エンタープライズMCP：課題、解決策、およびBright Data Web MCP

TL;DR

MCP（Model Context Protocol）は、標準化された再利用可能な統合レイヤーを通じて、AIエージェントを外部ツールや企業システムに接続します。
MCPはLangChain、AWS Bedrock、Copilot Studio、IBM watsonxなどのプラットフォーム間で孤立したAI実装を解消します。
エンタープライズMCPの課題には、認証リスク、認可のギャップ、スケーラビリティの選択、コンプライアンス要件、統合の複雑さなどがあります。
リモートMCPサーバーは、メンテナンスのオーバーヘッドを排除し、スケーラビリティを確保し、24時間365日のサポート付きのプロバイダー管理インフラを提供します。
MCPサーバーは、エンタープライズ用途向けにオープンソースであり、GDPR/CCPA準拠、かつ認証（ISO 27001、SOC 2 Type II）を取得している必要があります。
Bright Data Web MCPは、エンタープライズグレードのインフラストラクチャを備えた、ウェブスクレイピング、検索、データフィード、ブラウザ自動化のための60以上のツールを提供します。

本ブログ記事では以下の内容を解説します：

MCPサーバーが企業AIにおける統合レイヤーとしてどのように機能するか、その重要性と有用な場面
主要なエンタープライズMCPの課題と、問題や混乱を回避するための実践的な解決策。
AIエージェントをサードパーティツールに接続する他の方法として、企業向けMCPの代替案。
Bright Data Web MCPが企業向けMCPの優れた事例である理由。

それでは、詳しく見ていきましょう！

エンタープライズMCP入門

エンタープライズMCPとは何か、その仕組み、提供内容、そしてどのような場合に効果を発揮するのかを理解する。

エンタープライズAIにおける統合レイヤーとしてのMCPサーバー

MCP（Model Context Protocol）は、AIシステムが外部ツール、データソース、サービスに接続することを可能にする、Anthropic（Claudeの開発元）によって考案されたオープンスタンダードです。

High-level visual representation of what MCP opens the door to

統合をハードコーディングする代わりに、このプロトコルはAIエージェントがローカルまたはリモートのMCPサーバーを通じて利用可能な機能を発見し、必要に応じて呼び出すための構造化された方法を提供します。簡単に言えば、MCPは外部サービスをAIモデルが理解し利用できる「ツール」に変換します。

企業環境において、MCPはAIのための現代的な統合レイヤーとして機能します。エンタープライズMCPサーバーは、LLMとCRM、データウェアハウス、チケット管理プラットフォーム、内部APIなどの内部システムの間、あるいはデータ取得、データ処理、自動化、リアルタイム意思決定支援といったビジネスクリティカルな機能を提供するサードパーティサービスとして配置されます。

MCPが企業にとって重要な理由

多くの企業では、チームが孤立して作業するため、サイロ化されたソリューションが生じます。各チームが異なるAIフレームワークやツールでエージェントやワークフローを構築し、その多くが単発のコネクタを通じて企業バックエンドサービスに接続されます。その結果、カスタム統合が乱立し、膨大な保守課題を生み出す可能性があります。

MCPアーキテクチャは、AIロジックをバックエンド実装から分離することでこの課題を解決します。統合は再利用可能、管理対象、監査可能となり、どのチームも使用しているAIエージェントやエンタープライズシステムに関係なく、共有MCPレイヤーを活用できるようになります。

これは、LangChain、LlamaIndex、CrewAIなどのオープンソースライブラリから、Agnoのようなノーコードツール、AWS Bedrock AgentCore、Copilot Studio、IBM watsonxなどのエンタープライズ向けプラットフォームに至るまで、ほとんどのソリューションがMCP統合をサポートしているため可能となります。AIモデルについても同様で、その多くがMCP経由のツール呼び出しをサポートしています。

