Anthropicは、開発者向けに3つのコンポーネントを公開した。開発者はMCPサーバを通じてデータを公開するか、これらのサーバに接続するアプリケーション「MCPクライアント」を構築することで、AIエージェントとデータソースを接続できる。

• MCPの仕様とSDK（ソフトウェア開発キット）
• AIチャットbot「Claude」のデスクトップアプリケーションを使用したローカルMCPサーバのサポート
• MCPサーバのオープンソースリポジトリ

　Anthropicは、MCPによって「最先端の生成AIモデルがより高精度の応答を生成できるように支援する」と説明する。

　しかし、米TechTargetの調査部門Enterprise Strategy Group（ESG）のプリンシパルアナリスト、マーク・ベキュー氏は「MCPを業界の標準プロトコルと定めることは単独のベンダーだけでは不可能だ」と指摘する。ベキュー氏は「標準プロトコルであると定めるには、ユーザーのコミュニティーがその取り組みに賛同し、協力し合う必要がある」と主張する。

　標準であるという認証は、IBMやMeta Platformsなどが共同で発足した「AI Alliance」のようなコミュニティーが実施するのが望ましいと、ベキュー氏は主張する。単独のベンダーによるのではなく、複数ベンダーが合意の上、取り決めるものだからだ。

　Anthropicは、MCPを共同のオープンソースプロジェクトにすることを約束し、他ベンダーからのフィードバックを期待していると説明する。

データセキュリティの懸念も浮上

　このような懸念はあるが、AIモデルをデータソースに効率よく接続したい開発者にとってMCPは役立つと、南カリフォルニア大学（University of Southern California）でコンピュータサイエンス分野のアソシエートプロフェッサーを務めるショーン・レン氏は述べる。同氏はブロックチェーンとAI技術のベンダー、Sahara AIのCEOも務める。

　ただし、Anthropicはエンドユーザーのプライバシー保護やデータセキュリティについては言及していないとレン氏は指摘する。レン氏によると、MCP自体はオープンソースだが、エンドユーザーはAnthropicのClaudeを通じてデータにアクセスせざるを得ない。

　レン氏は「エンドユーザーはMCPを使用する際に注意が必要だ」と主張する。「エンドユーザーのプライベートなデータへのアクセスを許可することになる。Anthropicがそれらのデータを他の用途に使用するかどうか、明確な説明がない」と同氏は続ける。

　Anthropicの広報担当者は「Anthropicは、デフォルトではエンドユーザーのデータを学習に使用していない。エンドユーザーがアップロードしたデータが、AIモデルの学習に使用されることはない」と弁明する。