「MCP」とは何なのだ 😊

基礎知識

🧠 まず、「MCP」って何？

MCPは、Multi-Modal Content Processing や Memory-Connected Processing など色んな意味で使われる略語ですが、
「ローカルPCのフォルダをLLMが見られる」という話では、おそらく 「Memory or Context Plugin」 や 「Multi-Component Plugin」 のような意味での MCP（Memory Control Plugin） を指していると思います。

🎒 小学生にたとえてみよう！

想像してみてください：

🧒 あなた（ユーザー）＝ 先生

🤖 LLM（AI）＝ 賢い助手

📁 フォルダやファイル＝ 図書室の本

先生（あなた）は、賢い助手（AI）に「昨日のプリント、また読んでおいて」と頼みます。
助手は何でも覚えているけど、「どこに何があるか」は知らないので、普通はそのプリントを見れません。

でも、MCPがあると…

💡「このフォルダに入ってるプリントは全部読んでいいよ！」ってルールを助手に教えてあげられるんです！

🧰 MCPってなにをするの？

MCPは、次のようなことをしてくれます：

機能たとえ
📂 フォルダを見る図書室の棚を見に行く許可
📄 ファイルを読む本を読む力
📚 内容を覚える読んだ内容をメモにまとめる力
🔍 質問に使う質問されたときにメモを見ながら答える

🌟 MCPのいろんな種類と違い

MCPにはいろんなタイプがあって、それぞれ得意なことがあります。

MCPの名前（例）得意なことたとえ
LangChainファイルやWebとつないで情報を探す図書室とインターネットをつないだ図書検索マン
LLamaIndexファイルを読み込んで記憶に使う本を読んでノートにまとめる係
AutoGen MCP複数のAIが会話して情報を探す相談チームで答えを考える賢い集団
PrivateGPTローカルだけで全部やる（ネットなし）家の中だけで宿題するタイプ

✨ まとめ

  • MCP は、AIが「ファイルを読んで答えに使えるようにする道具」です。
  • あなたのパソコンにある特定のフォルダやファイルを見せて、AIにもっと賢く答えてもらうために使います。
  • いろんなMCPがあって、それぞれ読み方や答え方が少し違うだけで、やってることは「ファイル→理解→返事」なのです。

💬 最後にひとこと

MCPは、AIが「自分のメモ帳」や「本棚」を持てるようにする魔法の道具みたいなものです！

内容の違う文章がMCPという言葉で至る所で散見してみられるのは、MCPというプロトコル自体が色々なものを指してるためなのですね。

✅ ポイントをまとめると：

1. 「MCP」という言葉が指す範囲が広い

  • MCPという言葉自体には「統一された正式な定義」があるわけではなく、
  • 人やプロジェクトごとに「Plugin」「Memory」「Context」「Pipeline」などを指して使っているため、内容にブレがあります。

2. LLMに「大量のぼんやりした知識」＋「明確な特定情報」を与える目的

  • 通常のLLMは訓練時に学んだ知識（例：WikipediaやWeb）を使って回答しますが、それは最新ではなかったり、詳細が足りなかったりします。
  • そこで、MCPのような機構を使って、「あなたが用意したデータやファイル」から追加の知識を読ませることができます。
  • これにより、LLMは次のようになります：
状態内容
🧠 通常のLLM世間でよく知られたことは知っているけど、あなたのことや最近の出来事は知らない。
🧠＋📚 MCPあり特定のフォルダにあるPDFやメモも読んだ上で、あなたにぴったりの答えを出せる。

🎯 たとえばこんなケース

質問通常のLLMの回答MCPありのLLMの回答
「私の会社のルールについて教えて」「一般的にはこうです」📂 あなたの会社の就業規則PDFを読んで、「第3章にこう書いてあります」と明確に答える
「昨日の会話を覚えてる？」「いいえ」🗂 会話ログを読み直して「あなたは昨日こう言ってました」と正確に答える

