モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、開発者がデータソースと人工知能（AI）ツールとの間で安全な双方向通信を確立できるようにするオープンスタンダードです。アーキテクチャはシンプルで、開発者はMCPサーバーを介して機能を実証するか、これらのサーバーに接続するAIアプリケーション（MCPクライアント）を作成できます。モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、インテリジェントコマース（aコマース）の開発を加速させます。*注：インテリジェントコマースとは、ソフトウェアがユーザーの代理人として機能し、ユーザーに代わって購入決定を行う電子商取引の一形態です。*
MCPとは何ですか?
MCPプロトコルは元々Anthropicによって開発されましたが、現在ではOpenAIもサポートしています。3月、OpenAIのCEOであるサム・アルトマン氏は、ChatGPTデスクトップアプリケーションを含むOpenAIの全製品でMCPのサポートを追加すると発表しました。BlockやApolloなどの他の企業も、自社のプラットフォームにMCPのサポートを追加しています。このプロトコル自体により、AIモデルはさまざまなソースからデータを取得できるようになり、開発者はデータソースとチャットボットなどのAI搭載アプリケーションとの間で双方向通信を構築できます。
（技術的な側面に関心のある方へ：開発者はMCPサーバーを通じて機能を紹介し、エージェントはMCPクライアントを使用して必要に応じてこれらのサーバーに接続できます。エージェントはサーバーに問い合わせて、利用可能なツールを確認します。サーバーはメタデータを提供するため、エージェントはツールの使用方法を把握できます。エージェントがツールを使用することを決定すると、標準のJSON形式でツール呼び出しリクエストを送信します。）
なぜそれが重要なのでしょうか?重要なのは、ツールとエージェントがユーザー、タスク、データ、目標に関するコンテキストを通信および交換するための統一された方法を提供し、次の機能を提供することです。
相互運用性：MCPプロトコルにより、異なるAIモデル、アシスタント、外部アプリケーションがコンテキストを共有できるため、複数のAI搭載ツールやサービスを簡単に統合できます。
連携：MCPプロトコルは、異なるAIエージェントと外部アプリケーション間のタスクの連携を支援し、作業の重複や頻繁なユーザー入力の必要なく、シームレスに連携して動作することを保証します。
包括的なエコシステム：MCPのような標準規格があれば、サードパーティの開発者はAIアシスタントと容易に「同じ言語」でやり取りできるプラグインやツールを作成でき、エコシステムの成長を加速させることができます。このような統合は、様々なアプリケーションにおけるAIの利用拡大に不可欠です。
たとえば、Google マップの MCP サーバーを見てみましょう。このサーバーは現在、住所を座標に変換する (およびその逆)、場所を検索する、場所の詳細情報を取得する、場所間の距離を計算する (移動時間も含む)、高度データを取得する、そしてもちろん道順を取得する、という 7 つの機能を提供しています。これらの機能は、マッピングおよびロジスティクス アプリケーションに不可欠です。
MCP を気にする人は誰ですか?多くの組織 (小売業者、銀行など) は、自社のエージェントが顧客のエージェントと対話できるように、独自の AI 機能を開発したいと考えています。小売業を例に挙げてみましょう。ウォルマート米国事業のCTO、ハリ・ヴァスデフ氏は、 彼らは言う 企業は独自のエージェントを構築して消費者エージェントと対話し、推奨事項や追加の製品情報を提供します。一方、消費者エージェントは小売エージェントに好みに関する情報などを提供できます。エージェント間のこのやり取りにより、パーソナライズされたショッピング体験が向上します。
銀行、小売業者などは、顧客エージェントが Web ページや API を使用するのではなく、小売エージェントとやり取りして必要なサービスを取得することを望んでいます。 Frank Young 氏はこの動向をうまく要約し、組織は既存のインフラストラクチャを使用して単純なフロー (サブスクリプションなど) をサポートするために API を提供する一方で、エージェントベースの商取引のフロントエンド (交渉、不正行為への対応、最適化) では、これらの複雑で価値の高いシナリオを捕捉するために MCP サーバーを実装すると述べています。このアプローチにより、複雑なビジネス プロセスを自動化し、効率を向上させることができます。
MCP のセキュリティ上の課題はまだ解決されていません。
