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title: MCP（Model Context Protocol）とは？AI×ツール連携の標準規格を解説
description: MCP（Model Context Protocol）の仕組み・メリット・対応ツールを解説。AIエージェントと外部システムを統一的に接続する標準規格の全体像と企業での活用方法を紹介します。MCPの仕組みからMCPで何ができるのかまで、実践的なステップを解説します。
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# MCP（Model Context Protocol）とは？AI×ツール連携の標準規格を解説

- 2026年3月5日
- 最終更新: 2026年10月18日

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この記事の結論

MCPは、AIアプリケーションと業務ツールが共通の手順で情報をやり取りするためのプロトコルです。接続方法をそろえることはできますが、どのデータを参照し、どの操作を許すかは業務に合わせて決める必要があります。

ブログ目次

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**MCPは、AIアプリケーションと業務ツールが共通の手順で情報をやり取りするためのプロトコルです。接続方法をそろえることはできますが、どのデータを参照し、どの操作を許すかは業務に合わせて決める必要があります。**

「AIにCRMの情報を見せたいが、データを手で集めて貼り付けている」  
 「Slackや顧客管理ツールごとに連携を作ると、保守する仕組みが増えてしまう」  
 「AIにレコードを更新させたいが、どの範囲を許可し、誰が結果を確認するか決められていない」——こうした場面で、MCPが連携設計の選択肢になります。

MCP（Model Context Protocol）とは、AIアプリケーションと外部ツールが、機能やデータを共通の形式でやり取りするためのオープンプロトコルです。検討するときは、接続できるかを調べる前に「担当者がどの情報を見て、何を判断し、その結果をどこへ反映するか」を明らかにします。そのうえで、必要な部分をMCPでつなげられるか確認します。

AIの業務活用については「[AIとは？ビジネス活用の全体像をわかりやすく解説](https://start-link.jp/hubspot-ai/ai/genai-work/generative-ai-business-guide)」でも解説しています。AI活用全体の位置づけは[AI活用完全ガイド](https://start-link.jp/hubspot-ai/ai)をご覧ください。

## この記事でわかること

AIと業務ツールの連携を検討するときに、MCPの仕組みを理解し、自社の業務で確かめる順序を整理できます。

- **MCPの基本構造** — クライアント、サーバー、プロトコルの役割と、接続前に確認する条件を説明します。
- **Tools・Resources・Promptsの違い** — 操作、情報の参照、定型指示を分け、必要な権限を考えます。
- **個別連携との違いと限界** — 接続方式を選ぶ際に比較する点と、業務側に残る設計を整理します。
- **HubSpotを含む業務フローへの組み込み方** — CRMの参照から、人による確認、更新の判断までを順に考えます。

最初に試す業務を選ぶ際は、参照元と確認担当が明確で、AIの出力を元データと照合できるかを判断材料にします。

## MCPの構造とクライアント・サーバーの役割

MCPでは、AIアプリケーション側のクライアントが、外部の機能やデータを提供するサーバーへ接続します。共通の通信手順を使うため、接続先ごとに異なる呼び出し方をAIアプリケーションへ組み込む負担を整理できます。サーバーが提供する機能や利用条件は接続先ごとに確認します。

次の表は、業務上の接続先を考えるための例です。名称だけで利用可能な機能を判断せず、実際に使うサーバーが公開する機能と権限を確認してください。

| カテゴリ | MCPサーバー | 主な機能 |
| --- | --- | --- |
| CRM | HubSpot MCP | コンタクト・取引・チケット管理 |
| CRM | Salesforce MCP | オブジェクト操作・SOQL実行 |
| コミュニケーション | Slack MCP | チャンネル読み取り・メッセージ送信 |
| 開発 | GitHub MCP | リポジトリ管理・PR操作 |
| データベース | Supabase MCP | SQL実行・テーブル管理 |
| ドキュメント | Notion MCP | ページ作成・検索・更新 |
| 会計 | freee MCP | 取引・勘定科目・仕訳操作 |
| カレンダー | Google Calendar MCP | 予定の作成・検索・更新 |

| コンポーネント | 役割 | 例 |
| --- | --- | --- |
| MCPクライアント | AIアプリ側。サーバーに接続してツールを利用 | Claude Desktop、Cursor、Windsurf |
| MCPサーバー | ツール側。APIをMCPプロトコルで公開 | Slack MCP Server、GitHub MCP Server |
| MCPプロトコル | 通信規格。ツール一覧の取得・実行・結果返却を標準化 | JSON-RPC 2.0ベース |