MCPは、企業機能へのアクセスを標準化すると同時に、権限管理・監視・ポリシー適用を一元的に制御できるため、最も広く採用されているAIプロトコルとなっています。

主なエンタープライズMCPユースケース

最も一般的かつ関連性の高いエンタープライズMCPユースケースには以下が含まれます：

内部ナレッジへのアクセス：AIエージェントはMCPを通じて社内文書、Wiki、サポートチケットを検索・要約・文脈化でき、意思決定の高度化と情報サイロの解消を支援します。
ウェブデータ取得：MCPサーバーにより、AIエージェントはウェブページから構造化/非構造化データを大規模に取得し、最新の洞察を得られます。これにより、グラウンディング、SEO/GEO統合、コンプライアンス評価、ブランド監視、その他のウェブデータ駆動型RAGシナリオが可能になります。
ソフトウェア開発支援: MCPによりAIがCI/CDパイプラインの管理、コードレビューの実施、GitOps自動化を実行可能。GitHub、Jira、Visual Studio Code（ClineまたはRoo Code経由）、Cursorなどのツールと直接連携し、開発者の生産性を向上させます。
会議管理とフォローアップ：AIエージェントに会議のスケジュール設定、議事録作成、アクションアイテムの生成、プロジェクト管理ツールへの更新情報プッシュを可能にし、組織の効率性と説明責任を強化します。
Webインタラクション自動化：MCPはAIエージェントにWebページ操作、フォーム送信、SaaSプラットフォーム連携のツールを提供し、反復的なオンラインワークフローを自動化。従業員が高付加価値業務に集中できるようにします。
サプライチェーンと物流の最適化：AIエージェントはMCPを活用し、スケジューリングシステムとの連携、在庫監視、リアルタイムのトラフィック・気象・需要データに基づく配送ルートの最適化を実現します。
財務データ分析：MCPサーバーはAIが内部財務システム、市場データフィード、コンプライアンスプラットフォームに安全にアクセスするのを支援し、レポート作成、信用スコアリング、規制チェックを自動化します。

企業におけるMCP：主な課題と解決策

企業におけるMCPの必要性を理解したところで、核心的な課題と解決策を検討しましょう。

概要表を以下に示します：

カテゴリー	問題の説明	解決策
認証	MCPサーバーが認証されていない、または信頼されていない場合、データ漏洩や不正利用のリスクがあります。	強力な認証を備えたMCPサーバーを使用してください。信頼できるプロバイダーに直接接続してください。
認可	一部のツールは、制御なしに機密データを扱ったり、影響力の大きい操作を実行したりします。	ツールへのアクセス制限と明示的な承認を強制するプラットフォームと MCP を統合してください。
スケーラビリティ	ローカルとリモートのMCPは、レイテンシ、構成、メンテナンス、統合に影響します。	メンテナンスの容易さ、優れたスケーラビリティ、プロバイダーサポートのため、リモートMCPサーバーを優先してください。
コンプライアンス	信頼できないサードパーティ製MCPサーバーは、データの悪用やプライバシー侵害を引き起こす可能性がある。	倫理基準が厳格で信頼できるコンプライアンス対応プロバイダーのオープンソースMCPサーバーを使用すること。
統合	不十分または不完全なドキュメントは設定ミスや統合問題を引き起こす可能性があります。	包括的なドキュメントやチュートリアルを備え、24時間365日の技術サポートを提供する企業のMCPサーバーを優先してください。

主要なエンタープライズMCPの課題（および解決策）を探る！

認証

MCPが初めて発表された直後から、複数のセキュリティ問題が浮上しました。これには認証リスク、混乱した代理人問題、不適切な権限適用、サプライチェーン脆弱性、悪意のあるまたは信頼できないMCPサーバー、コマンドインジェクション、プロンプトインジェクション、ツールインジェクション、暗号化やサーバー検証の欠如などが含まれます。

最初のバージョン（2024-11-05）以降、MCP仕様は多くのセキュリティ懸念に対処するために更新され、最も重要な改善点の1つはより強力な認証メカニズムの導入です。

企業利用においては、MCPは信頼された認証済みサーバー経由でのみ使用されなければなりません。HTTPヘッダー、URLパラメータ、OAuth 2.0のいずれかの方法による認証が必須です。プロバイダーは、利用状況の追跡やサーバー活動の把握を可能にする専用の監査機能とリアルタイム監視ソリューションを提供すべきです。

さらに、SmitheryのようなMCPサーバーマーケットプレイスとして機能するサービスが存在することに留意してください。これらのプラットフォームは同一インターフェースで複数のMCPサーバーに接続できる利便性がありますが、制御外の複数層を経由してデータが通過するのを防ぐため、元のMCPサーバーに直接接続することを推奨する場合もあります。

解決策：常に強力な認証機能を備えたMCPサーバーを選択し、信頼できないまたは認証されていないソリューションは避けること。また、リモートMCPサーバーには通常、元のプロバイダーから直接接続する方が安全であることを覚えておいてください。

認可

企業向け最良のMCPサーバーは、特定のタスク達成のために設計された数十のツールを提供します。これらのツールはLLMに公開され、ユーザーの指示に基づいて最適なツールを選択・使用します。

課題は、一部のツールが機密データを扱ったり、軽率に実行すべきでない高影響度の操作を実行したりする点です。例としては、企業データへのアクセスや変更、大量のシステムリソースを消費する一括操作の実行などが挙げられます。

このため、MCPサーバーの認証だけでは不十分です。サーバーツールの悪用を防ぐための認可レイヤーも必要です。これはプラットフォームのサポート内容に応じて、主に以下の2つの方法で処理されます：

