あなたはAPIを呼び出し、文書を取得する、甚至いはワークフローをトリガーできるAIエージェントを持っています。しかし、システムをスケールアップするたびに、問題が発生し始めます。 🫨
ここまでの内容をご覧になった方は、エージェントの行動を管理するためのよりクリーンで構造化された方法が必要でしょう。MCPクライアントは、この点で鍵となる役割を果たします。
このガイドでは、MCPクライアントとは何か、その仕組みを解説します。さらに、ClickUpがエージェントワークフローをどのように処理するか、余計なフレームワークなしで確認します。さあ、始めましょう！
MCPクライアントとは何ですか？
Model Context Protocol（MCP）は、AIエージェントが企業システムとセキュリティを確保して相互作用できるようにするオープンフレームワークです。分散型ツールやサービス間でメモリ管理、コンテキスト認識型推論、オーケストレーションを可能にします。
MCPクライアントは、このアーキテクチャにおける重要なコンポーネントであり、ClaudeデスクトップアプリやカスタムエージェントフレームワークなどのAIアプリケーションに組み込まれています。MCPサーバーとの一対一のステートフル接続を確立し、AIモデルと外部システム間の通信を管理します。
MCP /AIインフラストラクチャにおいて、以下の役割を果たします：
- サーバーとのプロトコルバージョンと機能の交渉
- JSON-RPC（JavaScript オブジェクト Notation-Remote Procedure Call）メッセージの転送管理
- ツールとAPIの発見と実行
- セキュリティなコンテキストで企業リソースにアクセスする
- プロンプトの処理や、ルート管理やサンプルなどのオプション機能の取り扱い
MCPクライアントの種類:
- *シンプルなツール使用クライアント: チャットボットや/AIなど、計算機や天気ツールを呼び出すような単一の単純なタスクを実行する基本的なクライアント。
- *エージェント型フレームワーククライアント: AIエージェント向けのより高度なクライアントで、複雑な多ステップの目標を達成するためにツールの呼び出しシーケンスを管理します（例: 飛行機の予約ツールとホテルの予約ツールを呼び出して旅行プランなど）
- *アプリケーション埋め込み型クライアント: 特定のアプリケーション（例：CRM）に組み込まれたクライアントで、AIアシスタントが自然言語を使用してそのアプリケーションの機能を制御できるようにします。
- オーケストレータークライアント: 高度なクライアントで、中央 hub として機能し、タスクを異なるツールサーバーに委任したり、複数の AIエージェントを協調させて複雑なワークフローを実行したりします。
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MCPクライアントの主要な機能
MCPクライアントは、AIエージェントと企業システムの間でオペレーショナルブリッジとして機能し、文脈豊かなAIインタラクション、リアルタイムな意思決定、動的なタスク実行を可能にします。以下は、その機能を定義する主要な機能です：
- 接続を確立します：特定のMCPサーバーコードとの一対一のステートフルセッションを維持し、隔離された安全な相互作用を保証します。
- プロトコルと機能の交渉: 初期の手順を実行し、プロトコルバージョンと相互にサポートされる機能を一致させることで、互換性と最適な機能性を確保します。
- 双方向通信の管理: ホストアプリケーションと接続されたクライアント・サーバーアーキテクチャの間で、リクエスト、レスポンス、通知を含むJSON-RPCメッセージのルーティングを処理します。
- ツールの発見と実行: サーバーによって公開されている利用可能なMCPツールを特定し、その実行を促進します。これにより、AIエージェントはデータ取得やタスク実行などのアクションを実行できるようになります。
- リソースのアクセスと管理: *サーバーがプロバイダーとして提供するファイルやデータベースなどのさまざまなリソースと相互作用し、AIエージェントが外部データをオペレーションに組み込むことを可能にします。
- セキュリティとアクセス制御を最優先:* ローカル優先のアプローチを採用し、サーバーは明示的にリモート使用が許可されない限りローカルで実行されます。これにより、ユーザーがデータとアクションの制御を保持できます。MCPサーバーのテスト用の認証資格情報は、例えばサーバープロセスに渡しされる仮想環境変数を通じて安全に管理できます。
MCPクライアントとAPIの比較説明
