モデルコンテキストプロトコル（MCP）

MCPとは

モデルコンテキストプロトコル（Model Context Protocol、MCP）は、AIシステムやアプリケーションにおいて、モデルとコンテキスト情報の相互作用を標準化するためのフレームワークです。MCPは、特に大規模言語モデル（LLM）やその他のAIモデルが、一貫性のある方法でコンテキスト情報を処理、保持、共有するための仕組みを提供します。

MCPの目的

MCPの主な目的は以下の通りです：

• モデルとアプリケーション間のコンテキスト情報の標準化された交換を可能にする
• コンテキスト管理の複雑さを抽象化し、開発者の負担を軽減する
• コンテキスト情報の一貫性と整合性を確保する
• 異なるモデルやシステム間での相互運用性を向上させる
• 長期的な会話や複雑なタスクにおけるコンテキスト管理を効率化する
• プライバシーとセキュリティを考慮したコンテキスト処理を促進する

MCPの主要コンポーネント

MCPは以下の主要コンポーネントで構成されています：

コンテキストの種類

MCPでは、以下のようなさまざまな種類のコンテキスト情報を扱います：

• 会話コンテキスト： ユーザーとシステム間の対話履歴
• ユーザーコンテキスト： ユーザーの設定、好み、履歴情報
• タスクコンテキスト： 現在実行中のタスクに関する情報
• 環境コンテキスト： システムの実行環境に関する情報
• ドメインコンテキスト： 特定の領域や業界に関する知識
• 時間的コンテキスト： 時間に関連する情報（現在時刻、タイムゾーン、期間など）

MCPの実装パターン

MCPを実装する際の一般的なパターンには以下のようなものがあります：

1. コンテキストインジェクション

モデルへの入力にコンテキスト情報を直接埋め込むパターンです。

function processUserInput(userInput, contextContainer) {
    // コンテキスト情報をプロンプトに埋め込む
    const prompt = `
システム: ${contextContainer.systemInstructions}
ユーザー履歴: ${contextContainer.userProfile}
前回の会話:
${contextContainer.conversationHistory}

ユーザー: ${userInput}
アシスタント:`;

    return model.generate(prompt);
}
    

2. コンテキストミドルウェア

リクエストとレスポンスの間にコンテキスト処理層を挿入するパターンです。

// コンテキストミドルウェアの例
class ContextMiddleware {
    constructor(contextManager) {
        this.contextManager = contextManager;
    }
    
    async process(request, next) {
        // リクエスト前のコンテキスト処理
        const context = await this.contextManager.getContext(request.userId);
        request.context = context;
        
        // モデル処理の実行
        const response = await next(request);
        
        // レスポンス後のコンテキスト更新
        await this.contextManager.updateContext(request.userId, {
            lastInteraction: new Date(),
            lastResponse: response.content
        });
        
        return response;
    }
}
    

3. コンテキストアウェアモデル

モデル自体がコンテキスト管理機能を内蔵しているパターンです。

class ContextAwareModel {
    constructor(baseModel, contextStore) {
        this.baseModel = baseModel;
        this.contextStore = contextStore;
    }
    
    async generate(input, userId) {
        // コンテキストの取得
        const userContext = await this.contextStore.getUserContext(userId);
        
        // コンテキストを考慮した生成
        const output = await this.baseModel.generate(input, userContext);
        
        // コンテキストの更新
        await this.contextStore.updateUserContext(userId, {
            lastQuery: input,
            lastResponse: output,
            interactionCount: userContext.interactionCount + 1
        });
        
        return output;
    }
}
    

MCPの実装例

class ConversationContext {
    constructor(maxHistoryLength = 10) {
        this.messages = [];
        this.maxHistoryLength = maxHistoryLength;
        this.metadata = {
            createdAt: new Date(),
            lastUpdated: new Date(),
            sessionId: generateUniqueId()
        };
    }
    
    addMessage(role, content) {
        this.messages.push({
            role,
            content,
            timestamp: new Date()
        });
        
        // 履歴の長さを制限
        if (this.messages.length > this.maxHistoryLength) {
            this.messages.shift();
        }
        
        this.metadata.lastUpdated = new Date();
    }
    
    getFormattedHistory() {
        return this.messages.map(msg => 
            `${msg.role}: ${msg.content}`
        ).join('\n');
    }
    
    clear() {
        this.messages = [];
        this.metadata.lastUpdated = new Date();
    }
}
        

class ContextManager {
    constructor() {
        this.contexts = new Map();
    }
    
    getOrCreateContext(userId) {
        if (!this.contexts.has(userId)) {
            this.contexts.set(userId, new ConversationContext());
        }
        return this.contexts.get(userId);
    }
    
    async processUserMessage(userId, userMessage) {
        const context = this.getOrCreateContext(userId);
        context.addMessage('user', userMessage);
        
        // モデルへの入力を準備
        const prompt = `以下は会話の履歴です：\n${context.getFormattedHistory()}\n\nアシスタント:`;
        
        // モデルからの応答を取得
        const response = await callModel(prompt);
        
        // 応答をコンテキストに追加
        context.addMessage('assistant', response);
        
        return response;
    }
}
        

MCPの利点

MCPを導入することで得られる主な利点は以下の通りです：

• 一貫性の向上： モデルの応答が前後の文脈を考慮した一貫性のあるものになる
• 開発の効率化： コンテキスト管理の標準化により、開発者は実装の詳細よりもビジネスロジックに集中できる
• スケーラビリティ： コンテキスト管理が標準化されることで、システムの拡張が容易になる
• 相互運用性： 異なるモデルやシステム間でのコンテキスト情報の共有が容易になる
• パーソナライゼーション： ユーザー固有のコンテキストを効果的に管理することで、よりパーソナライズされた体験を提供できる
• デバッグの容易さ： 標準化されたコンテキスト構造により、問題の特定と解決が容易になる

MCPの課題と考慮事項

MCPを実装する際に考慮すべき課題には以下のようなものがあります：

• コンテキストウィンドウの制限： 多くのモデルにはコンテキストウィンドウのサイズ制限があり、長期的なコンテキスト管理が課題となる
• プライバシーとセキュリティ： コンテキスト情報には機密データが含まれる可能性があり、適切な保護が必要
• コンテキストの関連性： 全てのコンテキスト情報が常に関連性があるわけではなく、適切なフィルタリングが必要
• パフォーマンスのオーバーヘッド： コンテキスト管理による処理オーバーヘッドのバランスを取る必要がある
• コンテキストの鮮度： 時間の経過とともにコンテキスト情報が古くなる可能性があり、更新戦略が必要

MCPの応用例

MCPは以下のようなさまざまな応用例があります：

• 会話型AI： チャットボットやバーチャルアシスタントでの長期的な会話管理
• パーソナライズドレコメンデーション： ユーザーの好みや行動履歴に基づいた推奨
• マルチモーダルAI： テキスト、画像、音声などの異なるモダリティ間でのコンテキスト共有
• エンタープライズAI： 組織固有の知識やポリシーをコンテキストとして活用
• 教育AIシステム： 学習者の進捗や理解度に応じたパーソナライズされた学習体験

まとめ

モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、AIシステムにおけるコンテキスト管理を標準化し、効率化するための重要なフレームワークです。適切に実装されたMCPは、AIシステムの一貫性、パーソナライゼーション、スケーラビリティを向上させ、より優れたユーザー体験を提供します。コンテキスト管理の複雑さを抽象化することで、開発者はビジネスロジックに集中でき、より高度なAIアプリケーションの開発が可能になります。