マイクロソフトは、Anthropicが提唱するModel Context Protocol（MCP）をAzure AIに正式実装し、AIエージェントがツールや記憶を共有するための標準的通信基盤を整備した。HTTPベースのMCPは、異なるモデル間での連携を可能にし、Azure AI FoundryおよびAgent Serviceとの統合を通じて、C# SDKを含む複数言語でのサポートを実現している。

さらにSemantic Kernelへの拡張により、Bing検索やAzure AI Searchとの接続も可能となり、リアルタイムデータの利活用が視野に入る。今回の実装は、開発者主導でマルチエージェント型ワークフローを構築できる柔軟な環境を提供し、MCPを中核としたオープンなAIエコシステムの構築を後押しする動きといえる。

背景には、AIエージェントの複雑化とベンダー依存回避の課題があり、Anthropicが2024年に発表したMCPのスキーマと通信モデルが、その解決策として業界で採用拡大中である。

MCPによるマルチエージェント連携の技術的革新とAzureの戦略的位置づけ

Model Context Protocol（MCP）は、AIエージェント間の相互運用を目的にAnthropicが2024年11月に提唱した通信仕様であり、HTTPベースのクライアント–サーバーモデルにより、ツールや記憶の共通スキーマを実現する。このプロトコルにより、異なるベンダーやモデルによるAIシステム間でも情報と機能をシームレスに共有できる土台が整備されつつある。マイクロソフトはこれをAzure AI FoundryおよびAzure AI Agent Serviceに統合し、新たにC# SDKを公式サポート対象とすることで、.NET環境を中心とする開発者層に強く訴求している。

この取り組みは、同社のCoreAI部門による2025年以降のAIインフラ再編の一環であり、元Meta幹部Jay Parikh氏の指揮のもと、Azure、GitHub、Semantic Kernelを有機的に連携させる構想に基づいている。Semantic Kernelとの統合によっては、Bing検索やAzure AI Searchといった社内サービスとも接続可能になり、より複雑なワークフローやリアルタイム処理の設計が視野に入る。こうした戦略は、マイクロソフトがOpenAI依存を相対化し、エコシステム全体をオープン仕様に再構築する意図を感じさせる。

AnthropicのMCP構想が示す分散型AIの潮流と業界への波及

AnthropicがMCPを導入した背景には、エージェント同士が記憶や外部ツールを共有するうえでの断片的な統合と、各システム間の相互接続性の欠如があった。従来は新たなデータソースを用いるたびにカスタム実装が求められたが、MCPにより統一スキーマのもとで記憶APIやツールエンドポイントの定義が可能となり、Claude DesktopではGitHub連携などの開発者向け機能が短時間で統合可能となった。Alex Albert氏が指摘するように、従来数日を要した統合作業が1時間以内で完了する環境は、開発効率の劇的向上を意味する。

この流れはReplit、Sourcegraph、Apollo、Blockといったスタートアップにも波及しており、各社はMCPを使ってクラウドサービスやローカルモデルと接続するエージェントツールを構築し始めている。AmazonやGoogleがAnthropicに総額60億ドル規模の出資を行っていることも、この基盤技術の中長期的な展望を後押ししているといえる。ただし、MCPは高頻度通信への最適化が未成熟であり、レイテンシやセキュリティ層の構築は各実装者に委ねられている。汎用性の高さが裏返しに開発者側の責任を増す構造は、標準化と柔軟性のバランスという古典的な課題を再浮上させている。

Source：WinBuzzer