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MCP サーバー vs ツール vs エージェントスキル

MCP サーバー、ツールの使用、エージェントスキル：現代 AI 開発のレイヤー理解

Guamian
Guamian
Product & Design

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AI ネイティブ開発が加速し、より多くのエンジニアが Claude、Cursor、VS Code AI 拡張機能などのツールをワークフローに統合しています。しかし、混乱もよく見られます：

  • MCP サーバー とは正確に何か？
  • MCP ツール はサーバーとどう違うのか？
  • ツールの使用 とは何を意味するのか？
  • Claude Code skill とは何で、どのような役割か？
  • それぞれをいつ使うべきなのか？
  • これらのレイヤーは実際のエンジニアリングタスクでどのように連携するのか？

この記事では、３つの概念・境界線・そして次世代ソフトウェア開発への影響を、明確かつ実践的に説明します。

MCP: ３構成要素、１つのプロトコル

MCP（Model Context Protocol）は Anthropic によって作られた、AI モデルが外部リソース・API・ツール・データベース・内部システムへアクセスするための標準化された手段です。

主要な３つの要素があります：

  • MCP サーバー： AI クライアントへ能力を公開するバックエンドサービス
  • MCP ツール： サーバーが提供する具体的で呼び出し可能なアクション
  • MCP プロバイダー： Claude Desktop, Cursor, VS Code 拡張機能などの統合

また MCP の外部ですが、混同されやすい存在として：

  • Claude Code skill： IDE 内での Claude の組み込みプログラミング知能

これらのレイヤーを理解することで、より良い AI ワークフローの設計に繋がります。

ツールとは？（一般的な AI ツール使用）

MCP ツールや Claude Code skill の前に、AI 世界で“ツール”とは何かを把握しておきましょう。

現代の LLM システムにおいて、ツールとは：

AI モデルがテキスト生成を超え、現実世界で何か動作をするために呼び出せる外部処理です。

これはモデルに行動力を与えます。ツールにはほぼ何でもなり得ます：

  • API エンドポイント
  • データベースクエリ
  • ファイルシステム操作
  • ブラウザアクション
  • コード実行
  • メール送信
  • ユーザー作成
  • クラウドリソースへの操作
  • LLM の関数呼び出し

モデルがツールを呼ぶ決定をした場合、それは単なる言語出力を超え、実際の作用を行います。

ツールが存在する理由

ツールが存在する理由は、テキスト生成だけのモデルにはすぐ限界が来るからです。

例えばモデルは説明や推論、コードを草案できますが、あなたのシステムに“触れる”ことはできません。データベースを直接クエリしたり、ファイルを変更したり、API をコールしたり、クラウドに何か配備したり、複数ステップの長い操作を実行することもできません。

モデルにツール群を与えれば、これらのギャップが消えます。モデルは実際のインフラに制御された方法でアクセスでき、あなたは可能な範囲や操作方法を厳しく管理できます。ツールは構造・安全性・実行レイヤーを与え、テキスト志向モデルの本質的な弱点を埋めます。

ツール使用のコア概念

ツールは契約（コントラクト）で定義されます：

モデルはこの定義を見れば：

  • ツールの目的を理解し
  • どのような時に使うべきか推論し
  • 入力オブジェクトを組み立てて
  • ツールを呼び出し
  • 結果を次のステップに活用できます

ツールによって LLM はオーケストレーター的存在になります。

重要な境界線

ツールはしばしば過大評価されがちですが、これは知性ではありません。またビジネスルールや権限、ワークフローのロジックも含みません。ツールとは、あくまでモデルが呼べる小さく定義済みの操作です。それ以上でもそれ以下でもありません。マルチステップのワークフローや意思決定といった高度な挙動は、ツール自身からではなくモデルが複数のツールを論理的に連鎖させて生み出します。

エージェントエコシステムにおけるツールの価値

現代のエージェントフレームワーク―OpenAI Functions, Claude Tools, MCP, LangChain は全て同じ原理に基づいています：LLM は何らかのアクションを取れるようになって初めて、本当に有用な存在になります。言語出力だけでは不十分で、モデルには現実世界に働き掛ける方法が必要なのです。

ツールこそ、その可能性を実現する中間層です。モデルの推論を、あなたのシステムの実際的な機能と繋ぎ、しかもコントロール・権限付きの環境で行えます。この橋渡しのおかげで、AI は受動的なチャットボットから、データ取得・ファイル操作・ワークフロー連携・バックエンド処理実行などを行う“オペレーター”へと進化しました。

その結果、ツールの利用は今や IDE アシスタントやバックエンド自動化・DevOps コパイロット・IAM 自動化・データエージェント・企業ワークフローエンジンなど、本格的な AI アプリの根幹となっています。MCP はこれらの進化の上に立ち、ツール公開の一貫したプロトコルを提供し、モデルが現実のシステム機能をどう見つけ、どうやって連携するかを標準化します。

MCP サーバー：AI 用バックエンド能力レイヤー

MCP サーバーは、AI アシスタントへ限定・制御された能力群を公開するバックエンドサービスと捉えてください。モデルにシステムへの無制限アクセスを許すのではなく、利用させたい部分だけ包み込むのです：内部 API、認証ロジック、DB 操作、業務ワークフロー、権限チェック など。

