MCPとAPIは何が違いますか？生成AIと業務システムをつなぐならどちらを使う？

結論：MCPとAPIは、どちらか一方を選ぶ関係ではありません

APIは、異なるアプリケーション同士が情報をやり取りしたり、相手の機能を利用したりするための仕組みです。これに対してMCP（Model Context Protocol）は、生成AIが外部のデータや機能を共通の方法で利用するための標準規格です。

既存のAPIをMCPサーバーの内部から呼び出す構成も多いため、「APIの代わりにMCPを使う」というより、APIなどの機能を生成AIから使いやすい形に整えるものと考えると分かりやすいでしょう。

MCPは、AI向けの共通接続規格

従来のAPI連携では、接続するサービスごとに通信方法や操作方法を確認し、個別にプログラムを作る必要がありました。

MCPでは、外部システムの機能を「ツール」として一定の形式で生成AIに提示します。生成AIは、利用可能なツールの名称、説明、必要な入力項目を確認し、依頼内容に応じて使うツールを選択できます。

これは、機器ごとに異なっていた接続端子をUSB Type-Cのような共通規格にそろえる発想に似ています。

固定された単純作業なら、従来のAPI連携で足ります

毎日決まった時間に同じデータを取得し、同じ場所へ保存するような処理であれば、生成AIに判断させる必要はありません。

処理手順が最初から決まっている場合は、従来型のAPI連携やワークフロー自動化の方が、トークン費用もかからず、動作も安定しやすいでしょう。

複数のサービスを横断して判断するなら、MCPと相性がよい

一方で、生成AIが依頼内容を読み取り、複数のサービスから必要なツールを選び、状況に応じて処理手順を変える場合は、MCPを採用する価値が高くなります。

例えば、データを取得し、内容を分析し、その結果に応じて文章を作成して別のシステムへ投稿するような業務です。こうした処理を従来型のプログラムだけで実現しようとすると、多数の条件分岐や処理手順をあらかじめ記述する必要があります。

tAiL.法律事務所での活用例

当事務所では、Google Analytics、Google Search Console、既存記事を管理するヘッドレスCMSをMCPで生成AIにつないでいます。

生成AIは、アクセスデータや検索クエリを確認し、既存記事と重複しないテーマを検討し、原稿の構成を整え、承認後にCMSへ投稿します。

従来は、人が各サービスを順番に開いてデータを確認し、テーマを考え、原稿を作り、表示崩れを確認しながら投稿する必要がありました。MCPを利用することで、複数のサービスを横断する一連の作業を、自然言語による指示を起点として進められるようになります。

判断基準は、単純です。処理が固定されているなら通常のAPI連携、生成AIが複数のツールを選びながら処理するならMCPが有力です。