エージェントコマースのビジョンは非常に魅力的ですが、その真の可能性を実現するには、セキュリティ、安全性、コスト効率を確保するための必要なインフラストラクチャが不可欠です。MCPプロトコルは、サーバーとクライアント間の相互認証（これはウォルマートのエージェントか？デイブ・バーチのエージェントか？）のための標準的なメカニズムを定義しておらず、APIへの認証委任方法（エージェントがオープンバンキングを利用できるように）も規定していません。この問題を解決する一つの方法は、MCPサーバーがエージェントの認証情報を何らかの登録情報（基本的なAI駆動型顧客確認（KYC）手続き）と照合し、信頼できるエージェントのみがアクセスできるようにすることです。これは、より高度なKYAインフラストラクチャへの第一歩となる可能性があります。
MCP サーバーは独立した開発者と貢献者によって管理されるため、セキュリティ標準を監査、適用、検証するための中央プラットフォームは存在しません。この分散型モデルでは、セキュリティ慣行にばらつきが生じる可能性が高くなり、すべての MCP サーバーが安全な開発原則に準拠していることを保証することが難しくなります。さらに、MCP サーバー用の統合パッケージ管理システムがないため、インストールとメンテナンスが複雑になり、古いバージョンや誤って構成されたバージョンが展開される可能性が高くなります。さまざまな MCP クライアントで非公式インストーラーを使用すると、サーバーの展開のばらつきが増し、一貫したセキュリティ標準を維持することが難しくなります。 *注: この差異は、厳格な規制遵守が求められる環境では特に困難です。*
MCPには、相手方の認証と認可を処理するための統一されたフレームワークが欠如しており、IDの検証やアクセス制御のメカニズムも存在しないため、きめ細かな権限の適用が困難になります。MCPには権限モデルも存在せずOAuthに依存しているため、ツールとのセッションは完全にアクセス可能か制限されるかのどちらかとなり、Andreessen Horowitzは、追加のプロキシやツールの導入によって複雑さが増すと指摘しています。そのため、追加の何かが必要となり、その候補の一つがポリシー決定ポイント（PDP）と呼ばれるものです。これは、アクセス制御ポリシーを評価するコンポーネントです。アクターのID、アクション、リソース、コンテキストなどの入力に基づいて、操作を許可するか拒否するかを決定します。
サイバーセキュリティスタートアップGluuの創設者であるマイク・シュワルツ氏は、ポリシー決定ポイント（PDP）はかつてサーバーやメインフレーム上で稼働するインフラストラクチャ負荷の高いものであったが、オープンソースのCedarポリシー言語を使用するPDPはモバイルアプリに組み込んで実行できるほど小さく高速であり、インテリジェントAIの中核コンポーネントとして進化していくべきだと強調している。AWSは2024年に、機械推論に関する広範な研究を経てCedarポリシー構文を発表した。重要なのは、Cedarは決定論的であるということ、つまり同じ入力が与えられれば常に同じ答えが得られるということだ。セキュリティにおける決定論は信頼構築に不可欠であり、信頼構築には同じことを繰り返し行うことが必要となる。マイク氏は、組み込み型のCedarベースのポリシー決定ポイントはインテリジェントAIのすべての要件を満たしていると述べている。
自動取引プロトコル（MCP）による新たな始まり
これは単なるeコマースの掲載情報ではありません。ジェイミー・スミス氏が指摘するように、デジタルエージェントに「エッフェル塔が見えるパリのホテルを400ドル以下で探して」と依頼した場合、エージェントは単にGoogleで検索するだけではありません。代わりに、依頼内容に加えて、あなたの認証情報（デジタルウォレットから取得）、支払い方法、ロイヤルティプログラムなどの情報、そして価格制限、タイムゾーン、ロイヤルティプログラムといった制約条件をまとめて処理します。これが「構造化されたコンテキストペイロード」となり、エージェントとやり取りできる様々な旅行ウェブサイトに送信されます。
セキュリティ層のないインターネット上に構築された電子商取引（したがってデジタルマネーやデジタルIDもない）とは異なり、a-commerceは市場参加者に真のセキュリティを提供するインフラストラクチャ上に構築されます。この安全なインフラストラクチャの実装は、デジタルマネーとデジタル ID をコアコンポーネントとして提供したい FinTech 企業やその他のスタートアップ企業にとって大きなチャンスとなります。自動コマース プロトコル (MCP) を中心に識別、認証、承認のメカニズムが標準化されているため、a-コマースがマスマーケット全体で急速に加速すると予想しない理由はありません。