### クライアントはAIアプリケーション側の接続役

MCPクライアントは、サーバーへ接続し、提供される機能を確認して呼び出す役割です。利用可否はAIモデル名だけでは決まりません。使いたいAIアプリケーションがMCPに対応し、接続先サーバーとの設定が成立する必要があります。

導入候補を比較するときは、普段使うAIアプリケーションを先に決め、接続方式、認証方法、利用者に見える機能を確認します。ここで必要な機能が使えなければ、業務フローを変えるか、別の接続方法を検討します。

### 接続方式は利用環境に合わせて確認する

[MCP公式仕様「Transports」](https://modelcontextprotocol.io/specification/2025-11-25/basic/transports)には、stdioとStreamable HTTPが記載されています。

- **stdio** ── ローカルのサーバーと標準入出力でやり取りする方式です。
- **Streamable HTTP** ── HTTPを介してサーバーとやり取りする方式です。

方式を選ぶ順序は次のとおりです。

1. **対応状況** ── 利用するクライアントとサーバーの対応状況を確認します。
2. **サーバーを置く場所** ── 置き場所を決めます。
3. **認証と公開範囲** ── 認証の方法と公開する範囲を確認します。

方式が一致していても、必要な機能や権限がそろわなければ業務には使えません。接続確認の後に、対象データへ許可された範囲でアクセスできるか確かめます。

### サーバーはツールやデータへの窓口

MCPサーバーは、業務システムの機能やデータをMCPの形式で提供します。たとえばCRMのコンタクトを検索する機能が公開されていれば、クライアントはその機能を呼び出し、結果をAIアプリケーションで扱えます。

サーバーを導入しただけで、業務システムへのアクセスが許可されるわけではありません。どの利用者が、どのレコードや項目を参照できるかを確認します。更新機能が必要な場合は、読み取りの設定とは分けて検討します。

### MCPは通信手順を共通化する

MCPは、クライアントとサーバーが提供機能を確認し、呼び出しと結果の受け渡しを行う手順をそろえます。接続部分の共通化は、利用するAIアプリケーションや業務ツールが変わるときの比較をしやすくします。

一方、同じプロトコルを使っていても、サーバーごとに公開する機能は異なります。

**「接続できた」を完了条件にせず**、必要な情報を取得できるか、結果の意味を担当者が確認できるかまで確かめます。

## Tools・Resources・Promptsでできること

MCPサーバーが提供するものを検討するときは、「AIに何を参照させるか」「何を実行させるか」「依頼方法をどうそろえるか」を分けます。この区別が、必要な機能と権限を選ぶ出発点になります。

### Toolsは検索や操作を呼び出す

Toolsは、AIアプリケーションから呼び出せる処理です。検索、取得、更新、送信など、実際に使える処理はサーバーが公開する機能と設定した権限によって決まります。

| 業務上の目的 | 例となる処理 | 設計時の確認 |
| --- | --- | --- |
| 情報を探す | コンタクトや取引を検索する | 検索対象と閲覧できる項目 |
| 状況を整理する | 取引の情報を取得して要約する | 対象レコードの選び方 |
| データを変更する | プロパティを更新する | 更新可能な項目と確認手順 |
| 外部へ伝える | メッセージを送信する | 送信前に人が確認する条件 |

最初は、検索結果から対象レコードを正しく選べるか、要約の根拠を元データで確認できるかを見ます。

- **取り違えや根拠の不足が残るなら** ── 更新や送信へ進まず、検索条件と確認手順を見直します。
- **操作を許す段階では** ── 実行前に誰が対象と内容を確認し、実行後に誰が結果を照合するかを決めます。

### ResourcesはAIが参照する情報を渡す

Resourcesは、文書やデータなどをAIアプリケーションへ渡すための仕組みです。参照先を増やす前に、業務で正とする資料と、その更新責任者を決めます。

- **同じ内容の資料が複数あり、記述が食い違う場合** ── まず参照元を整理します。
- **回答に必要な情報が不足している場合** ── 参照対象を見直します。
- **情報はあるのに解釈が揺れる場合** ── 用語や判断条件を明確にします。

Resourcesを使うこと自体は、資料の正確さを保証しません。

### Promptsは定型的な依頼を共有する

Promptsは、サーバー側で用意した定型的な指示やテンプレートをクライアントが利用する仕組みです。取引情報の整理なら、確認する項目、出力順序、不明な点の示し方をそろえる用途が考えられます。