MCPクライアントとAPIは、ソフトウェア間の相互作用においてどちらも不可欠ですが、それぞれ異なる目的を果たします。本質的に、MCPクライアントはAIエージェントが外部ツールと相互作用するための専用コンポーネントであり、一方APIは、多様なソフトウェアアプリケーションが相互に通信するための広範なルールセットです。
MCPクライアントは実行時発見機能をサポートし、/AIが利用可能なツールを問い合わせることができます。一方、APIは通常、開発者が読み込む必要がある静的ドキュメントに依存しています。
MCPクライアントの活用事例
以下は、MCPクライアントの機能を説明する具体的なワークフロー自動化の例です：
🤖 マルチエージェント協調
複雑なワークフローでは、複数のAIエージェントが協力して作業を行う必要があり、それぞれが異なるサブタスクを担当します。MCPクライアントは、統一されたプロトコルを提供することで、コンテキストの共有とツールへのアクセスを可能にし、この協力を支援します。
各エージェントは独立して動作し、MCPクライアントを介して構造化されたタスクを通じて非同期に通信し、効率的かつ協調的な問題解決を実現します。
📌 例: 企業向けITサポートシステムでは、複数のAIエージェントを活用してユーザーの問題に対応します。例えば、「最後のソフトウェア更新後、ノートパソコンが起動しません」といった問い合わせに対応します。
- ロールバックが失敗した場合、デバイス置換エージェントがハードウェアの交換を実行します。
- ハードウェア診断エージェントは、デバイスの物理的なコンポーネントを検査します。
- ハードウェアが機能している場合、ソフトウェアロールバックエージェントは最近の更新を評価します。
🧠 豆知識: Claude 4 Opusは『ポケットモンスター 赤』を24時間連続でプレイし、すべての内容を記憶しました。MCPを使用して進捗を追跡し、プランを立て、開始から終了まで一貫性を保ちました。
🤖 カスタマーサポート向けのメモリ強化型エージェント
従来のAIエージェントは、長時間の相互作用において文脈を保持することができません。MCPクライアントは、エージェントがセッションを超えて文脈情報を保存し、取得できるようにすることで、この課題を解決します。
ほとんどのケースで、MCPサポートはエージェントがデータベースや文書などの多様な情報源から情報にアクセスし統合することを可能にし、応答の関連性と正確性を向上させます。
📌 例: 航空会社が統合型メモリシステムを搭載したAIエージェントを採用し、カスタマーサポートを強化しています。頻繁に利用する顧客がフライトの変更をリクエストした場合、エージェントは:
- エンティティメモリにアクセスして、頻繁に利用される顧客番号などの詳細情報を管理します。
- 長期記憶から過去の貼り付けされた相互作用と好みを取得します。
- 短期記憶を使用して、現在のセッション中に文脈を維持します。
⚙️ ボーナス: ドキュメント記憶と検索に依存するエージェントの場合、RAG vs. MCP vs. /AIエージェントは、記憶を活用したエージェントが伝統的なアプローチとどのように異なるかを直接比較します。
🤖 自主的なタスクマネージャー
CEOやプロジェクトマネージャーとして機能するAIエージェントなど、異なる種類のAIエージェントは、タスクをプラン、実行、監視するために多様なツールとデータへのアクセスが必要です。
MCPクライアントは、これらのエージェントがカレンダー、プロジェクト管理ツール、コミュニケーションプラットフォームなどとの接続を、インタラクティブなチャットインターフェースを通じて統一された方法で実現します。
📌 例: テクノロジー企業がプロジェクト管理タスクを監督するAIエージェントを実装します。エージェントは:
- チーム内のコミュニケーションと進捗レポートを要約する。
- プロジェクトのタイムラインとマイルストーンを監視します。
- タスクをチームメンバーに、作業負荷と専門知識に基づいて割り当てます。
🚀 ClickUpのメリット: AIを活用して、実際の状況に基づいてタスクを自動優先順位付けします。例えば、顧客が不満を表明した際にバグを緊急タスクとしてマークするなど。タスクの分類に費やす時間を減らし、問題解決に集中できます。
MCPクライアントの実践的な仕事
MCPクライアントは、大規模言語モデル（LLM）アプリケーションと企業システムの間を橋渡しするプロトコル駆動型のブリッジです。これらのクライアントは、AIが外部コンテキストと推論し、大規模なスケールで意思決定を実行できるようにする構造化された通信エンドポイントです。
