【2026】MCP入門完全ガイド！学習法・学習のコツ・おすすめセミナーも紹介

「MCP（Model Context Protocol）に興味はあるけれど、専門的すぎてどこから手を付ければいいかわからない」「本や資料を見ても用語が難しくて挫折してしまった」という悩みを抱える方も多いでしょう。

MCPは生成AI時代の標準規格として注目されていますが、仕組みや活用方法は初心者にとってハードルが高く感じられることも。

そこで本記事では、MCP入門者におすすめの教材を紹介し、初心者が理解しやすい学習法や効率よく進めるためのコツを解説します。

MCPの基礎知識

MCPとは、大規模言語モデルなどのAIシステムと外部のデータソースやツールをつなぐためのオープン標準のプロトコルです。簡単にいえば、MCPはAIモデルに「特定の文脈だけを使って考えてね」と指示するための共通ルールであり、AIが手元のファイルや特定のWebサービスの情報など指定した情報源のみを参照して回答を生成できるようになります。

開発者はAIと各データソースの組み合わせごとに異なる手順で統合を行っていましたが、MCPに対応したクライアント・サーバーを用いれば、一度の実装で複数の組み合わせに再利用できるため、開発工数を大幅に削減できるのです。

MCPの学習に必要な前提知識

MCP自体は新しい概念ですが、理解するにはMCPに関連するいくつかの分野の基礎をおさえておきましょう。ここで覚えておくべき知識は主に3つです。

• 生成AIやLLMの基本知識
• プログラミングやシステム操作の基礎知識
• 従来のAIツール連携方法

特に覚えておくべきなのは、生成AIやLLMの基本知識です。どんな情報をコンテキストとして与えるかでAIの応答が変わり、MCPはその「コンテキストを与えるルール」を定めたものです。

そのため、プロンプトとは何か、コンテキストの役割とは何か、といった基礎を知っていると学習がスムーズです。

ステップ別｜MCP入門者におすすめの学習方法

MCPを初めて学ぶ人が効率的に知識とスキルを身につけるために、段階的な学習ステップを紹介します。

1. MCPの全体像をつかむ
2. MCPの仕組みを理解する
3. 実際にMCPを使ってみる
4. ビジネスで活用する視点を身につける

STEP①MCPの全体像をつかむ

まずは、MCPの全体像を把握することから始めましょう。最初に専門的な細部に入り込む必要はありません。MCPとは何か、何のために生まれたのか、といったコンセプト面を理解します。例えば、本記事の前半で述べたように、MCPは「AIとツールをつなぐ共通のルール」であり、AI分野のUSB-Cのような役割を果たすものだとイメージすると分かりやすいでしょう。

また、MCPというキーワード自体に慣れるために、関連するニュースや動画に目を通すのも効果的です。ポイントは、技術的な細部にこだわらず「MCPはこういうものだ」と俯瞰することです。

STEP②MCPの仕組みを理解する

概要を掴んだら、次はMCPが内部でどう機能するかを学びます。ここではアーキテクチャや構成要素といった仕組みの部分に焦点を当てましょう。

MCPは基本的にクライアント・サーバーモデルで動作します。以下の図はMCPの典型的なアーキテクチャ構成を示したものです。

出典：MCP

公式ドキュメントのアーキテクチャ説明や技術解説記事を読みつつ、図解を参照してMCPの仕組みを理解しましょう。難しい用語が出てきても、上記のような基本構造と流れに立ち返れば理解しやすくなります。「ホストとサーバーが会話している」「AIはサーバーから情報やツール提供を受けている」という大枠を掴むことが大切です。

STEP③実際にMCPを使ってみる

概念と仕組みを学んだら、実際にMCPを動かしてみる段階に進みましょう。初心者の方でも取り組みやすい方法としては、Claudeデスクトップ版を利用する方法があります。ClaudeはMCPに対応したAIアシスタントで、デスクトップアプリにMCPサーバーを追加して使うことが可能です。

活用の具体例としては、Claudeの入力欄にファイル名を指定して「この内容を要約して」とお願いすれば、AIがそのファイルを読み込んで回答してくれる、といった具合です。コードを書く必要がなく手軽にMCPの効果を体験できるので、まずは既存ツールへの組み込み事例を試してみると良いでしょう。

STEP④ビジネスで活用する視点を身につける

最後のステップは、学んだMCPを自分の業務やプロジェクトでどう活用できるか考えることです。技術を使いこなすには、単に使い方を覚えるだけでなく「何のために使うか」の視点が大切です。

例えば、マーケティングの仕事をしているなら、MCP＋AIで業務効率化できる場面を想像してみましょう。ターゲットごとに異なる広告コピーを作成するのは大変ですが、MCPを使えばAIにペルソナ資料を読ませて自動生成させることが可能です。

思いついたアイデアはメモしておき、可能なら小規模でも実際に試してみると良いでしょう。

以下の記事では、応用編のMCP連携についても解説していますので、あわせてご確認ください。

【2025】MCP連携をわかりやすく解説！役割・LLMとMCPサーバーとの関係・メリット・活用事例

MCPの入門者が学習する際のコツ

ここからは、MCPを学習する上で初心者が押さえておきたい効果的な学習のコツを紹介します。

1. 図解や事例でMCPの全体像をつかむ
2. 業務やプロジェクトでの活用場面を考える
3. 関連技術や標準規格との違いを比較しながら学ぶ

①図解や事例でMCPの全体像をつかむ

MCPは概念的な話が多く最初は掴みにくいかもしれませんが、図解や具体例を活用することで理解しやすくなります。テキストの説明だけでなく、ネット上に公開されているアーキテクチャ図やフロー図を参照しましょう。

