MCP：次世代のWeb3 AIエージェントを駆動するコアエンジン
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MCP：次世代のWeb3 AIエージェントを駆動するコアエンジン
MCP の真の価値と可能性は、AIエージェントがそれを統合し、実用性のあるアプリケーションに変換したときに初めて明らかになる。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察執筆：Frank Fu @IOSG
MCPは急速にWeb3 AIエージェント生態系の中心的役割を占めつつあり、プラグインのようなアーキテクチャを通じてMCPサーバーを導入し、AIエージェントに新たなツールと能力を与える。
Web3 AI分野における他の新興ナラティブ（例：vibe coding）と同様に、MCP（Model Context Protocol）はWeb2 AIに起源を持つが、現在はWeb3の文脈で再構築されようとしている。
MCPとは何か？
MCPはAnthropicが提唱するオープンプロトコルであり、大規模言語モデル（LLMs）へアプリケーションがコンテキスト情報を伝達する方法を標準化するものである。これにより、ツール・データとAIエージェントとの間でよりシームレスな協働が可能になる。
なぜ重要なのか？
現在の大規模言語モデルが直面している主な制限には以下がある：
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インターネットをリアルタイムで閲覧できない
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ローカルまたはプライベートファイルに直接アクセスできない
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外部ソフトウェアと自律的に相互作用できない
MCPは汎用インターフェース層として機能し、上記の能力のギャップを埋めることで、AIエージェントがさまざまなツールを利用できるようにする。
MCPをAIアプリケーション分野におけるUSB-Cにたとえることができる。つまり、統一されたインターフェース規格であり、AIがさまざまなデータソースや機能モジュールと容易に接続できるようにするものだ。
各LLMを異なるスマートフォンに例えよう。ClaudeはUSB-A、ChatGPTはUSB-C、GeminiはLightning端子を使うとする。ハードウェアメーカーであれば、それぞれの端子に対応したアクセサリーを開発・保守しなければならず、コストは極めて高くなる。
これはまさにAIツール開発者が直面している問題である。各LLMプラットフォームごとにカスタムプラグインを作成することは、複雑性を大きく増し、スケーラビリティを制限する。MCPはこの課題を解決するために、すべてのLLMとツール提供者がUSB-C端子を使うような統一規格を確立しようとしているのだ。
このような標準化されたプロトコルは双方にとってメリットがある：
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AIエージェント（クライアント側）：外部ツールおよびリアルタイムデータソースに安全に接続できる
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ツール開発者（サーバー側）：一度の連携で複数プラットフォームで利用可能
その結果、よりオープンで相互運用可能かつ摩擦の少ないAIエコシステムが実現する。
MCPと従来のAPIの違いは？
APIはAI最適化ではなく、人間向けに設計されている。各APIは独自の構造とドキュメントを持ち、開発者はパラメータを手動で指定し、インターフェースドキュメントを読む必要がある。しかしAIエージェント自身はドキュメントを読むことができず、REST、GraphQL、RPCなどの各APIに合わせてハードコーディングされる必要がある。
MCPはAPI内部の関数呼び出し形式を標準化することで、非構造化部分を抽象化し、エージェントに統一された呼び出し方法を提供する。つまり、MCPはAutonomous Agent向けにラップされたAPIアダプタ層と見なすことができる。
2024年11月にAnthropicがMCPを初めてリリースした際、開発者はローカル環境にMCPサーバーを展開する必要があった。しかし今年5月、Cloudflareは開発者週間で発表し、Cloudflare Workers上で最低限のデバイス構成でもリモートMCPサーバーを直接展開できることを明らかにした。認証やデータ転送を含む展開・管理プロセスが大幅に簡素化され、「ワンクリック展開」ともいえる進化を遂げた。
MCP自体は一見地味に見えるかもしれないが、決して無視できる存在ではない。純粋なインフラ構成要素として、MCPは消費者に直接提供されるものではなく、上位レイヤーのAIエージェントがMCPツールを呼び出して実際の効果を示すことで、その価値が真に顕在化する。
Web3 AI x MCP エコシステム概観
Web3におけるAIもまた「コンテキストデータの不足」と「データサイロ」の問題に直面しており、つまりAIがオンチェーンのリアルタイムデータにアクセスしたり、ネイティブにスマートコントラクトロジックを実行したりできない状態にある。
過去、ai16Z、ARC、Swarms、Myshellなどのプロジェクトはマルチエージェント協働ネットワークの構築を目指したが、中央集権的なAPIへの依存やカスタム統合により、「車輪の再発明」に陥ってしまった。
各データソースとの接続ごとにアダプタ層を再作成する必要があり、開発コストが急増した。このボトルネックを解消するため、次世代のAIエージェントには、サードパーティプラグインやツールをシームレスに統合可能な、よりモジュール化されたレゴ型アーキテクチャが必要となる。
そこで、MCPおよびA2Aプロトコルに基づく、Web3特化の次世代AIエージェントインフラとアプリケーションが登場しつつある。これにより、エージェントはマルチチェーンデータにアクセスし、DeFiプロトコルとネイティブに相互作用できるようになる。
▲ 出典：IOSG Ventures
（本図はMCP関連Web3プロジェクトすべてを網羅しているわけではない）
事例紹介：DeMCP と DeepCore
