[論文紹介#241]モデルコンテキストプロトコル（MCP）：景観、安全脅威、そして未来の研究方向

in

Model Context Protocol (MCP): Landscape, Security Threats, and Future Research Directions

この論文は、AIモデルと外部ツールとの相互運用を促進するための標準化されたインターフェース「モデルコンテキストプロトコル（MCP）」の概要、安全性の脅威、今後の研究方向について論じています。

モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、AIモデル間の相互運用性を高めるだけでなく、セキュリティとプライバシーリスクを分析し、それに対する具体的な軽減策を提案する点で、従来のデータ統合手法から一歩進んだアプローチを示しています。

論文：https://arxiv.org/abs/2503.23278

以下は、弊社AI開発ツール「IXV」を用いてこの論文を要約したものです。見出しや章立てが元論文とは異なる場合があります。

概要

モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、AIモデルと外部ツールやリソースとのシームレスな相互作用を可能にするために設計された標準化されたインターフェースであり、データサイロを解消し、多様なシステム間の相互運用性を促進します。

本論文では、MCPの包括的な概要を提供し、そのコアコンポーネント、ワークフロー、およびMCPサーバーのライフサイクルに焦点を当てています。このライフサイクルは、作成、運用、更新の3つの主要なフェーズから構成されています。各フェーズに関連するセキュリティとプライバシーのリスクを分析し、潜在的な脅威を軽減するための戦略を提案します。

また、業界リーダーによるMCPの採用状況やさまざまなユースケース、MCPの統合をサポートするツールやプラットフォームを含む現在のMCPの状況を検討します。MCPの将来の方向性を探求し、その採用と進化に影響を与える課題と機会を強調します。最後に、AIの状況が進化し続ける中で、MCPの安全で持続可能な開発を確保するためのステークホルダーへの推奨事項を提供します。

論文の要約

1. モデルコンテキストプロトコル（MCP）の概要と背景

モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、2024年後半にAnthropicによって導入された汎用プロトコルで、AI-ツール間の相互作用を標準化するものです。これは、言語サーバープロトコル（LSP）にインスピレーションを得ており、AIアプリケーションが外部ツールと動的に通信するための柔軟なフレームワークを提供します。従来の事前定義されたツールマッピングに依存する代わりに、MCPはAIエージェントがタスクのコンテキストに基づいて自律的にツールを発見、選択、調整することを可能にします。また、ユーザーがデータを挿入したり、必要に応じてアクションを承認したりするためのヒューマンインザループメカニズムもサポートしています。

2. MCPのアーキテクチャとコンポーネント

MCPアーキテクチャは3つのコアコンポーネントで構成されています：

  1. MCPホスト：AI処理環境を提供し、MCPクライアントを実行するアプリケーション
  2. MCPクライアント：ホスト環境内の仲介者として機能し、MCPホストと1つ以上のMCPサーバー間の通信を管理
  3. MCPサーバー：外部システムへのアクセスとオペレーションの実行を可能にし、ツール、リソース、プロンプトの3つの主要な機能を提供

3. MCPサーバーのライフサイクル

MCPサーバーのライフサイクルは3つの重要なフェーズで構成されています：

  1. 作成フェーズ：サーバーの登録、インストーラーの展開、コード整合性の検証が行われます
  2. 運用フェーズ：サーバーがリクエストを積極的に処理し、ツール呼び出しを実行し、AIアプリケーションと外部リソース間のシームレスな相互作用を促進します
  3. 更新フェーズ：サーバーのセキュリティ、最新性、進化する要件への適応能力を確保します

4. セキュリティリスクと緩和策

各ライフサイクルフェーズには特有のセキュリティリスクがあります：

  1. 作成フェーズのリスク：名前の衝突、インストーラーのなりすまし、コード注入/バックドア
  2. 運用フェーズのリスク：ツール名の衝突、スラッシュコマンドの重複、サンドボックスの脱出
  3. 更新フェーズのリスク：更新後の権限の持続、脆弱なバージョンの再展開、構成のドリフト

5. 現在のMCPエコシステムの状況

MCPは様々なセクターで採用が進んでいます：

  • 主要な採用者：Anthropic、OpenAI、Baidu、Microsoft、JetBrains、Cloudflareなど
  • コミュニティ主導のMCPサーバー：MCP.so、Glama、PulseMCPなどのプラットフォームが数千のサーバーをホスティング
  • SDKとツール：TypeScript、Python、Java、Kotlinなど複数の言語で利用可能な公式SDKと、コミュニティによる開発を容易にする多数のフレームワークやユーティリティ

6. ユースケース

代表的なユースケースには以下が含まれます：

  1. OpenAI：AIエージェントとSDKでのMCP統合
  2. Cursor：MCP駆動のコードアシスタントによるソフトウェア開発の強化
  3. Cloudflare：リモートMCPサーバーのホスティングとスケーラビリティ

7. 今後の課題と推奨事項

MCPの持続可能な成長と責任ある開発を確保するための課題には以下が含まれます：

  1. 中央集権的なセキュリティ監視の欠如
  2. 認証と認可のギャップ
  3. 不十分なデバッグとモニタリングメカニズム
  4. マルチステップ、クロスシステムワークフローの一貫性の維持
  5. マルチテナント環境でのスケーラビリティの課題

MCPステークホルダー（メンテナ、開発者、研究者、エンドユーザー）向けの具体的な推奨事項が提供されており、セキュリティ標準の確立、脆弱性検出の自動化、ツール検証メカニズムの強化が含まれています。