出力形式がそろっても、業務判断まで一致するとは限りません。担当者によって結論が割れる場合は、指示文を増やす前に、判断に使うデータと承認する人を確認します。

## 個別API連携とMCPの違い

接続方式を選ぶ際は、連携先の数だけでなく、既存の仕組みで困っていることを明確にします。接続先を追加するたびに実装や保守が必要なのか、業務固有の変換や確認に手間がかかっているのかで、選ぶべき対策は変わります。

次の表は方式の違いを整理するものです。対応状況や利用できる機能は実装によって変わるため、採用判断は利用予定の組み合わせで行います。

| 比較項目 | 個別API連携 | Function Calling | MCP |
| --- | --- | --- | --- |
| 標準化 | ツールごとに個別実装 | OpenAI仕様に依存 | オープン標準 |
| 対応AIモデル | 不問 | OpenAI系中心 | 任意のLLMに対応 |
| 開発の考え方 | ツール数×モデル数の組み合わせ | ツール数分 | サーバー側の対応で共通利用を目指す設計 |
| ツール一覧の動的取得 | 不可 | 不可 | 可能 |
| コミュニティ | なし | 限定的 | オープンソースとして公開 |

### N×M問題は連携の組み合わせが増える課題

AIアプリケーションと業務ツールの組み合わせごとに接続を作ると、追加や変更のたびに確認する箇所が増えます。MCPは、クライアントとサーバーが共通の手順で接続することで、その負担を整理する考え方です。

| 比較項目 | 個別API連携 | MCPを使う場合 |
| --- | --- | --- |
| 接続方式 | ツールごとに実装する | 共通プロトコルに対応する |
| 新しいAIの追加 | 各ツールとの接続を確認する | クライアントの対応状況を確認する |
| 新しいツールの追加 | 各AIとの接続を確認する | サーバーの機能と権限を確認する |
| 業務固有の処理 | 個別に設計する | 必要に応じて個別設計する |
| 運用管理 | 接続ごとに管理する | サーバー単位の管理も加わる |

比較するときは、次に追加したい接続先を具体的に挙げ、既存方式とMCPの双方で、必要な機能、認証、権限、保守担当を確認します。共通プロトコルに対応していても、業務固有のデータ変換や確認作業が不要になるとは限りません。

### Function Callingなどとの関係を整理する

Function Callingは、AIアプリケーションが外部処理を呼び出す際に使う仕組みです。MCPは、クライアントとサーバーの間で機能を見つけ、呼び出し、結果を受け取る手順をそろえます。比較する際は名称だけで優劣を決めず、必要な処理をどこに実装し、誰が運用するかを見ます。

| 観点 | 個別のAPI接続 | Function Calling | MCP |
| --- | --- | --- | --- |
| 主な役割 | 業務システムのAPIを個別に呼び出す | モデルから関数を呼び出す | AIクライアントとサーバーの接続手順を共通化する |
| ツール定義 | アプリケーションごとに用意する | 利用環境の形式に合わせる | サーバーが機能を提供する |
| 運用設計 | 認証・権限・変換を個別に設計する | 実行先や確認方法を設計する | クライアント・サーバー・権限を合わせて設計する |

既存連携で必要な処理を扱え、追加予定にも対応できるなら、その運用を続ける判断ができます。接続先の追加や保守が課題なら、利用予定のクライアントとサーバーで同じ業務を試し、残る個別実装を比べます。

### 標準化と業務設計を混同しない

MCPは接続手順をそろえますが、**どの項目を正とするか、誰が更新を承認するか、失敗時にどう修正するかは業務側で決めます。**

スプレッドシートと複数のツールに情報が分散している場合も、接続を増やす前に、どこを正とするかを明確にします。

- **転記の重複が課題なら** ── 元データの管理先と更新担当を先に決めます。
- **情報を探すために判断が止まるなら** ── 担当者が必要なレコードを見つけられる流れを設計します。

どちらの課題かを見分けてから、MCPに担わせる情報取得や操作を選びます。

## HubSpot MCPを業務フローに置く

HubSpotの情報をAIアプリケーションで扱う場合は、CRMを検索したいのか、回答案を作りたいのか、レコードを更新したいのかを分けます。接続設定と利用できる機能は、利用中の環境と公式手順で確認してください。

### HubSpot CRMとの接続目的を確認する

1. **書き出す** ── 担当者がどのレコードを開き、どの項目を見て、何を判断するかを書き出します。
2. **分ける** ── AIが取得する情報と、担当者が元画面で確認する情報を分けます。

必要な項目が決まらない場合は、更新権限を検討する前に、読み取り用途を具体化します。

以下の画面は、ClaudeのアプリからHubSpot MCPを通じてCRMを検索したデモの様子です。画面を見る際は、検索できたことに加え、対象レコードと表示内容を担当者が確かめられるかに注目してください。

