します。SOC 2からISO規格まで、ClickUpは最高水準のデータセキュリティ基準に準拠しており、ワークスペース全体で生成AI技術を安全に活用するお手伝いをします。
🧠 外部コンテキストの必要性の特定
ユーザーが入力（例：シカゴの天気は？）を行うと、AIモデルはリクエストを分析し、トレーニングセットに存在しない外部リアルタイムデータが必要であると認識します。
モデルは利用可能なMCP機能（例：気象サービス）から適切なツールを選択し、クライアントはそのサーバーへのリクエストを準備する。
🔍 ご存知ですか？MCPはLanguage Server Protocol（LSP）に着想を得て、その概念を自律型AIワークフローに拡張したものです。このアプローチにより、AIエージェントが動的にツールを発見・連携できるようになり、AIシステム開発環境における柔軟性と拡張性が促進されます。
✅ 実行と応答処理
クライアントはMCPサーバーにリクエストを送信し、以下を指定します：
- 呼び出すツール
- パラメーター（例：場所、日付）
MCPサーバーはリクエストを処理し、必要なアクション（天気情報を取得するなど）を実行し、結果を機械可読フォーマットで返却します。AIクライアントはこの返却情報を統合します。
モデルはその後、新しいデータと元のプロンプトの両方に基づいて応答を生成します。
ClickUp Brainを使用してワークスペースから情報を取得する
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Brain MAXは、ワークスペースとの深い連携、ハンズフリー生産性を実現する音声認識、役割に特化した高精度応答により、カスタムソリューションに匹敵する制御性・自動化・知能を提供します。セットアップやメンテナンスは一切不要。デスクトップから直接、仕事の管理・自動化・加速に必要なすべてを実現します！
/AIにおけるコンテキスト管理の一般的な課題
/AIシステムにおけるコンテキスト管理は極めて重要だが、決して単純ではない。
ほとんどのAIモデルは、アーキテクチャやツールに関わらず、正確かつ一貫した推論能力をリミットする共通の障壁に直面します。これらの障壁には以下が含まれます：
- トークンリミットと短いコンテキスト*ウィンドウは、/AIが一度に考慮できる関連情報の量を制限し、不完全または浅い応答につながることが多い
- 断片化されたデータソースは、特に情報がデータベース、アプリ、フォーマットに分散している場合に、適切なコンテキストを収集することを困難にします
- セッション間の長期記憶の欠如により、ユーザーは情報を繰り返し入力せざるを得ず、多ステップタスクの連続性が損なわれる
- ユーザーの入力の曖昧さ、特に複数ターンにわたる会話では、明確な履歴コンテキストがないと/AIが混乱する可能性があります
- *外部システムからリアルタイムのトレーニングデータやコンテキストを取得する際、遅延とコストが懸念事項となる
- *ツールやチーム間でコンテキストを共有・維持する標準的な方法がないため、重複や不整合が生じ、コラボレーションがリミットされることが多々ある
これらの問題は、標準化された効率的なコンテキスト管理の必要性を浮き彫りにしており、MCPプロトコルはまさにこの問題の解決を目指しています。
🔍 ご存知ですか？モジュールはコマンドを直接送信する代わりに、関連データストリームを購読します。つまりロボット脚はバランス更新を受動的に待機し、必要な時だけ即座に動作するのです。
モデルコンテキストプロトコルの実践
MCPは多様な情報源の統合を容易にし、/AIが正確で文脈に適した応答を提供することを保証します。
以下に、様々なシナリオでMCPを適用する方法を示す実践的な例をいくつか紹介します。👇
1. /AI搭載コパイロット
AIコパイロットの最も広く使われているアプリケーションの一つがGitHub Copilotです。これは開発者がコードの記述やデバッグを支援するAIアシスタントです。
開発者が機能を記述する際、Copilotは以下の情報にアクセスする必要があります：
- コード履歴: /AIは現在のコードのコンテキストを取得し、関連するコード完了を提案します
- 外部ライブラリ: Copilotはライブラリやフレームワークの最新バージョンをクエリし、コードが最新バージョンと互換性があることを保証します
- リアルタイムデータ：*開発者がコーディング規約やエラー処理の実践に関する最新情報を求めた場合、Copilotは最新のドキュメントを取得する
🧠豆知識：MCP GuardianはAIツール利用の「門番」として機能します。身元確認、怪しいリクエストのブロック、全ログ記録を行います。なぜならツールの無制限アクセス＝セキュリティ上の混乱を招くからです。
2. バーチャルアシスタント
Google AssistantやAmazon Alexaのような仮想アシスタントは、意味のある応答を提供するためにコンテキストに依存しています。例：