以下に、その内部で機能する様子を解説します。 👇
ステップ #1: セッションの初期化と機能のネゴシエーション
起動時、MCPクライアントはMCPサーバーとのハンドシェイクを実行し、セッションを確立します。このプロセスでは、プロトコルバージョンと機能の互換性を確認するために、両者が情報を交換します。クライアントがリクエストを送信すると、サーバーはサポートする機能一覧を返答します。
この交渉により、両当事者が利用可能なツール、リソース、プロンプトを理解し、効果的なコミュニケーションのフェーズを設定します。
🔍 知っていましたか？MCP Bridge を使用することで、複数のモデルコンテキストプロトコルサーバーを単一の RESTful API に接続できます。これにより、多数の異なる統合を必要とせずに、より柔軟な運用が可能になります。
ステップ #2: ツールの発見とコンテキストの提供
セッションを確立した後、クライアントはtools/listなどのメソッドを使用してサーバーにクエリ、利用可能なツールとリソースを検出します。サーバーは、説明と入力スキーマを含む機能のリストを返します。
クライアントはこれらの機能をAIモデルに提供し、通常は機能呼び出しAPIと互換性のあるフォーマットに変換します。このプロセスにより、AIエージェントは拡張されたスキルセットを獲得し、より幅広いタスクを実行できるようになります。
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ステップ #3: ツールの起動と実行
AIエージェントがユーザーのリクエストを履行するために特定のツールが必要と判断した場合、クライアントはサーバーに対してtools/callリクエストを送信し、ツール名と必要な引数を指定します。
サーバーはリクエストを処理し、基盤となる外部システム（例：APIを呼び出す、データベースをクエリする）と相互作用し、要求されたアクションを実行します。結果は標準化されたフォーマットでクライアントに返されます。
知っていましたか？ *AIはデータを共有することなく協業可能です。フェデレーテッドコンテキスト学習により、複数のモデルがプライバシーやコンプライアンスのリスクを負わずに相互学習が可能です。
ステップ #4: 統合と応答生成
クライアントは、サーバーの結果をAIアプリケーションのコンテキストに統合します。この情報はAIモデルにプロバイダーされ、その後の応答や行動を決定する際に活用されます。
例、AIエージェントがデータベースからデータを取得した場合、その情報を活用してユーザーのクエリに正確に回答できます。このシームレスな統合により、AIエージェントは適切な文脈に基づいた回答をプロバイダーできます。
🧠 豆知識: MicrosoftはMCPを「AIアプリのUSB-C」と呼んでいます。なぜなら、MCPはAIがアプリ、サービス、Windowsツールにシームレスなフローで接続できるためです。
📮 ClickUp Insight: 24%の従業員が反復タスクがより意味のある仕事をする妨げになっていると回答し、さらに24%がスキルが十分に活用されていないと感じています。これは、ほぼ半数の労働者が創造的なブロックに直面し、評価されていないと感じていることを示しています。 💔
ClickUpは、トリガーに基づいて定期的なタスクを自動化できる設定が簡単なAIエージェントを活用し、高インパクトな作業に焦点を戻すお手伝いをします。例として、タスクが完了するマークされると、ClickUpのAIエージェントは自動的に次のステップを割り当て、リマインダーを送信、またはプロジェクトのステータスを更新し、手動でのフォローアップから無料になります。
💫 実際の結果: STANLEY Securityは、ClickUpのカスタマイズ可能なレポートツールを活用することで、レポート作成に要する時間を50%以上削減し、チームがフォーマット作業に費やす時間を減らし、予測に集中できるようになりました。
MCPクライアントを使用する際のリミットと考慮点
MCPクライアントはエージェント型AIシステム構築の強力な基盤を提供しますが、考慮すべき重要なリミットがいくつか存在します。 💭
- 進化するプロトコル標準：*MCPは標準化ライフサイクルの初期段階にあるため、プロトコルの部分、メッセージフォーマット、またはサポートされる機能の一部が変更される可能性があります。
- スキーマ駆動型の複雑さ: MCPの有効な活用は、ツール定義、プロンプトフォーマット、リソース契約のための明確で構造化されたJSONスキーマに大きく依存関係にあります。適切に定義されていないスキーマは、脆弱な統合やLLMエージェントによるツールの誤った使用という結果をもたらす可能性があります。
