MCPサーバーとは？

Table of contents

This is the block containing the component that will be injected inside the Rich Text. You can hide this block if you want.

Model Context Protocolサーバーは、Model Context Protocol（MCP）を実装したソフトウェアコンポーネントで、AIモデルと外部ツールやデータとの仲介役として機能します。これにより、AIモデルはタスクを実行したり、必要な情報にアクセスしたりできるようになります。

Model Context Protocol（MCP）は、Anthropicによって提唱されたオープン標準のプロトコルで、AIシステムと他のサービス間のリクエストを変換・仲介するコネクターとして機能します。MCPは、大規模言語モデル（LLM）と外部アプリケーションAPIをつなぐ安全なブリッジと捉えることができます。

MCPは、AIモデルがデータソースをどのように発見し、理解し、連携するかを定義する一貫性のあるフレームワークを提供します。対象となるデータソースには、データベース、ファイルシステム、クラウドセキュリティソリューションのようなSaaSアプリケーションが含まれます。また、MCPはクライアント・サーバー型アーキテクチャを採用しており、主にMCPクライアントとMCPサーバーという2つのコンポーネントで構成されています。
‍

MCPサーバーの登場

AnthropicがMCPを公開する以前、AIエージェントにクエリを投げたりタスクを実行させたりすることは容易ではありませんでした。LLMにデータやアプリケーションを接続するには、外部のツールやデータソースごとに個別のカスタムコネクターを作成する必要がありました。その結果、カスタムコードの開発に多くの時間がかかるだけでなく、LLMの新バージョンがリリースされるたびにコードの更新が必要となっていました。

こうした課題を解決するために、Anthropicは、AIエージェントがデータやツールへより容易にアクセスできるオープンソースの標準化フレームワークとしてMCPを導入しました。さらに、AIエージェントとあらゆるツールやデータソースをつなぐ汎用コネクターとして、MCPとあわせてMCPサーバーも提供しました。

MCPサーバーが重要な理由

MCPサーバーが登場する以前、組織は限られたユースケースや学習データの範囲内でしかAIを活用できませんでした。独自に作成したカスタムコネクターは拡張性に乏しく、AIエージェントの可能性を制限し続けていたのです。

MCPサーバーを利用することで、組織は任意のLLMを特定のデータソースに接続し、最新のデータへのアクセスを実現できます。これにより、AIエージェントの能力を大きく強化できます。MCPは、外部データやツールとAIエージェント間の通信をシンプルにし、スケーラビリティを可能にします。データソースやツールごとにAPI用のカスタム接続を個別に作成する必要はなくなります。

MCPのしくみ

概要として、MCPは次の2つの中核コンポーネントで構成されています。

MCPクライアント：Claude、ChatGPT、GeminiなどのAIアプリケーション側に存在する「クライアント側」コンポーネントです。外部情報へアクセスするために、1つ以上のMCPサーバーへの接続をリクエストする役割を担います。‍
MCPサーバー：標準化されたプログラムで、制御されたゲートウェイとして機能します。MCPクライアントからの要求に応じて、対象システムから必要なデータを取得できるよう、ツールやAPIへのアクセスを仲介します。

AIシステムが最新のセキュリティアラートなどの情報を必要とする場合、MCPクライアントを介して構造化されたリクエストをMCPサーバーに送信します。MCPサーバーはそのリクエストを検証し、権限を確認したうえで、必要なAPI呼び出しを実行し、AIモデルが理解できる形式で結果を返します。

この仕組みにより、AIの推論プロセスとエンタープライズデータの間に、安全で可視性が高く、標準化されたフィードバックループが構築されます。

MCPサーバーの主な機能とは？

MCPサーバーは、AIシステムと実世界のツールをつなぐスマートなアダプターとして機能します。「今日の売上レポートを取得して」といった自然言語のリクエストを、アプリケーションやAPIが理解できる正確なコマンドに変換します。

例えば、ドキュメントにアクセスするためのファイルシステムサーバー、データを照会するためのデータベースサーバー、Slackのような生産性向上アプリケーションとの連携が可能です。これにより、AIホストと外部システム間で幅広いインタラクションが実現します。

具体的な例としては、次のようなタスクがあります。

GitHub MCPサーバー：「未対応のプルリクエストを一覧表示して」という指示を、GitHub APIへのクエリに変換します。‍
ファイルMCPサーバー：「この要約をテキストファイルとして保存して」という指示を受け取り、ローカルにファイルを書き込みます。‍
Sysdig MCPサーバー：「最近のアラートを一覧表示」「Kubernetesで稼働中の重大な脆弱性を取得」といったリクエストに対して、関連するクラウドセキュリティデータを返します。

MCPサーバーはリクエストを実行するだけでなく、次のような役割も担います。

AIモデルに対して利用可能なアクションを提示する（ツールディスカバリー）
コマンドを安全に解釈・実行する
応答をAIが理解できる形式に整形する
エラーを適切に処理し、意味のあるフィードバックを返す

要するに、MCPサーバーは、AIモデルが外部システムと安全かつ高度に連携するための橋渡し役となる存在です。

Sysdig MCPサーバー

Sysdigでは、AIモデルがSysdigのクラウドセキュリティAPIに安全にアクセスできるMCPサーバーを構築しています。

Sysdig MCPサーバーを通じて、AIアシスタントは次のようなことが可能になります。

リアルタイムのセキュリティ検出結果、脆弱性、設定ミスの照会
ランタイム脅威検知やクラウドセキュリティポスチャデータの取得
Sysdig Secure™ や Sysdig Monitor™ のインサイトを基にした要約や推奨事項の生成

これにより、ChatGPT、社内AIプラットフォーム、または他のMCP対応システム上で動作するLLMが、クラウドおよびコンテナ環境全体の状況を安全に可視化できるようになります。

Sysdig MCPサーバーはオープンなMCP標準に準拠しているため、対応するAIクライアントであればプラグアンドプレイで利用可能です。認証情報を外部に公開したり、新たな連携を個別に開発したりする必要はなく、すべてがプロトコルの枠組みの中で安全に実行されます。

まとめ

MCPサーバーは、プラグアンドプレイで利用できる標準を提供し、AIアシスタントに対して多様なツールやデータソースへのアクセスを可能にします。外部システムへのアクセスに構造と制御をもたらすことで、脆弱な個別連携や終わりのないAPI開発に悩まされることなく、サードパーティのデータやツールを活用した有益な情報取得やタスク実行を、AIクエリに安全に組み込めるようになります。

FAQs

No items found.

セキュリティ専門家とともに、
クラウドを防御する正しい方法を試してみよう

デモを依頼