- 過去の会話: Googleアシスタントは、旅行の好みなどの過去のクエリを記憶し、フライトの選択肢やホテルの予約について尋ねた際に、それに応じて応答を調整します
- 外部ツール: 空席状況などのリアルタイム情報を取得するため、サードパーティAPI（例: Skyscannerなどのフライト検索サイト）に対してクエリを送信します
📖 こちらもご覧ください：思考の連鎖プロンプトの活用方法（例付き）
3. ナレッジマネジメントシステム
IBM WatsonなどのAI駆動型データ管理ツールは、組織が膨大なデータベースや文書リポジトリから重要な情報を取得するのに役立ちます：
- 検索コンテキスト: IBM WatsonはMCPモデルを活用し、過去の検索クエリを分析。ユーザーの嗜好や検索履歴に基づき結果（結果）を調整します
- 外部リポジトリ: Watsonは外部リポジトリ（例: ナレッジベース、研究論文、社内文書）に対してクエリを立て、最も正確で関連性の高い情報を取得できます
- パーソナライズド推薦: ユーザーのインタラクションに基づき、Watsonはユーザーの役割や進行中のプロジェクトに合わせた関連文書、FAQ、トレーニング資料を提案できます
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🪄 ClickUpの優位性:ClickUp Docsで検証済みかつ構造化されたナレッジベースを構築し、ClickUpナレッジマネジメントを通じてMCSゲートウェイのコンテキストソースとして活用。豊富なコンテンツとメディアでDocsを強化し、一元化されたソースから正確でパーソナライズされたAI推奨情報を取得。
4. 医療
医療分野では、Babylon Healthのようなプラットフォームが患者との仮想診療を提供している。これらの/AIシステムは文脈に大きく依存している：
- 患者履歴：/AIは適切な判断を行うため、患者記録・症状・過去の診察内容へのアクセスが必要
- 外部医療データ: リアルタイムの医療データ（例：症状や治療に関する最新研究）を取得し、より正確な健康アドバイスを提供可能
- *動的応答：患者の症状が変化した場合、/AIはMCPを用いて知識ベースを更新し、それに応じて治療提案を調整します
🔍 ご存知ですか？ ほとんどのMCPはセキュリティを考慮して設計されていないため、シミュレーションやロボットシステムがネットワーク接続されるシナリオでは脆弱性が高まります。
モデルコンテキストプロトコルの実装方法
モデルコンテキストプロトコルを実装することで、AIアプリケーションが外部ツール、サービス、データソースとモジュール化された標準的な方法で連携できるようになります。
設定手順をステップバイステップでご案内します。📋
ステップ #1: ツール、リソース、ハンドラーを定義する
まず、MCPサーバーが提供するツールとリソースを決定することから始めます：
- 入力スキーマ（例：都市、クエリなどの必須フィールド）
- 出力フォーマット（例：構造化JSON-RPC）
- 入力データを収集するための適切なデータ収集方法
次にハンドラーを実装します。これらはクライアントからのツールリクエストを処理する機能です：
- 入力値を検証し、期待されるフォーマットに従っていることを確認する
- コアロジックの実行（例：APIからデータを取得する、データ処理）
- クライアントが使用できる形式で出力をフォーマットし返却する
📌 例: 文書要約ツールは、入力ファイル形式（例: PDFやDOCX）を検証し、ファイルパーサーでテキストを抽出し、要約モデルまたはサービスにコンテンツを通し、主要トピックと共に簡潔な要約を返す。
💡 プロのコツ：特定のアクション（ユーザー入力の送信やデータベース更新など）が発生した際にツールをトリガーするイベントリスナーを設定しましょう。何も起きていない時にツールをバックグラウンドで実行し続ける必要はありません。
ステップ #2: MCPサーバーの構築または設定
FastAPI、Flask、またはExpressなどのフレームワークを使用して、ツールやリソースをHTTPエンドポイントやWebSocketサービスとして公開する。
以下の点が重要です：
- すべてのツールで一貫したエンドポイント構造を採用する（例: /invoke/要約する-document）
- 予測可能な構造のJSONレスポンスを返却し、クライアントが容易に消費できるようにする
- /capabilities エンドポイントの下に機能をグループ化することで、クライアントが利用可能なツールを発見できるようにする
💡 プロの秘訣：コンテキストをコードのように扱うこと。構造を変更するたびにバージョン管理を。タイムスタンプやコミットハッシュを使用すれば、混乱せずにロールバック可能。
ステップ #3: MCPクライアントの設定
MCPクライアントは、サーバーと通信するAIシステム（例：Claude、Cursor、またはカスタムエージェント）の一部です.