ツールアクセス制限：LLMエージェントがアクセスできるツールのサブセットを選択する。
明示的な承認を要求する：タスク実行前に手動承認を要求し、場合によっては個々のMCPツールに対する細かな制御を可能にする。

注：一部のAIエージェント構築プラットフォームはこれらの手法のいずれか一方のみをサポートしますが、最もエンタープライズ対応のソリューションは両方を提供します。

結果として、認証がツールレベルで行われるため、エンタープライズ向けMCPサーバーは可能な限り細分化されたツール公開を行うべきです。これにより認可プロセスが簡素化されます。

解決策：信頼性の高い認可フレームワークを備えたエンタープライズグレードのプラットフォームとMCPサーバーを統合し、エージェントを駆動するLLMが明示的なユーザー許可または管理者定義のポリシーなしにサーバー公開ツールを呼び出せないようにする。さらに、明確に定義された垂直型ツールを提供するMCPサーバーを優先する。

スケーラビリティ

本稿執筆時点で、MCPは以下の2つのトランスポート機構をサポートしている：

STDIOトランスポート：標準入出力ストリームを活用し、同一マシン上のプロセス間直接通信を実現。ネットワーク関連のオーバーヘッドがなく、最小限のレイテンシで高パフォーマンスを提供。
Streamable HTTPトランスポート：クライアントからサーバーへのメッセージングにHTTP POSTリクエストを使用し、ストリーミング用にオプションのSSE（Server-Sent Events）をサポートします。このトランスポートはリモート通信をサポートし、非推奨となったSSE専用方式に取って代わります。Streamable HTTPとSSEの詳細についてはこちらをご覧ください。

要約すると、MCPサーバーにはSTDIO経由でローカルに、またはStreamable HTTP経由でリモートにアクセスできます。ローカルMCPサーバーはインストールと管理が必要ですが、低遅延を実現します。リモートMCPサーバーはメンテナンスの必要性を排除しますが、一定のネットワーク遅延が生じます。

どちらのアプローチを選択するかは、MCPのAIエージェント内での構成方法に影響するため、MCP統合における重要な検討事項です。これはスケーラビリティやメンテナンス要件にも影響します。

Copilot StudioやIBM watsonxなどの主要なエンタープライズAIプラットフォームでは、ローカルMCPのインストール自体が許可されていない点に注意してください。したがって、これらのプラットフォームではMCPサーバーへのリモートアクセスが必須となります。

解決策：企業向けMCP統合では、リモートMCPサーバーの利用が推奨されます。これにより、インストール・設定・保守のオーバーヘッドを回避しつつ、プロバイダーが運用面を全て担うため、最高の拡張性が確保されます。

コンプライアンス

ローカル実行かリモートアクセスかを問わず、企業環境で使用されるサードパーティ製MCPサーバーはオープンソースであるべきです。これにより、サーバーがプロバイダーのサービス・製品とのみやり取りし、企業データを外部に送信しないことを検証できます。

それでもなお、MCPツールとしてサービスを公開するプロバイダーを信頼する必要があります。そのため、厳格なGDPR準拠およびCCPAコンプライアンス、倫理的なデータ管理慣行を遵守し、ISO 27001、SOC 2 Type II、CSA STAR Level 1などの認証を取得しているプロバイダーを選択することが基本です。

何と言っても、AIエージェントは機密性の高いビジネスデータを扱う可能性があり、倫理に反するプロバイダーの慣行による不正な第三者アクセスを避けたいはずです。

解決策：サードパーティのMCPサーバーを統合する際は、プライバシーおよびセキュリティ規制を完全に遵守し、業界のベストプラクティスに従う信頼できるプロバイダーのオープンソースサーバーを優先してください。

統合

コードベース、ローカル、ノーコードのオンラインプラットフォームを問わず、ほとんどのAIエージェント構築技術はMCP接続をサポートしています。ただし、それが包括的なドキュメントを保証するわけではありません。したがって、詳細な統合ガイドを提供するのはMCPサーバー開発者の責任です。

サーバー設定の誤りは、特に認証が関与する場合、深刻な問題を引き起こす可能性があります。サーバーがコミュニティサポート型であれ企業開発型であれ、適切な統合には明確なビジュアルガイドやチュートリアルが不可欠です。

優れたドキュメントは基本的な設定手順を超える必要があります。サポート対象ツールのリスト、認証メカニズムの説明、利用可能な接続タイプ（ローカル対リモート）の概要、広く使用されているAIエージェント構築プラットフォームとの具体的な連携事例を提供すべきです。

解決策：セキュリティ、信頼性、企業でのシームレスな導入には正しい設定が不可欠であるため、詳細なドキュメントとチュートリアルが付属するMCPサーバーを優先的に選択してください。また、MCPサーバーを含む24時間365日の技術サポートを提供するプロバイダーも検討してください。