![ClaudeのアプリからHubSpot MCP経由でCRMを検索したデモ画面](https://start-link.jp/hubfs/blog/screenshots/library/mobile_claude_hubspot.png)

### CRMのデータを営業活動へつなぐ

営業担当者が取引の状況を確認するときは、AIの要約だけで次の対応を決めず、参照したレコードと活動履歴を確認します。必要な情報がCRM以外にあるなら、その情報の管理先と更新担当も整理します。

HubSpotのコンタクト、会社、取引などは、それぞれ異なる場面で参照されます。業務の段階ごとに「何を見て、誰が判断し、どこへ結果を残すか」を決めると、接続を使う目的が明確になります。

| フローの段階 | HubSpotで扱う情報 | MCP活用の考え方 |
| --- | --- | --- |
| 見込み顧客の把握 | コンタクト・会社 | 問い合わせ内容や活動履歴を参照する |
| 商談の管理 | 取引・関連アクティビティ | 次の対応候補を整理し、担当者が確認する |
| 顧客対応 | 顧客に関わるレコードや履歴 | 過去の対応を参照し、回答案を作る |
| 受注後の業務 | 顧客・取引に関する情報 | 請求など後続業務へ渡す項目を整理する |

たとえば取引の要約を試すなら、対象取引と関連アクティビティを担当者が指定し、出力に不足や取り違えがないかを元データと照合します。必要な情報を安定して確認できるようになってから、CRMへ結果を残す方法を検討します。

### 仕組みで入力・確認を引き継げる形にする

担当者によって参照項目や要約の形式が違うと、引き継ぎ時に判断の根拠を追いにくくなります。参照する項目、出力の形式、確認する担当、CRMへ反映する条件を手順として残します。

読み取りと要約を試したら、AIの出力とCRMの元データを照合し、取り違えや判断が割れた箇所を記録します。

- **原因が検索条件にある場合** ── 対象の選び方を見直します。
- **項目の意味にある場合** ── 入力ルールを見直します。

確認担当と修正方法が定まってから、更新操作へ進みます。

## 導入を小さく始めて広げる

MCPの導入では、接続先を増やす前に、手作業で情報を探している業務を選びます。参照元、期待する出力、確認する担当が明確なら、接続の問題とデータの問題を切り分けて検討できます。

### 最初は読み取り中心のユースケースを選ぶ

候補となる業務から、入力情報と出力を元データで照合できるものを選びます。たとえば取引の関連情報を集めて状況を要約する作業なら、対象レコードを指定し、担当者が要約の根拠を確認する流れを作れます。

| 段階 | 実施内容 | 次へ進む判断 |
| --- | --- | --- |
| 対象選定 | 手作業の検索・転記を一つ選ぶ | 対象者と業務の開始条件が明確 |
| 参照設計 | 必要なレコードと項目を決める | 権限と利用目的が一致 |
| 試行 | AIの回答を元データと照合する | 不足情報や誤解の傾向を記録できる |
| 拡張判断 | 更新や他ツール接続を検討する | 確認担当と失敗時の対応が決まる |

- **試行で情報が見つからない場合** ── 接続の設定と参照対象を確認します。
- **取得できても要約が判断に使えない場合** ── 必要な項目と出力形式を見直します。

問題を切り分けられる状態になってから、対象業務を広げるか判断します。

### 権限と人の確認を設計する

読むだけの利用と、作成・更新・送信を行う利用は分けて設計します。まず利用者の権限と接続に設定する範囲を確認し、業務に不要な情報や操作を含めないようにします。

更新や送信が必要になったら、次の手順を決めます。

- **実行前** ── 対象と内容を示し、担当者が確認する手順を決めます。
- **実行後** ── 結果を元のシステムで照合し、意図と違った場合の修正担当を定めます。

その手順を実行できない場合は、**読み取り用途にとどめて設計を見直します。**

### 効果と限界を同時に見る

試行では、作業の進めやすさに加え、修正が必要だった出力、参照できなかった情報、担当者が判断に迷った場面を記録します。接続が成立しても、CRMのデータ品質やサーバーの保守、利用者権限の管理は続きます。

利用するサーバーについては、次を確認します。

- **提供元**
- **公開される機能**
- **更新状況**
- **認証方法**

必要な機能が提供されない場合は、対象業務の範囲を調整するか、既存の接続方式で扱う方法と比較します。企業様によって最適な形は異なります。

判断の基準は、**実際の業務に必要な情報と操作を、担当者が確認できる形で扱えるか**です。

## よくある質問

### MCPを使うにはプログラミングが必要ですか？

既存のMCPサーバーと対応クライアントを接続する場合、提供されている設定方法に沿って利用できることがあります。独自のサーバーや業務固有の処理が必要なら、開発作業を検討します。まず必要な操作を挙げ、利用予定の組み合わせが設定だけで対応できる範囲を公式手順で確認してください。