- 非標準エージェントのオーバーヘッド: *MCPプロトコルをネイティブにサポートしないエージェントは、内部ロジックとMCPの期待値を翻訳するためのラッパー層またはカスタムアダプターが必要です。
🚀 ClickUpのメリット: MCPクライアントはカスタム実装と技術的なセットアップが必要ですが、ClickUpではコードを1行も書かずにルーティンワークフローを自動化できます。このガイドでは、手動のビジネスプロセスを自動化する方法を説明しています。
ClickUpがMCPのようなエージェントワークフローをサポートする方法
MCPクライアントは強力な機能を提供しますが、特に非標準のエージェント間では、手動でのコンテキストの統合や大規模な統合の仕事が頻繁に必要となります。
ClickUpはここでの違いを実感できます。
これは、プロジェクト管理、ドキュメント、チームコミュニケーションを1つのプラットフォームに統合した、次世代のAI自動化と検索技術で加速された、仕事のためのすべてアプリです。
ClickUpは単なるタスク管理ソフトウェアではありません。MCPのようなエージェントワークフローを、より統一的で効率的な方法でサポートすることで、MCP実装プラットフォームの必要性を排除し、運用上のオーバーヘッドを削減します。詳しく見てみましょう。 👀
インフラストラクチャのオーバーヘッドなしでコンテキスト認識型メモリを実現
ほとんどのMCPセットアップでは、ベクトルストアの結合やプロンプトチェーンの連鎖が必要です。
ClickUp Brainが解決します。
これは、あなたのエージェントワークフローの神経中枢であり、メモリ、コンテキスト、推論を直接ワークスペースに組み込みます。従来のセットアップのように浅いプロンプトウィンドウやAPIに依存したメモリではなく、ClickUp Brainはタスク、ドキュメント、タイムライン、コメント、依存関係をリアルタイムで理解します。
その永続的なプロジェクトメモリは、過去の更新履歴、障害要因、記録された時間、担当者の活動を保持します。製品バックログ内のタスクが繰り返し遅延する場合、AIはそれをエスカレーションの対象として flag したり、過去の行動パターンに基づいてリソースの再配分を提案したりできます。
*例: ClickUp Brainに「プロジェクトAに関する法務とITチームの最新の進捗は？」と尋ねることができます。ClickUp Brainは関連するタスク、ドキュメント、コメント、タイムラインを横断検索し、完了したマイルストーン、未解決の課題、指摘されたリスクをまとめた進捗レポートを生成します。
すべてのLLMモデルを一元管理
ClickUp Brainを使用すれば、ワークスペースから直接さまざまなAIモデルにアクセスできます。ChatGPT、Claude、Geminiの間を自由に切り替えて利用可能です。複雑な問題の解決がこれまでになく簡単になりました。
自律型AIエージェントで、あなたの指示に従うやることを行います。
ClickUp Brainは、ワークスペースデータを継続的に解釈し構造化することで、ClickUp AIエージェントが最小限のユーザー入力で動作できるようにします。これらのエージェントは、手動で作成されたルールや外部メモリに依存しません。代わりに、ClickUp Brainが実行する同じ文脈的知能を継承しています。
これらの生産性のための/AIエージェントが、大規模なMCPのような自律性を実現する仕組みを見ていきましょう：
- タスク自動化エージェント*は、sprintプランニングやバックログの整理など、繰り返し行う仕事を処理し、タスクのステータス、期日、または障害に基づいてアクションをトリガーします。
- データアナリスト*は、プロジェクトにリンクされているデータを使用してメトリクスやキャンペーン結果を分析し、洞察を抽出したり異常を検出したりします。
- カスタマーサービスボット*は、共有ドキュメントやタスクスレッドから情報を取得し、内部の質問やクライアント向けの質問を迅速に解決します。
- 競合監視ツール*は、外部環境の変化を追跡し、ClickUp内で実行可能な要約をまとめ、Google Alertsや公開データセットなどの統合機能と同期します。
- *トリエイジエージェントは、入力されるリクエストや会話を関連するタスクにマップし、タスクの追跡可能性と実行の確実性を確保します。
- *エージェントは、ドキュメント、wiki、SOPなどの内部知識ベースにアクセスし、例えば「生産環境のバグのエスカレーションプロセスは何か？」といったクエリに回答します。