たとえば、前述したようなMCPの構成図には、ホスト・クライアント・サーバーなどの関係性が一目で示されています。これを見ると「AIツールと各サービスの間に共通の窓口が入る」と直感的に理解できるはずです。

②業務やプロジェクトでの活用場面を考える

前述のステップ④でも触れましたが、常に「これを使えば自分の〇〇の課題が解決できる」という発想を持つことは重要になります。学んだ概念や仕組みを、自分の身近な仕事・プロジェクトに当てはめてみましょう。

例えば、勉強中に「リソース」「ツール」という用語が出てきたら、「自分の業務だと何をリソースとしてAIに読ませたいか」「どんな操作をツールとして実行できたら便利か」と想像してみるのです。

具体的な活用シーンを考えることで、MCPの各機能の役割がわかり、モチベーションアップにもつながります。特に社会人の方であれば、自社のデータ活用や業務効率化の観点でMCPに期待できることをリストアップしてみてください。

③関連技術や標準規格との違いを比較しながら学ぶ

MCPを深く理解するには、他の技術や標準との比較も役立ちます。世の中には似た目的を持つ仕組みが色々あり、比べることでMCPについてより理解できます。

例えば、データベースの世界ではSQLという共通言語が各種DBを操作する標準として広く使われていますし、ソフトウェア配布ではDockerという環境構築の標準が確立しています。MCPは「AIと外部ツール連携」を標準化する点で、SQLやDockerが果たした役割に通じるものがあります。他の方法とMCPを比較しながら学ぶと理解が深まります。

以下の記事では、MCPクライアントに関しても紹介していますので、あわせてご確認ください。

【2025】MCPクライアントとは？仕組みや活用例・導入時の注意点まで紹介

MCP入門者におすすめの教材・参考書

ここでは、MCP入門者におすすめの教材・参考書を3つ紹介します。

やさしいMCP入門

出典：Amazon

生成AIエージェント時代の標準規格であるMCPを解説した入門書で、SNSで話題となったスライド資料「やさしいMCP入門」の著者らが基本概念から実践例まで丁寧に説明しています。

専門知識がなくても読み進められる参考書で、エンジニアではない人にもイメージしやすいように図解を交えて解説しているのが特徴です。

MCP｜AIエージェント開発入門

出典：Amazon

「MCP｜AIエージェント開発入門」は、VSCodeやClaude Desktopといった開発環境をMCPでつなぎ、複数のアプリケーションとAIモデルをUSB接続のように統合するための実践的な入門書です。

本書では、MCPホストとしてのVSCodeやClaude Desktop、MCPクライアントとしての生成AIモデル、そしてPythonやGradioで構築するMCPサーバーを組み合わせ、外部サービスと連携できるAIエージェントの構築方法を解説しています。

MCP 超入門

出典：Amazon

「MCP 超入門」は、大好評を博した「RAG超入門」の著者が、MCPの本質を初心者にもわかりやすく解き明かす入門書で、その背景や仕組みをゼロから解説します。

Pythonによる実装例を交え、成功・失敗パターンも具体的に紹介しており、初めての方でも安心して学習可能。MCPの概念理解に加え、自分でMCPを使ったAI活用を業務やプロジェクトに取り入れられる実践力が身につきます。

MCPの入門者におすすめのセミナー

独学に加えて、セミナーに参加して体系的に学ぶのも効果的です。特にMCPそのものに限らず、周辺分野の知識を高めることでMCP理解の土台を作れます。ここでは、MCP入門者に役立つ関連スキルを習得できるセミナーを2つ紹介します。

1. データサイエンティストセミナー
2. AWSで始めるインフラ構築基礎セミナー

①データサイエンティストセミナー

「データサイエンティストセミナー」は、最速でデータサイエンスのプロになるための実践型ハンズオンセミナーです。データサイエンスの基礎から応用まで実践的なスキルを身につけられる内容で、初心者でもステップバイステップでスムーズに学習できます。

短期間でデータ分析や機械学習の基礎力を養うことができるため、MCPを学ぶ人にとってもデータ活用の知識を身につける機会となるでしょう。AIモデルに与えるデータの理解や分析視点が深まれば、MCPでどんな情報を提供すれば効果的か、といった洞察にもつながり、結果的にMCP活用スキルの向上にも繋がります。

②AWSで始めるインフラ構築基礎セミナー

「AWSで始めるインフラ構築基礎セミナー」は、クラウド未経験者やインフラ初心者を対象に、AWSの実践スキルを習得できる講座です。AWS環境でのサーバー立ち上げからネットワーク設定まで、つまずきやすいポイントも含めステップバイステップで学べるカリキュラムになっており、ハンズオン形式でスキルが身につきます。

MCPを実際に活用するにはAIツールやMCPサーバーを動かす環境が必要になるケースが多いため、クラウド上に安全な実行環境を構築できる知識は強みになります。AWSの基礎を押さえておけば、社内サーバーやクラウドサービスとAIを繋げる際のインフラ設計にも自信が持てるでしょう。

MCP入門についてのまとめ

MCPは生成AIの可能性を広げる技術ですが、ポイントを押さえて順序立てて学べば初心者でも確実に理解できます。まずは「何のためのプロトコルか」を押さえ、次に仕組みを図解で理解し、実際に手を動かしてみるのステップを踏むことで着実に習得できるでしょう。

初心者のうちは戸惑うこともあるかもしれませんが、本記事で紹介した教材やセミナーも活用しつつ、学習して見てください。