MCPの未来と標準化への道とは？｜MCP入門 7.0｜AI文脈設計の次なるステージとグローバル接続性
第7章 MCPの未来と標準化への道
これまでの章では、Model Context Protocol（MCP）の基礎から実践、ユースケース、技術的アーキテクチャに至るまでを段階的に学んできました。 最終章となるこの第7章では、そうした蓄積を踏まえ、MCPの未来──すなわち「業界標準としての進化可能性」や「グローバルなLLM基盤との接続性」──について展望していきます。
LLMが日常に浸透しつつある今、単なるテキスト生成ではなく「状態の理解」や「役割の再現性」「継続的な記憶・文脈の管理」が求められています。 その中核にあるのがMCPであり、これをどのように拡張し、他のエコシステムと共存させ、持続可能な設計原則に昇華させていくかが、今後の重要なテーマとなります。
7.1 OpenAI GPT、Claude、Geminiなどのアプローチ比較
各社のLLMは、それぞれ独自の方法でコンテキスト管理を行っています。本節では、主要な大規模言語モデル（OpenAI GPT, Anthropic Claude, Google Gemini）がどのような文脈管理手法やメモリ機構を備えているかを比較し、MCPとの親和性や課題を分析します。
7.2 LLM Memory APIとMCP
LLMに標準搭載されつつある「メモリAPI」は、ユーザー情報や履歴を長期的に保持・呼び出す機能を提供します。MCPとMemory APIがどのように連携できるか、また、コンフリクトや競合を避けるための設計指針について考察します。
7.3 W3CのAI Context仕様に向けた動き
AIの国際標準化に向けて、W3CやISOでも「AIにおける文脈（Context）」の定義が進みつつあります。本節では、それらの動向を紹介し、MCPがそれらとどう整合・発展し得るかを検討します。
7.4 「人格」「役割」「意図」が設計可能な時代へ
最後に、MCPが実現するビジョンとして、「AIに人格を与える」「役割と意図を明示し、制御可能にする」という世界観について考察します。 単なるインターフェースを超えた、人間との信頼関係や文化設計にまで踏み込む時代の始まりに、MCPが果たすべき役割とは何かを掘り下げていきます。
次のセクションでは、具体的な比較分析として7.1 OpenAI GPT、Claude、Geminiなどのアプローチ比較に進みましょう。 → 7.1 各社LLMの文脈アプローチ比較へ進む
下田 昌平
開発と設計を担当。1994年からプログラミングを始め、今もなお最新技術への探究心を持ち続けています。カテゴリー
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任 弘毅
株式会社レシートローラーにて開発とサポートを担当。POSレジやShopifyアプリ開発の経験を活かし、業務のデジタル化を促進。
下田 昌平
開発と設計を担当。1994年からプログラミングを始め、今もなお最新技術への探究心を持ち続けています。