DeMCPは、分散型MCPサーバーのマーケットプレイス（https://github.com/modelcontextprotocol/servers）であり、暗号ネイティブツールに焦点を当て、MCPツールの主権を確保することを目指している。
その強みは以下の通り：
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TEE（Trusted Execution Environment）を使用し、MCPツールが改ざんされていないことを保証
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トークン報酬メカニズムにより、開発者がMCPサーバーを貢献するインセンティブを提供
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MCPアグリゲーターとマイクロペイメント機能を提供し、利用の敷居を下げる
もう一つのプロジェクトであるDeepCore（deepcore.top）も、暗号分野に特化したMCPサーバー登録システムを提供しており、さらにGoogleが提唱する別のオープンスタンダードであるA2A（Agent-to-Agent）プロトコル（https://x.com/i/trending/1910001585008058782）にも拡張している。
A2Aは2025年4月9日にGoogleが発表したオープンプロトコルであり、異なるAIエージェント間での安全な通信・協働・タスク調整を実現することを目的としている。A2Aは企業レベルのAI協働を支援し、SalesforceのCRMエージェントとAtlassianのJiraエージェントが共同作業を行うといったケースを可能にする。
MCPがエージェント（クライアント）とツール（サーバー）間の相互作用に注力するのに対し、A2Aはエージェント同士の協働の中間層ともいえる。複数のエージェントが内部状態を共有せずとも、コンテキスト・命令・ステータス更新・データ伝達を通じて協働できる。
A2AはAIエージェント協働の「共通言語」と見なされており、クロスプラットフォーム・クロスクラウドのAI相互運用性を推進し、企業のAI活用形態を変える可能性がある。したがって、A2Aはエージェント世界のSlackといえる――あるエージェントがタスクを発行し、別のエージェントがそれを実行する。
簡単に言えば：
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MCP：エージェントにツール利用の能力を提供
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A2A：エージェント同士の協働能力を提供
なぜMCPサーバーにブロックチェーンが必要なのか？
MCPサーバーにブロックチェーン技術を統合する利点は多数ある：
1. 暗号ネイティブなインセンティブメカニズムを通じてロングテールデータを取得し、コミュニティによる希少データセットの貢献を促進
2. 「ツールポイズニング攻撃」（悪意あるツールが正当なプラグインを装いエージェントを誤導）に対する防御
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ブロックチェーンはTEEリモートアッテステーション、ZK-SNARK、FHEなどの暗号検証メカニズムを提供
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詳細はこの記事を参照（https://ybbcapital.substack.com/p/from-suis-sub-second-mpc-network?utm_source=substack&utm_medium=email）
3. ステーキング／ペナルティメカニズムを導入し、オンチェーン評判システムと組み合わせてMCPサーバーの信頼体系を構築
4. システムの耐障害性とリアルタイム性を向上させ、Equifaxのような中央集権システムの単一障害点を回避
5. オープンソースによる革新を促進し、小型開発者がESGデータソースなどを公開可能にし、エコシステムの多様性を豊かにする
現時点では、多くのMCPサーバーインフラは依然としてユーザーの自然言語プロンプトを解析してツールをマッチングしている。将来的には、AIエージェントが自律的に必要なMCPツールを探索し、複雑なタスク目標を達成できるようになるだろう。
ただし、現時点のMCPプロジェクトはまだ初期段階にある。多くのプラットフォームは依然として中央集権的なプラグイン市場であり、プロジェクトチームがGitHubから第三者のServerツールを手動で整理し、一部を自社開発している。本質的にはWeb2のプラグイン市場とあまり変わらず、唯一の違いはWeb3のユースケースに焦点を当てていることだけである。
今後のトレンドと業界への影響
現在、ますます多くの暗号関係者が、MCPがAIとブロックチェーンを結びつける可能性に気づき始めている。例えば、Binance創設者のCZは最近、AI開発者に対して高品質なMCPサーバーを積極的に構築し、BNB Chain上のAIエージェントに豊かなツールセットを提供するよう呼びかけた。BNB MCPサーバープロジェクトのリストはすでに公開されており、エコシステム探求中のユーザーが参考にできる。
インフラが成熟するにつれ、「開発者先行」企業の競争優位性はAPI設計から、「誰がより豊かで多様かつ容易に組み合わせ可能なツールセットを提供できるか」へと移行していく。
将来、すべてのアプリケーションがMCPクライアントとなり、すべてのAPIがMCPサーバーとなるかもしれない。
こうした状況は新たな価格メカニズムを生み出す可能性がある。エージェントは実行速度・コスト効率・関連性などに基づきツールを動的に選択し、Cryptoとブロックチェーンを媒介としたより効率的なエージェントサービス経済が形成される。
もちろん、MCP自体はエンドユーザーに直接向けていない。それは基盤となるプロトコル層である。つまり、MCPの真の価値と潜在力は、AIエージェントがそれを統合し、実用的なアプリケーションに変換したときに初めて可視化される。
最終的に、エージェントこそがMCPの能力を担い、それを拡大する存在であり、ブロックチェーンと暗号メカニズムがこの知能ネットワークに信頼性・効率性・組み合わせ可能性を備えた経済システムを構築するのである。
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