起動時、クライアントはMCPサーバーに接続し、/capabilitiesエンドポイント経由で利用可能な機能（ツール/リソース）を取得する。その後、これらのツールを内部使用のために登録し、セッション中に呼び出すツールをモデルが決定できるようにする。
💡 プロの秘訣：ツールの信頼度スコアやタイムスタンプなど、目に見えないメタデータをコンテキストに注入しましょう。これによりツールはより賢い判断が可能になります。例えば、古いデータをスキップしたり、信頼性の高いソースからの出力を優先したりできます。
ステップ #4: MCP対応クライアントでテストする
本番稼働前に、実際の人工知能クライアントでリモートMCPサーバーをテストしてください：
- Claude Desktopのようなツールを使用する（MCPを標準でサポート）
- 典型的なユースケース（例：Claudeに今日の天気を尋ねる）を試して以下を確認する：入力が正しく検証される適切なツールが呼び出される応答が正しいフォーマットで返される
- 入力は正しく検証されます
- 適切なツールが呼び出される
- 応答は適切なフォーマットで返されます
- 入力は正しく検証されます
- 適切なツールが呼び出される
- 応答は適切なフォーマットで返されます
これによりビジネスツールとのシームレスな連携が保証され、本番環境での実行時エラーを防止します。
ステップ #5: 安全性、許可、可観測性の追加
機密性の高いツールやデータを保護するには：
- 重要なツールや個人リソースにアクセスする前に許可プロンプトを適用する
- 使用状況の追跡と異常検知のために、ロギング、モニタリング、レートリミットを追加する
- スコープまたはユーザー役割を使用して、誰がどのツールを使用できるかをリミットする
- 過去の結果を保存し継続性を維持するためのメモリまたは状態層を構築する
- 負荷下でのテストを実施し、パフォーマンスメトリクス（レイテンシー、成功率など）を監視する。
これにより、あらゆるツールやユースケースごとにカスタム連携を記述するオーバーヘッドなしに、コンテキストアクセスをクリーンに拡張できる強力で柔軟なAIシステムを構築できます。
MCPモデルのリミット
モデルコンテキストプロトコルは鍵のコンテキスト共有課題を解決しますが、それ自体にもトレードオフが存在します：
- ツール依存関係: MCPは互換性のあるサーバーとツールを必要とします。レガシーシステムや非標準APIは統合が困難です
- セットアップの複雑さ: 初期セットアップ、ツール定義、ハンドラー記述には技術的努力が必要で、新規チームには学習曲線が生じる
- レイテンシーオーバーヘッド：外部呼び出しのたびに応答遅延が発生し、特に複数のツールを連鎖させる場合に顕著
- セキュリティ上の懸念: ツールやデータソースを外部に公開すると攻撃対象領域が増大します。きめ細かいアクセス制御と監査ログ機能は未成熟な状態が続いています
- マルチサーバー連携のリミット: *サーバー間でのコンテキストの統合が完全ではなく、断片化または不整合な出力につながる
ClickUp AIがモデルコンテキストプロトコルの代替手段として機能する方法
モデルコンテキストプロトコルは、標準化された呼び出しを通じて/AIシステムが外部コンテキストを取得するための構造化された方法を提供します。しかし、特にチーム環境では、これらのシステムの構築と維持は複雑になり得ます。
ClickUpは異なるアプローチを採用しています。コンテキストを実際の仕事が行われるワークスペースに直接組み込みます。これによりClickUpは強化レイヤーとなり、チーム向けに最適化された深く統合された自律システムとなります。
より深く理解しましょう。📝
ワークスペースへの記憶機能の構築
ClickUpのAI機能の中核をなすのは、組み込みの記憶システムとして機能するコンテキスト認識エンジン「ClickUp Brain」です。
従来のMCPが浅いプロンプト履歴や外部データベースに依存するのとは異なり、Brainはワークスペースの構造を理解し、タスク・コメント・タイムライン・Docsにまたがる重要な情報を記憶します。以下のことが可能です：
- 過去の遅延と障害要因に基づきボトルネックを特定する
- 「これは誰が担当していますか？」や「QAはこれを確認しましたか？」といった役割固有のクエリに対応する。
- ミーティングメモを構造化されたタスクに変換し、割り当てと期限を完了する
📌 例: Brainに「第2四半期マーケティングキャンペーンの進捗を要約する」と指示すると、プロジェクト横断で関連タスク・ステータス・コメントを参照します。
