引用ジャングル

従来のAPIでは、正確なパラメータフォーマット、エラー処理、レスポンス解析が求められます。AIモデルは確率的な出力を行うため、パラメータの誤認、レスポンスフォーマットの誤認識、エラー処理の失敗といった問題が頻繁に発生します。そのため、大規模なAIエージェントによる信頼性の高いツールの利用はほぼ不可能でした。

MCPは、AIモデルが利用可能なツールを検知し、それらの正しい使用方法を理解し、異なるツールを切り替えながら会話のコンテキストを維持するための標準化された方法を提供することで、この問題を解決します。エージェントとツールのインタラクションに決定論と構造をもたらし、新しいツールごとにカスタムコードを作成することなく、信頼性の高い統合を実現します。

これが実際にどのような違いを生むかを理解するには、ユーザーが AI アシスタントに「Figma デザインに赤いボタンを追加してください」と依頼したときに何が起こるかを考えてみましょう。

MCPがない場合：AIはFigmaのAPIを呼び出すコードを生成しようとしますが、パラメータを誤って認識したり（「setColor(‘crimson’)」と誤認識するなど）、認証手順を省略したり、レスポンスを正しく処理できなかったりする可能性があります。その結果、ユーザーの不満が募り、ワークフローが機能不全に陥ることになります。

MCPの場合：CursorがFigmaのMCPサーバーに接続すると、AIは利用可能なメソッド、必要なパラメータ、そしてリクエストの適切なフォーマット方法を正確に把握します。Figma MCPサーバーはCursorに「赤いボタンを追加する方法はこれです」と指示し、そのアクションは確実に成功します。ユーザーは、基盤となる技術的な詳細を理解することなく、要求したものを入手できます。この決定論的なインタラクションこそが、MCPがこれほど大きな注目を集めている理由です。MCPは、予測不可能なAI実験を信頼性の高い本番環境ツールへと変換します。