反復タスクを効率化する自動化機能
ClickUp Automationsは、繰り返し作業を正確に処理するのに最適です。ClickUp Brainと組み合わせることで、よりスマートで適応性が高く、設定が簡単なソリューションとなります。
Autopilot AgentsとClickUp自動化はどちらも論理ベースのワークフローに従いますが、異なる種類のタスク向けに設計されています：
- Autopilot Agentsは、状況に応じて文脈に応じた意思決定、会話応答、またはコンテンツのインテリジェントな生成が必要となる際にステップします。
- 自動化*は、設定されたルールに基づいてルーティン作業を処理するのに最適です。例えば、条件が満たされた際にタスクのステータスを更新したり、同僚に割り当てたりする作業が該当します。
AI Automation Builderを使用すれば、複雑なワークフローを手動で組み立てる必要はありません。単に「期限切れのタスクをすべてプロジェクトリーダーに割り当て、ステータスをAt Riskに変更する」といった自然な言葉で要件を記述するだけで、ClickUp Brainが適切なトリガーとアクションを含むワークフローを瞬時に作成します。
クリック一つで編集や公開が可能です。
タスク作成者、ウォッチャー、またはトリガーユーザーなどの変数を使用することで、リアルタイムの役割や所有権の変更に適応する自動化を実現できます。特に、チーム交代やクライアントベースのワークフローにおいて有用です。
📖 関連記事: AIを活用してタスクを自動化する方法
相互運用性によりTogglコストを削減
ClickUp Integrationsは、Figma、Microsoft Teams、Google Driveを含む1000を超えるツールとの接続を可能にします。
ClickUpの統合機能の一部は、/AIエージェントがさまざまなプラットフォーム間でデータにアクセスし操作する機能を可能にし、相互運用性と一貫したコンテキスト管理を実現します。これはMCPの核心的な原則です。
🔍 知っていましたか？ AIエージェントは現在、他のAIエージェントを管理しています。MCPを使用すると、エージェントはサブエージェントにタスクを割り当て、その進捗を追跡し、何か問題が発生した場合にステップインすることができます。
✨ボーナス: ワークフローを強化する Brain Max—ClickUpの最も先進的なAIソリューション！Brain Maxは、強力な自動化、インテリジェントなタスク管理、テキストから音声への変換機能、リアルタイムの洞察を組み合わせ、よりスマートに働くためのツールです。プロジェクト管理、チームとのコラボレーション、日常タスクの最適化など、あらゆるシーンでBrain Maxは生産性を次のレベルへ引き上げます。
ClickUpでクライアントの負担を軽減しましょう
ツール間で推論、記憶、行動を実行する必要があるエージェントを構築している場合、MCPクライアントは、情報フローを正確に設計するための柔軟性を提供します。
ただし、これにはリミットもあります。 👎
ClickUpは、エンジニアリングの負担を軽減しつつエージェントのような動作を実現する代替案として、強力な提案を行っています。
ClickUp Brainを使用すると、文脈を理解するAIと、コードなしで反復的なタスクを自動化する機能を利用できます。さらに、統合機能により、ツール同士が連携して動作します。時には、シンプルなシステムがより迅速に成果をもたらすことがあります。
ClickUpに登録して、エージェント型生産性がどのようなものか体験しましょう！
よくある質問（FAQ）
要約すると、MCPクライアントは/AIエージェントのための専門的な「翻訳者兼アシスタント」として機能し、外部ツールを利用したり、現実世界からの情報を取得したりできるようにします。
AIエージェントは「思考者」または「脳」です。 これは、意思決定を行い、目標を理解し、推論し、何をすべきかを決定する核心的な知能です。目標を持つ部分です。 MCPクライアントは「コミュニケーションツール」または「口と耳」です。 AIエージェントが外部世界と相互作用するために使用する特定のツールです。自身で思考を行うことはありません。
はい、MCPクライアントのオープンソース実装は数多く存在します。Model Context Protocol（MCP）自体がオープン標準であるため、その発展は強力なオープンソースエコシステムによって推進されています。これらの実装は、公式の開発キットからコミュニティが構築したアプリケーションまで、柔軟なツール利用を可能にするために、いくつかのフォームを範囲としています。