回答・タスク割り当て・アクションの自動化
MCPの実装には継続的なモデル調整が必要ですが、タスク自動化ソフトウェアであるClickUpは意思決定と実行を同一システム内で実現します。
ClickUp自動化では、コードを1行も書かずにイベント・条件・ロジックに基づいてアクションをトリガーできます。またClickUp Brainを活用すれば、自然言語でカスタムデータエントリー自動化を構築でき、パーソナライズされたワークフローの作成が容易になります。
ClickUp Brainを活用し、ClickUp Automationsでカスタムトリガーを作成する
📌 例: ステータスが変更されたらタスクを進行中に移動、高優先度にマークされたらチームリーダーを割り当て、期日が過ぎたらプロジェクト所有者に通知する。
📖 こちらもご覧ください：ClickUpの自動化ガイド（ユースケース例付き）
この基盤の上に構築されたClickUpオートパイロットエージェントは、新たなレベルの知能的自律性を実現します。これらのAI搭載エージェントは以下を基盤として動作します：
- トリガー（例：タスク更新、チャットメンション）
- 条件（例：メッセージに緊急が含まれる）
- アクション（例：スレッドを要約する、タスクの割り当て、通知の送信）
- ツール（例：チャンネルへの投稿、フィールドの更新）
- ナレッジ（例：社内ドキュメント、タスク、フォーム、チャット履歴）
情報を実用的なコンテキストに変換する
ClickUp AIは、既存のワークスペースデータを活用し、セットアップ不要でよりスマートに動作します。ワークスペースの情報を即座に活用可能なコンテキストに変換する方法は以下の通りです：
- *タスクとサブタスク:ClickUpタスク内でフォローアップの割り当て、要約生成、優先度調整を実行。AIが担当者、期日、コメントを直接参照
- ドキュメントとwiki: 計画策定時にDocsを活用し、チーム知識を参照させたり、ドキュメントを要約するよう要求したり、要点を抽出させたりする/AIの活用方法
- カスタムフィールド：独自のタグ、カテゴリ、スコアを使用して応答をパーソナライズ。AIがメタデータを解釈し、チームの言語に合わせて出力を調整します
- コメントとチャット: スレッドをまたいで会話を継続したり、議論に基づいてアクションを生成したりできます
AI搭載カスタムフィールドの実演はこちらで視聴可能。👇🏼
モデルコンテキストプロトコルの未来
AIが静的なチャットボットから動的なマルチエージェントシステムへと移行を続ける中、MCPの役割はますます重要になる。OpenAIやAnthropicといった大手企業の支援を受けるMCPは、複雑なシステム間での相互運用性を約束する。
しかし、その約束には大きな疑問が伴います。🙋
まず、現在のMCP実装の大半はデモレベルであり、基本的なスタジオトランスポートを使用し、HTTPサポートがなく、組み込みの認証や認可機能も提供していません。これは企業導入には不向きです。実世界のユースケースでは、セキュリティ、可観測性、信頼性、柔軟なスケーリングが求められます。
このギャップを埋めるため、MCPメッシュという概念が登場しました。これはマイクロサービスで用いられるような実証済みのサービスメッシュパターンをMCPインフラに適用するものです。MCPメッシュは、複数の分散サーバー間におけるセキュアなアクセス、通信、トラフィック管理、耐障害性、ディスカバリの実現にも貢献します。
同時に、ClickUpのようなAI搭載プラットフォームは、深く組み込まれたアプリ内コンテキストモデルが、チーム中心の環境においてより実用的な代替案となり得ることを示している。
今後、ハイブリッドアーキテクチャが登場し、認識能力と実行能力を兼ね備えたAIエージェントの実現が期待される。
生産性向上のためのClickUp活用プロトコル
モデルコンテキストプロトコルは/AIが外部システムにアクセスする方法を標準化しますが、複雑な技術的セットアップを必要とします。
MCPは強力ですが、技術的なセットアップが必要であり、開発時間やコストの増加、継続的なメンテナンスの課題をもたらします。
ClickUpは、ワークスペースに直接組み込まれたClickUp BrainとAutomationsにより、実用的な代替手段を提供します。
タスクの文脈、プロジェクトデータ、ユーザーの意図を自動的に理解します。これにより、エンジニアリングのオーバーヘッドなしでスケーラブルな文脈認識型AIを求めるチームにとって、ClickUpは理想的なローコードソリューションとなります。