はじめに

Model Context Protocol (以下、MCP) は、AIモデルとクライアント間のやり取りを標準化しようとする急成長中のプロトコルです。本記事では、公式ロードマップに掲載されている現在の取り組み内容と、筆者が考える今後のエコシステムの拡大・収益化の可能性について整理・考察してみます。

現状の取り組み（ロードマップの主な内容）

1. リモートMCPサポートの強化

• 認証 & 認可（OAuth 2.0のサポート）
  ネットワーク越しにMCPサーバにアクセスする際、安全な接続を行うための仕組みが整備される予定です。認証・認可をしっかり確立することで、外部サービスとの連携やマルチユーザ管理が一段と容易になると期待されています。

• サービス発見（Service Discovery）
  リモートに存在するMCPサーバをクライアントが自動で見つけ、接続するための基盤作りが検討されています。

• ステートレス運用（Stateless Operations）
  将来的にサーバレス環境にも対応可能なプロトコルになるよう、MCPを極力ステートレスにする設計が目指されています。

2. リファレンス実装とドキュメント

• クライアント例やサンプルコードの充実
  MCPの全機能に対応するリファレンス実装を提供することで、開発者が学びやすい環境を整備しようとしています。

• プロトコル提案プロセスの整備
  新機能や拡張提案を取り込みやすくする、標準的な「ドラフト」プロセスの策定にも注力しているようです。

3. ディストリビューションとディスカバリー

• パッケージ管理・インストールツール
  MCPサーバを簡単にセットアップできるためのパッケージフォーマットやインストールツールが検討されています。

• サンドボックス化（Sandboxing）
  セキュリティ向上のため、MCPサーバを隔離した環境で動かす仕組みが計画されています。

• サーバレジストリ
  MCPサーバを一元管理できるディレクトリやレジストリを公開し、必要なサーバを見つけやすくするアイデアもあるようです。

4. エージェント（Agent）サポート拡充

• 階層型エージェントシステム
  名前空間やトポロジを意識したエージェントの階層的管理が検討されています。

• 対話的ワークフロー
  エージェントがユーザの権限を要請するフローや、ユーザに情報を提示する仕組みを改善することで、使いやすくする方針です。

• 結果のストリーミング配信
  長期タスクの進捗状況をリアルタイムで確認できるよう、ストリーミング対応が強化される見込みです。

5. エコシステム拡大と標準化

• コミュニティ主導の標準化
  多様なAIプロバイダが参加し、機能や仕様を合議制で決める仕組みを強化していく模様です。

• 追加モダリティ
  テキスト以外に音声・動画などの形式にも対応していくことで、より幅広いAIアプリケーションを取り込みやすくなる計画です。

• 標準化団体での承認
  公的な標準化団体の承認を得ることで、ビジネス・企業導入のハードルを下げる狙いがあると考えられます。

私見：今後の予測と収益化の可能性

1. 「SaaS型MCP」の普及による収益化

リモートMCPサポートが強化され、認証やサービス発見の仕組みが確立されると、MCPを介してAIモデルへのアクセスを提供する「SaaS型サービス」が増えると予想しています。

• 事例イメージ:

  • 「MCPゲートウェイ」的サービスを月額課金で提供し、顧客が自分のAIモデルや外部サービスを簡単に繋げるようにする

  • 独自エージェントをカスタマイズし、API経由で利用した分だけ課金する従量課金制

今まで企業が自前で行っていたAIのデプロイ・運用をアウトソーシングできるため、顧客企業にとっては導入・運用コスト削減というメリットがあります。このようなニーズに応えられるベンダーが収益を得やすいでしょう。

2. 「MCPプラグイン・拡張モジュール」の市場

リファレンス実装の充実により、MCP上で動作するプラグインや拡張モジュールの開発が活発になると思います。

• 例: NLP特化型プラグイン、データ可視化用プラグイン、セキュリティ強化プラグインなど

• 収益ポイント:
  開発者同士のマーケットプレイスを通じ、プラグインや拡張機能を有償販売するビジネスモデルが成立する可能性が高いです。

3. 「MCPサーバレジストリ」の活用による多様なアプリ展開

ディストリビューションやディスカバリーが整備され、サーバレジストリが普及すると、「必要なAIモデルやエージェントを探してすぐに使える」時代が来るかもしれません。

• 事例イメージ:

  • デザイナー向けの画像生成サーバ

  • 開発者向けのコード自動生成サーバ

  • ユーザサポート用チャットボットサーバ

• 収益ポイント:
  特定のドメインに特化したサーバを登録し、月額または利用量で課金する形が想定されます。レジストリ上で評価の高いサーバがさらに集客し、ビジネスの成功確率が高まると考えられます。

4. 「エージェントサポート」の高度化とソリューション販売

エージェントが階層型に扱えるようになり、対話的なワークフローが洗練されると、企業の業務プロセスを自動化するソリューションが大幅に増えると予測しています。

• 事例イメージ:

  • 営業・マーケティングプロセスを自動化するエージェント群

  • 社内申請やワークフローを最適化するエージェント群

• 収益ポイント:
  これらを「MCPベースのRPA (Robotic Process Automation)」や「インテリジェント・ワークフロー」などの形で提供し、ライセンスやサブスクリプションでの収益化が進むでしょう。

5. コミュニティと標準化団体の役割拡大

コミュニティ主導での標準化が進んだ結果、公的な標準化団体の承認を得る流れが本格化すれば、より多くの企業がMCPの採用に踏み切る可能性があります。

• 収益ポイント:

  • 大手企業が導入を検討しやすくなり、MCPエコシステムの需要が増える

  • SI（システムインテグレーション）やコンサルティング分野での新しい案件が増える

  • メンテナンスサポート契約などの形で継続的な収益を確保しやすくなる

終わりに

2025年前半のロードマップを見ても分かるように、MCPは「リモート接続」「エージェントサポート」「ディストリビューション」「コミュニティ主導の標準化」など、AIアプリケーションを構築・運用する上で重要な要素を幅広くカバーしようとしています。これらの取り組みによって、今後MCPを核とするエコシステムが成熟し、

1. AIサービスを簡単に開発・提供できる

2. 多様なプラグインやサーバが登録・発見できる

3. 企業や個人が新しいビジネスモデルを確立できる

といった未来が予想されます。筆者自身も、MCPを利用したプロダクトやSaaSビジネスが盛り上がることで、大きなイノベーションと収益機会が創出されると考えています。

もし興味を持たれた方は、ぜひMCPのGitHub Discussionsを覗いてみてください。技術仕様や実装例を学ぶだけでなく、今後のエコシステムの方向性を議論しながら、自分自身のビジネスチャンスを発掘できる可能性があります。

今後のMCPの進化に注目しつつ、私たちもこのオープンなプロトコルの可能性を最大限に引き出すべく、積極的に情報交換をしていきたいですね。