企業向けMCPの代替手段

サードパーティ製MCPサーバーが公開する各ツールは、通常、プロバイダーの対応サービスや製品のAPIに直接接続します。

このため、エンタープライズレベルの信頼性を確保するには、リモートMCPサーバーがスケーラブルで高可用性、一貫した応答性を備えるだけでなく、基盤となるAPIも同等の基準を満たす必要があります。信頼できるプロバイダーのMCPサーバーに依存することが極めて重要な理由です。

ここで留意すべきは、MCPがAIとカスタム機能、サードパーティサービス、データベースなどのシステム間連携を簡素化するミドルウェア層に過ぎない点です。基本的に、大半のMCPサーバーはAIエージェントが容易に呼び出せる形でAPIを公開しています。

したがって、MCPレイヤーを完全にバイパスすることも可能です。その方法は？カスタムツール定義を通じてAPIと直接連携することです！これは特に高度に特化した連携において有用です。

したがって、サードパーティサービスのAPIは、企業向けMCPの真の代替手段となります。このアプローチは、不要なツールへの依存を最小限に抑え、オフラインになる可能性のあるミドルウェアへの依存を回避します。同時に、カスタム統合が必要であり、より複雑さを伴います。

Bright Data Web MCP：Webデータ収集・インタラクション向けエンタープライズMCPサーバー

エンタープライズAIエージェントが「全てをこなす」ことを妨げる2つの最大の制約は：

外部世界に関する知識が限定的であること（基盤となるLLMの学習時に利用可能な情報に制限される）
人間ユーザーのようにウェブページと対話できないこと。

Bright DataのWeb MCPサーバーは、60以上の専門ツールによりこれらの制限（およびその他多くの制限）を解決します。具体的には、LLMやAIエージェントがウェブにアクセスし、検索を実行し、ウェブページからデータをスクレイピングし、ブロックされることなくウェブサイトをナビゲートおよび操作することを可能にします。

Web MCPはBright Dataのエンタープライズデータソリューションと連携することでこれを実現し、LLMに以下の能力を付与します：

あらゆるウェブページをMarkdown（AIエージェントのデータ取り込みに最適なデータ形式）に変換してスクレイピングする。
Google、Bing、Yandex、DuckDuckGoなどの検索エンジンでウェブ検索を実行する。
Amazon、Yahoo Finance、LinkedIn、Instagram、TikTok、Walmartなど40以上の人気サイトから構造化データフィードにアクセス。
クラウドブラウザを介したウェブサイト操作（クリック、スクロール等のアクション実行）

詳細については、60種類以上のBright Data Web MCPツールをご覧ください。

Bright DataのWeb MCPが企業向けである理由

Web MCPツールはBright Dataのサービスと直接連携します。これらの製品は無制限のスケーラビリティ、24時間365日のテクニカルサポート、CAPTCHAの解決、世界最大級のプロキシネットワーク（195カ国に1億5000万以上のIPアドレス）との統合、そして世界をリードするWebデータプラットフォームの信頼性を備えています。

Web MCPがエンタープライズ対応である理由の詳細については、以下の表をご参照ください：

エンタープライズMCP課題	Web MCPの解決策
認証	Bright Data APIキーによる認証をサポート。
認可	60以上の専用ツールによる細かな制御をサポート。
スケーラビリティ	無限に拡張可能なエンタープライズグレードのインフラストラクチャ上に構築された専用リモートサーバーにより実現。
コンプライアンス	オープンソース、GitHubスター1,600以上、CCPAおよびGDPR準拠、ISO 27001、SOC 2 Type II、CSA STAR認証を取得。
統合	Bright Dataのドキュメントやブログ記事で50以上の統合例を公開中。

Bright Data Web MCP ドキュメントで導入方法を確認してください。または、以下の統合ガイドをご覧ください：

Web MCPが適さない場合は？

問題ありません！APIを介してエンタープライズ対応のAIエージェント構築プラットフォームをBright Data製品に直接統合できます。

例えば、以下のチュートリアルで説明されているように、エンタープライズAIツールからSERP APIに直接接続できます：

結論

本記事では、エンタープライズAIソリューション実装におけるMCPサーバーの重要性を理解いただきました。主な課題の掘り下げ、それらを克服するためのベストプラクティスの検証、代替アプローチの発見を行いました。

ビジネスクリティカルなユースケースには、Bright DataのWeb MCPツールが最適です。60以上のツール群は、エンタープライズMCPソリューションに求められるスケーラビリティ、セキュリティ、信頼性を提供します。

高度なAIエージェントやワークフローを構築するには、Bright DataのAIエコシステム内で利用可能な製品・サービスのフルスイートをご検討ください。

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