MCP関連の最新記事まとめ——AI開発の新潮流を追う

この記事の内容

はてなブックマークのMCPタグを軸に、最新のMCP関連記事・動向を紹介します
Google Cloud Agent Development KitやAzure Functions連携など、各社のMCP対応状況を解説します
RAGに代わるMCPベースのドキュメント参照手法や、コスト削減のTipsも取り上げます
GitHub Copilot・Cursor・Claude Desktopなど、主要なAIツールにおけるMCP活用事例を紹介します
ソーシャルブックマークを活用した技術情報収集の方法についても触れます

はじめに——MCPへの注目が高まっています

筆者はここ10年以上、はてなブックマークを使って技術情報をタグ付けしながら記録しています。総ブックマーク数は1万件ほどになりますが、最近特に注目しているのが「MCP」タグのついた記事群です。

MCPとは、AIエージェントが様々な外部システムと連携するための仕組みです。AIエージェントの登場に加えて、MCPを軸にしたアプリケーション開発が急速に広がりつつあります。「アプリをほとんど書かなくてもかなりのことができてしまう」という実感があるほど、開発難易度が下がってきました。

今回はMCPタグのついたブックマーク（執筆時点で16件）を振り返りながら、最新のMCP動向を紹介します。

Google Cloud Agent Development Kit

Googleが公開したAIエージェント向けの開発者キット（Agent Development Kit）です。各社が次々とSDKや開発キットを出してきていますが、このキットはAIエージェント機能に加えてMCPとガードレールも備えています。

100行以下のコードでも賢く動作するとのことで、従来であればロジックとして書いていた部分をLLMに任せ、外部連携部分はMCPで繋ぐという構成が可能です。AI時代のネイティブなアプリケーション開発は、コードの量よりも「AIへの依頼の仕方（プロンプト設計）」の重要性が増してきたと感じます。

ウェブサイトをまるごとMCPサーバー化する

ウェブサイト全体をMCPサーバーとして公開するという試みも登場しています。

従来、AIにドキュメントを参照させる際は、以下のような手順が一般的でした。

ドキュメントをベクトル化する
ベクトルデータベースに格納する
RAGとしてLLMから参照させる

しかし最近は「RAGを使わずにMCP経由で参照する」という方法も有効になってきています。また、コンテキストウィンドウが広がったことで、ドキュメントをまるごとコンテキストに突っ込む手法も現実的になってきました。

同じことを実現する方法が複数出てきており、選択肢が豊富になっています。なお、MCPサーバーを使わなくてもウェブサイト内検索を実現する仕組みは以前から多数あるため、MCPが唯一の手段というわけではありません。

Azure FunctionsとMCPの連携

Azure FunctionsでMCPサーバーを作成する方法も公式に対応されています。

Azure Functionsはイベントをトリガーにして処理を動かす仕組みですが、そこにMCPを組み合わせることで、AIからAzure Functionsを呼び出すことが可能になります。仕組みとしては次のとおりです。

AIがFunctionsを使うと判断する
JSON形式のリクエストが送出される
そのJSONに応じてAzure Functionsが動作する

これにより、これまでHTTPトリガーなどで作成済みのAzure Functionsを、AI経由で簡単に呼び出せるようになります。既存の資産をAIエージェントから活用できる点が大きなメリットです。

公式ドキュメントのMCP対応

各種ツールやサービスの公式ドキュメントがMCPサーバーとして公開されるケースも増えています。コマンド1発でドキュメントを参照できるようになるため、「ドキュメントのMCP対応」が今後のスタンダードになっていく可能性があります。

Microsoft Learnやdocs.microsoft.comのMCP対応についても期待が高まっています。これが実現すれば、AIがMicrosoft公式ドキュメントを参照しながら様々な操作を支援できるようになります。

GitHub Copilot AgentモードとMCP

Visual Studio CodeのGitHub Copilotがエージェントモードに対応し、MCPサーバーを呼び出して活用できるようになっています。エディタ上でAIがMCPを通じて外部リソースに接続できる環境が整いつつあります。

CursorでのMCP活用——社内ドキュメントへの参照

VSCodeから派生したAI搭載エディタ「Cursor」においても、MCPを使って社内ドキュメントや仕様書を参照させるという活用事例が紹介されています。社内勉強会のスライドとして公開されているものもあり、実践的な参考資料として役立ちます。

Azure OpenAI + MCP

Azure OpenAIをベースにMCPを活用する構成も注目されています。Azure OpenAIは課金なしで積極的に利用できる環境もあるため、コストを抑えながらMCPを試すうえで有力な選択肢です。

OpenAI Agents SDK + 複数のMCPサーバー

OpenAIのAgents SDKでは、MCPサーバーをツールとして利用できるようになっています。複数のMCPサーバーを組み合わせてエージェントを構築するアプローチも紹介されており、より複雑なタスクの自動化が可能になっています。

Claude Desktop + Quadrant（ベクトルDB）+ MCP

Claude DesktopとベクトルデータベースのQuadrantをMCPで接続する構成も紹介されています。RAGのデータベースをLLMから利用するという従来の手法を、接続部分にMCPを使って実装するパターンです。

この構成はVS Codeエージェントやその他のMCPクライアントにも同様に適用できます。

コスト削減のTips

LLMの利用コストをどう抑えるかについてのTipsも紹介されています。環境によっては課金が深刻な問題になるため、無償枠や各種プランをうまく組み合わせることが重要です。

現在は各社のサービスに様々なプランや無償枠があり、工夫次第でコストをコントロールしながら活用できる環境が整ってきています。

MCPの動作原理を理解したい方へ

MCPの基本的な動作原理については、動画や記事で解説されているものがあります。Terraformを例にした解説記事なども参考になります。なお、Microsoft認定資格試験の話題など、MCPとは無関係な記事も同タグの記事に混在していることがあるため注意が必要です。

技術情報の収集方法——ソーシャルブックマークの活用

SNSが普及した現代では、情報がアルゴリズムによって流れてくるため、エコーチェンバーが生じやすい面があります。技術情報をしっかりキャッチアップしたい場合は、以下のような方法も有効です。

RSSで公式ブログや技術メディアを購読する
ソーシャルブックマークのタグを指定して読みに行く

はてなブックマークのMCPタグも現在急増中とのことで、定期的にチェックすることで最新動向を追うことができます。

まとめ

MCP（Model Context Protocol）を取り巻く動向は非常に速く進んでいます。本記事では以下のポイントを取り上げました。

Google Cloud Agent Development Kit：MCP・ガードレール対応のAIエージェント開発キット
ウェブサイトのMCPサーバー化：RAGに依存しないドキュメント参照手法
Azure Functions + MCP：既存のFunctionsをAIから呼び出す連携
公式ドキュメントのMCP対応：Microsoft LearnなどへのMCP対応への期待
GitHub Copilot / Cursor / Claude Desktop：主要ツールでのMCP活用事例
Azure OpenAI / OpenAI Agents SDK：MCPを組み合わせたエージェント構築
コスト管理：無償枠・プラン活用によるLLM利用コストの最適化

アプリケーション開発において「ロジックをLLMが担い、外部連携をMCPが担う」という構造が定着しつつあります。今後はドキュメントや各種サービスのMCP対応がさらに加速していくことが予想されます。ぜひソーシャルブックマークやRSSも活用しながら、最新情報をキャッチアップしてみてください。