想像してみてください。私たちが人間の脳のように賢い人工知能（AI）と大規模言語モデル（LLM）を持っているとします。しかし、これらの「スーパーブレイン」が自分たちの世界に閉じこもり、外部のリアルタイム情報を取得したり外部ツールを使用したりできない場合、それらの能力は大幅に低下します。それらが安全で効率的に外部データ（図書館など）やサービス（オンラインツールなど）とやり取りできるようにすることが、解決すべき核心的な問題となっています。

• *MCP（Model Context Protocol、モデルコンテキストプロトコル）**が生まれました。これはまるで専門の「外交官」のように、標準化された「コミュニケーションマナー」を策定し、AIモデルが様々な外部リソースとスムーズに対話し協力できるようにします。

MCPはいくつかの異なる「コミュニケーション方法」（伝送メカニズム）を提供しています。その中で最も注目されるのは3つ：Stdio、SSE、Streamable HTTPです。これらはまるで異なる交通手段のようで、それぞれ長所と短所があり、異なる「道路状況」（アプリケーションシーン）に適しています。それらの違いを理解することが、私たちのAIアプリケーションに最適な「移動プラン」を選ぶためのキーとなります。

一、Stdio stdio：ローカルコンピュータ内の「直結高速路線」

Stdioは、同じコンピュータ内で2つのプログラムが対面して直接「メモを渡す」ように通信するようなものです。

1. 通信原理

• 方式： コンピュータ内部の標準入力（stdin）と標準出力（stdout）を通じて行われます。クライアントプログラムがサーバープログラムを起動（自身の一部として）、その後、2つのプログラムは電話をするように内部パイプを通じて情報（JSON - RPC形式のメッセージ）を送受信します。各メッセージが終わると「電話を切り」（改行文字で区切られます）。

• 例： あなたのAIアシスタントがあなたのコンピュータ上のローカルファイルを読み取ったり、ローカルのチャット記録（微信など）を分析したりする必要がある場合で、これらの個人情報データをネットワークに送信したくないときです。

2. 核心的な長所

• ネットワーク依存ゼロ 🚫🌐： インターネットに接続する必要も、複雑なネットワーク設定も必要ないため、自分のコンピュータ上での開発とテストに非常に適しています。
• 高いセキュリティ 🔒： データはあなたのコンピュータ内部でのみ流れ、外部に流出することがないため、個人情報が保護されます。
• 低遅延 ⚡： 直接メモリや内部パイプを通じて伝送されるため、速度が速く、効率的です。

3. 制限

• 1対1サービス 🧍‍♂️： 1つのサーバープログラムは通常一度に1つのクライアントのみをサービスでき、多くの要求を同時に処理することができないため、大規模なアプリケーションには適していません。
• ローカル限定 🏠： 同じコンピュータ上でのみ使用でき、他のコンピュータやクラウド上のリソースにアクセスすることができません。

適用シーン： ローカル小道具の統合、個人情報データの処理、機能プロトタイプを迅速に試すため。

二、SSE sse：ネットワークベースの「単方向放送局」 📡➡️📱

SSEは、サーバーからクライアントへの「放送チャンネル」を設定するようなもので、サーバーはクライアントに継続的に情報を送信することができますが、クライアントが「返事」をするには別の経路をたどる必要があります。

1. 通信原理

• 方式： 標準的なウェブ技術（HTTP長接続）を利用します。サーバーは2つの「窓」を開く必要があります。 /sse ウィンドウ (GET要求)：クライアントはこのウィンドウを通じてサーバーに接続し、長期間オンラインのチャネルを設定し、サーバーから送られてくる「放送」（イベントストリーム）を専用で受信します。 /messages ウィンドウ (POST要求)：クライアントがサーバーに要求やデータを送信したい場合、この「窓」のドアを叩く必要があります。
• 概念図示：

• 例： あなたがいくつかのウェブページを開き、すべてがサーバー上のあるタスクの進捗状況の更新をリアルタイムで見たい場合や、リモートデータベースの変更を監視する場合です。

