MCP と REST API：根本的な違い

REST API と Model Context Protocol（MCP）を比較することは、カテゴリの誤りです。これらは異なる抽象化レイヤーで動作し、AI システムにおいて根本的に異なる目的を果たしています。

アーキテクチャ上の違い

機能	MCP	REST API
状態管理	ステートフル – インタラクション間でコンテキストを維持	ステートレス – 各リクエストは独立している
接続タイプ	永続的で双方向の接続	単方向のリクエスト／レスポンス
通信スタイル	JSON-RPC に基づく継続的なセッション	HTTP に基づく離散的なリクエスト
コンテキスト処理	コンテキストがプロトコルに内在	コンテキストは手動で管理する必要あり
ツールの発見	実行時に利用可能なツールを動的に発見	設計時に統合され、事前の知識が必要
統合アプローチ	実行時の統合で動的機能を提供	設計時の統合でコード変更が必要

異なるレイヤー、異なる目的

REST API と MCP は技術スタックの異なるレイヤーで機能します：

REST：リソース操作を公開するための低レベルな Web 通信パターン
MCP：ツールの使用をオーケストレーションし、コンテキストを維持するための高レベルな AI プロトコル

MCP は内部で REST API を利用することもありますが、AI システムからはその詳細を抽象化します。MCP はミドルウェアのようなもので、個別の Web サービスを AI エージェントが操作できる統一環境に変換します。

コンテキスト保持：AI ワークフローの要

MCP のステートフル設計は、AI アプリケーションにおける REST の重要な制限に対処します：

REST アプローチ：各呼び出しは孤立しており、ステップ間でコンテキストを手動で引き渡す必要がある
MCP アプローチ：複数のツール呼び出しにわたって会話コンテキストが持続される

たとえばコードベースのデバッグ時、AI はファイルを開き、テストを実行し、バグを特定しても、ステップ間でコンテキストを失いません。MCP セッションは過去のアクションと結果を認識し続けます。

動的なツール発見

MCP により、AI は実行時にツールを発見・利用できます：

json

// AI が利用可能なツールを発見
{
  "tools": [
    {
      "name": "readFile",
      "description": "ファイルからコンテンツを読み込む",
      "parameters": {
        "path": { "type": "string", "description": "ファイルパス" }
      }
    },
    {
      "name": "createTicket",
      "description": "課題トラッカーにチケットを作成",
      "parameters": {
        "title": { "type": "string" },
        "description": { "type": "string" }
      }
    }
  ]
}

この「プラグアンドプレイ」機能により、AI 自体を再デプロイまたは修正することなく新しいツールを追加できます。

実践例：マルチツールワークフロー

「最近のコミットを確認し、バグ修正の JIRA チケットを作成して Slack に投稿する」といった複数のサービスを要するタスクを考えてみましょう。

REST ベースのアプローチ：

Git、JIRA、Slack の各 API に対して個別の統合が必要
呼び出し間のコンテキスト管理にカスタムコードが必要
いずれかのサービス API が変更されるとワークフローが破損

MCP ベースのアプローチ：

すべてのツールに対して統一されたプロトコルを使用
ワークフロー全体を通してコンテキストを維持
コード変更なしに新しいツールをシームレスに差し替え可能

VJSP が MCP を採用する理由

VJSP は MCP を活用することで以下を実現しています：

拡張性：公式統合を待つことなく無制限のカスタムツールを追加可能
コンテキスト認識：ツールが会話履歴やプロジェクトコンテキストにアクセス可能
簡素化された統合：複数の API パラダイムではなく単一の標準プロトコル
実行時柔軟性：新しい機能を動的に発見・利用可能

MCP は VJSP と外部サービスとの間のユニバーサルコネクターとして機能します—これらのサービス自体は裏側で REST API を使っていることが多いのです。

結論：競合ではなく補完関係にある技術

MCP は REST API を置き換えるものではありません—むしろその上に構築されます。REST は個別のサービス提供に優れ、MCP はそれらのサービスを AI エージェント向けにオーケストレーションすることに優れています。

重要な違いは、MCP が AI ネイティブであることです。MCP はモデルをファーストクラスのユーザーとして扱い、AI エージェントが複雑な環境で効果的に動作するために必要な、コンテキストを持ちステートフルなインタラクションレイヤーを提供します。

MCP と REST API：根本的な違い ​

アーキテクチャ上の違い ​

異なるレイヤー、異なる目的 ​

コンテキスト保持：AI ワークフローの要 ​

動的なツール発見 ​

実践例：マルチツールワークフロー ​

VJSP が MCP を採用する理由 ​

結論：競合ではなく補完関係にある技術 ​