例えば IAM プラットフォーム Logto の場合：

  • 組織の一覧取得や作成
  • org や M2M トークン発行
  • ユーザーの API アクセス権検査
  • アプリ設定の閲覧
  • テナント設定に基づく安全なバックエンドスニペット生成

MCP サーバーの価値は、これらの能力を一元的かつ統制された形で提供できる点です。

クライアントごとバラバラな統合でなく、すべてが一つの明確なインターフェースの背後に集約されます。このため：

  • 複数の AI クライアントで同じバックエンドロジックを再利用可能
  • セキュリティ・権限境界が一ヶ所に集中
  • すべてのエージェントに一貫した契約を維持可能
  • 企業システムで AI の操作可能範囲を厳格に制御

よって MCP サーバーは正確性・アクセス制御が重要な場面―ID システム・決済・CRM・DevOps・社内管理ツール等に自然にフィットします。

MCP ツール：AI モデルに公開される原子的アクション

前章で説明した通り、ツールはサーバーそのものではなく、サーバー内部にある個々のアクションです。

例：

  • create_organization
  • invite_member
  • list_applications
  • generate_backend_snippet
  • inspect_user_access

ツールは：

  • 小さく
  • ステートレス
  • LLM から呼びやすく
  • 大きなワークフローの部品となる

ツール単体では文脈保持・セキュリティポリシー付与はしません。MCP 経由で公開される“ファンクション”だと捉えましょう。

Claude Code skill：IDE の知能レイヤー

Claude Code skill は MCP の一部ではありません。

これは Claude が以下のような環境内で持つ組み込み能力です：

  • Cursor
  • Claude Desktop
  • VS Code / JetBrains エディタ

主なコードスキル例：

  • リポジトリ全体の読解
  • 複数ファイルへの一括編集適用
  • 新規モジュール生成
  • ログのデバッグ
  • コードのリファクタリング
  • 複数ファイル横断タスク実行

Claude Code skill ができないこと：組織権限管理・テナントデータ取得・安全な業務ワークフロー実行・内部インフラへの直接アクセス・本番環境の保護リソース修正等は不可です。まさに MCP の存在意義はここにあります。

関係性の可視化

要するに：

  • Claude Code Skill = コード推論
  • MCP ツール = アクション
  • MCP サーバー = 能力 + セキュリティ + 業務文脈

これらは相補的な存在で、互いの代替ではありません。

なぜ MCP サーバーがエンタープライズ AI の入口になるのか

MCP サーバーは、AI 開発の根本的課題を解決します：モデルは、あなたの内部システムを、構造化かつ安全な形で公開しない限り理解できません。この層なしでは、モデルは推測・パターンマッチ・実際に実行できない指示出力しかできないのです。

MCP サーバーは、その欠落した架け橋です。制御下で内部機能を公開し、セキュリティ境界を維持しつつ、モデルに現実の能力を与えます。実際には MCP サーバーで以下が可能に：

  • バックエンド機能の安全な公開
  • 全アクションへの認証・認可適用
  • 複数 AI エージェントへの一貫インターフェース維持
  • プロンプト内にロジックを埋め込まずマルチステップワークフロー支援
  • モデルが強力に働くが、必ず定義済みの枠内に限定

こうした理由で、Logto などの IAM プラットフォームは MCP と極めて相性が良いのです。

パーミッション・トークン・組織・スコープ・M2M フローといった概念は、MCP サーバーが強制するセキュリティ保証へ直結し、アイデンティティが安全な AI 実行の基盤となります。

MCP サーバー・ツール・Claude Code skill の使い分けは？

シナリオベストな選択
複数ファイルのコード編集Claude Code Skill
単純なアクション実行MCP ツール
セキュアな業務ワークフローの公開MCP サーバー
内部バックエンド能力との統合MCP サーバー
AI 駆動プロダクト機能構築MCP サーバー + ツール
IDE からインフラ操作を可能にClaude Code Skill + MCP サーバー
ID／アクセス制御操作MCP サーバー

未来：３レイヤーの連携

最強の AI システムはこの３つの組み合わせです：

  • Claude Code：コード推論＆リファクタリング担当
  • MCP ツール：原子的オペレーション用
  • MCP サーバー：安全なバックエンド機能のため

この連携で：

  1. IDE の知能化
  2. 実行可能なツール
  3. 企業レベルの能力

このスタックにより、AI は“ただの便利なチャットボット”から：

  • IAM オペレーター
  • DevOps アシスタント
  • バックエンド自動化エンジン
  • ワークフローエグゼキューター

などに変貌します。Logto のようなプラットフォームの場合、これはアイデンティティ＆認可分布のための自然な流通レイヤーとなります。

最終まとめ

MCP サーバー

AI へ安全なシステム能力を提供するバックエンドサービスです。

MCP ツール

サーバーによって提供される原子的アクション――呼び出し可能なファンクションと考えれば良いです。

Claude Code Skill

コード理解と高度な編集を実現する IDE の知能。しかし単体でセキュアなシステムにはアクセスできません。

まとめると：AI はあなたのコードを理解（Claude Code）、精密なアクションを実行（ツール）、内部システムで安全なワークフローを（MCP サーバー）使って実現するのです。

これこそ、次世代 AI ドリブン開発の基盤です。