2. 核心的な長所

• リモートアクセスをサポート 🌍： 同じコンピュータ上ではないサーバーに接続することができるため、分散システムに適しています。
• リアルタイム性 ✨： サーバーは能動的かつリアルタイムに最新のメッセージをクライアントに送信することができます。例えば、タスクの進捗バーの更新です。

3. 制限

• サーバーの負荷が大きい 💪： 接続を常に維持する必要があり、クライアントが多い場合、サーバーの負担が比較的大きくなります。
• 主に単方向送信 ➡️： クライアントも要求を送信することができますが、主にサーバーからクライアントへの単方向の情報流れが設計されており、複雑な双方向リアルタイムインタラクションを実現するのは比較的面倒です。
• 廃止間近 ⏳： 公式には、より良い方法があるとされ、以下のStreamable HTTPで代替する予定です。

適用シーン： サーバーがクライアントにリアルタイムに通知を送信する必要があるリモートサービス（オンライン協力ツールの状態更新など）、または古いブラウザとの互換性が高いシーン。

三、Streamable HTTP streamable_http：柔軟で互換性のある「次世代高速道路」 🛣️🚀

Streamable HTTPはSSEのアップグレード版で、より現代的な、双方向に通行可能な高速道路のようなもので、より柔軟で互換性が高いです。

1. 通信原理

• 方式： 完全に標準的なHTTPプロトコルに基づいており、専用の /sse ウィンドウは必要なく、すべての通信は /message という統一された「玄関」を通じて行われます。
• 動的アップグレード 🔄： サーバーは必要に応じて、通常のHTTP要求を持続的なストリーミング接続（SSEのようなもの）に「アップグレード」して、連続したデータをリアルタイムに送信することができます。また、いつでも通常の要求に「ダウングレード」することもできます。
• 概念図示：

2. 核心的な長所

• ステートレスフレンドリー ☁️： サーバーは誰が接続しているかを覚える必要がなく、各要求を独立して処理するため、サーバーの管理と拡張が容易になります（特にクラウド上で）。
• インフラストラクチャ互換性 👍： CDN（コンテンツ配信ネットワーク）、APIゲートウェイ、ロードバランサーなどの現代的なネットワークインフラストラクチャとうまく連携することができます。
• 柔軟なストリーム処理 💧： 大量の連続データをリアルタイムに送信する必要がある場合（AIが長い文章を生成する際の逐句表示など）、ストリーミング伝送に簡単に切り替えることができます。通常の要求には通常の方法を使用します。

3. 制限

• 少し複雑 🤔： セッションを管理する必要がある場合（同じユーザーの複数の要求を追跡するなど）、開発者自身がいくつかの作業を行う必要があるかもしれません。

適用シーン： クラウド関数（AWS Lambdaなど）、負荷に応じて自動的に拡張可能な分散システム、ステートレスサービスアーキテクチャ。これは現在公式に推奨されているリモート通信方法です。

四、比較まとめ：どれを使うべきか？

選択提案：

• 自分のコンピュータ上でのみ使用する場合？ 👉 Stdioを選び、簡単で直接的です。
• リモートサーバーに接続する必要がある場合？ 👉 直接 Streamable HTTPを使用し、未来を迎え、将来的にコードを変更する必要を避けましょう。

五、未来展望：MCPの進化の道

MCPプロトコルはまだ絶えず進歩しており、目標はAIモデルと外部世界の接続をよりスムーズで安全なものにすることです。計画（2025年のロードマップなど）によれば、未来は重点的に強化されます。

• リモート安全接続 🔒： 例えば、標準的なOAuth 2.0認証方式を使用して、接続が許可されたものであることを保証します。
• サービス発見 🗺️： AIモデルが利用可能な外部サービスをより簡単に見つけて接続できるようにします。

これらの改善により、AIエージェントと広範なインターネットリソースやサービスのシームレスな統合がさらに推進され、AIがより強力で実用的なものになります。