### MCPはどのAIモデルでも使えますか？

モデル名だけでは利用可否を判断できません。利用するAIアプリケーションのMCP対応、サーバーとの接続方式、認証条件を確認します。接続できた後も、必要な機能を使えるか実際の業務で確かめます。

### HubSpot MCPでどのような操作ができますか？

利用できる操作は、接続するサーバーが公開する機能と設定した権限によって異なります。最初に対象レコードと参照したい項目を決め、読み取り結果をCRMで照合してください。更新が必要なら、対象と内容の確認手順を決めてから検討します。CRMでのAI活用全体は「[AIとCRMの連携活用ガイド](https://start-link.jp/hubspot-ai/btob-marketing/ai-marketing-trends/generative-ai-crm-integration)」も参考にしてください。

### MCPとAPI連携はどちらを選べばよいですか？

現在の接続先、今後追加したい接続先、保守で困っている点を並べて比較します。既存API連携で必要な処理を扱えているなら、その運用を続ける選択肢があります。複数のクライアントやツールとの接続を検討するなら、MCPで必要な機能と権限を満たせるか試します。どちらを選んでも、業務固有の変換や実行前後の確認は設計が必要です。

## まとめ

MCPは、AIアプリケーションと業務ツールの接続手順を共通化するプロトコルです。考える際の区分は次のとおりです。

- **Tools** ── 処理の呼び出し
- **Resources** ── 情報の参照
- **Prompts** ── 定型指示の共有

接続方法がそろっても、正しい参照元、権限、確認手順は業務に合わせて決めます。

導入を検討する際は、次の順序で判断します。

1. 担当者が情報を探している業務を選び、参照元と期待する出力を決めます。
2. 利用するクライアントとサーバーで、必要な機能、接続方式、認証、権限を確認します。
3. 読み取り結果を元データと照合し、不足や取り違えがあれば参照対象と手順を見直します。
4. 更新や送信が必要な場合は、実行前後の確認担当と修正方法を決めてから範囲を広げます。

CRMを活用した業務効率化やAIとの連携に関するご相談は、StartLinkまでお気軽にお問い合わせください。

MCPを業務へ取り入れるときは、AIが情報を取得する場面だけでなく、その情報を誰が確認し、次の行動へどうつなげるかまで設計することが大切です。

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MCPを使う業務を検討する際は、承認の流れ、文面作成、社内ルール、AIエージェントの役割もあわせて整理できます。次の記事では、それぞれの業務で人の確認をどこに置くかを考える材料を紹介しています。

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 株式会社StartLink 代表取締役。累計150社以上のHubSpotプロジェクト支援実績を持ち、Claude CodeやHubSpotを軸にしたAI活用支援・経営基盤AXのコンサルティング事業を展開。  
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      "text" : "現在の接続先、今後追加したい接続先、保守で困っている点を並べて比較します。既存API連携で必要な処理を扱えているなら、その運用を続ける選択肢があります。複数のクライアントやツールとの接続を検討するなら、MCPで必要な機能と権限を満たせるか試します。どちらを選んでも、業務固有の変換や実行前後の確認は設計が必要です。"
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    "name" : "MCPとAPI連携はどちらを選べばよいですか？"
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  "description" : "HubSpotとマネーフォワード クラウドを連携。取引情報から見積書・請求書を自動作成し、取引先・品目の同期や継続請求に対応するHubSpot連携アプリ。",
  "featureList" : [ "取引（Deal）から見積書・請求書を自動作成", "会社情報とマネーフォワード取引先の同期", "商品項目・品目マスタの連携", "月次・固定回数の継続請求に対応（Professionalプラン以上）", "合算請求（Enterpriseプラン限定）", "前受請求（一括請求・月次計上）（Enterpriseプラン限定）", "原価登録（MF会計への仕訳登録）で案件別の原価・粗利を可視化（Enterpriseプラン限定）", "取引レコードにCRMカードで連携ステータスを表示" ],
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  "description" : "HubSpotとChatworkを連携。ワークフローからChatworkのルームへ通知を送り、CRMカード上で最新のやり取りの確認と返信ができ、紐付けたルームの新着メッセージをHubSpotのノートとして自動で記録するHubSpot連携アプリ。",
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