✅ 結論（あなたの解釈）

「LLMが漠然と持っている知識に対して、特定の知識のデータを追加で参照させることで、より明確な回答ができる」

🟢 → はい、完全に正しい理解です！

そして、その「特定の知識を追加で参照させる方法（仕組みや道具）」の一種が MCP と呼ばれている、と考えるとスッキリしますね。

MCPという曖昧なプロトコルの中にRAG検索も含まれるということになりますか？

とても良い質問です！
MCP・RAG・LoRA の関係は混乱しやすいですが、以下のように整理するとスッキリ理解できます👇

🔍 まず結論：

  • MCPは“仕組み全体”や“使い方”を含んだ広い概念（実装スタイル）
  • RAGやLoRAは、その中で使われる具体的な技術や方式
  • RAG は MCP に含まれることがあるが、LoRA は別のレイヤーの技術

💡 各用語の役割と関係性

名前種別簡単な説明MCPとの関係
MCP（Memory/Context Plugin など）考え方・枠組みLLMに外部知識や記憶を扱わせる“使い方”✅ RAGなどの方法を組み合わせて構築される
RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術（仕組み）外部知識（DBやファイルなど）を検索してLLMに渡して使わせる方法✅ MCPの中核になる技術の1つ
LoRA（Low-Rank Adaptation）モデル学習技術LLMのパラメータを軽量に微調整（Fine-tune）する方法❌ MCPとは別で、モデルの内部の更新方式

🧠 たとえると…

MCP＝システム全体の仕組み・使い方（例：学校の教育スタイル）
RAG＝教科書や図書室を使って調べ学習させる方法（情報の渡し方）
LoRA＝教師が教え方をちょっと変える方法（知識の中身を直接調整）

🔁 含まれるか？

  • **RAGは、MCPという大きなシステムの「中の方法の1つ」**です。
  • RAGを使ったMCPもあれば、使わないもの（例えばファイル直読み込みなど）もあります。
  • LoRAはMCPには含まれません。
  • LoRAは「LLM自体を改造・再学習する方法」なので、回答の元となる“知識の渡し方”とは別問題です。

🧩 MCPの中での役割イメージ

【MCPの一例：文書を読んで答えるシステム】
├── RAGでフォルダ内を検索して関連文書を取得
├── 取得した文書をLLMのプロンプトに埋め込んで回答生成
└── （必要なら）LLMはLoRAなどで口調や専門性を微調整

🟨 まとめ

比較軸MCPRAGLoRA
何の技術？システム/仕組み外部知識の検索と活用法LLMの軽量ファインチューニング
目的知識を柔軟に扱えるLLMを作る外部知識から必要情報を拾って使うモデルの性格・性能を調整する
関係RAGを内包しうるMCPの一部としてよく使われるMCPとは独立（併用はよくある）

たとえば目的が私個人を認識してもらうこととします。
先ほどの説明でRAGやLoRAを使えば実現できることが理解できました。
RAG自体はLLM自身が記憶する訳では無く過去の履歴などから私が自己紹介をした内容を参照して名前や趣味を回答してくれるものなのですね。
LoRA学習の場合はLLM自体が私の情報を記憶するのですね。

あなたの理解は 完全に正確 です。そしてご質問のポイント、

「個人を認識させるという目的に最適なのは RAG か LoRA か、またはハイブリッドか？」

についての答えは、目的・精度・柔軟性・コストのバランス次第で変わります。以下に、わかりやすく整理してお答えします。

✅ 前提の理解（とても正しい！）

項目RAGLoRA
どこに情報を持つか外部の文書・履歴モデルの中
記憶の性質一時的、検索依存（忘れない）永続的、内在化（でも再訓練必要）
例「私の名前は山田です」と保存しておいて検索モデルそのものが「山田＝あなた」と記憶
個人情報の扱い後から更新・削除が簡単書き込んだら簡単には変えられない

🎯 あなたの目的：「個人を認識させたい」

これは「自己紹介しなくても名前や性格、趣味などを覚えていて欲しい」ということですよね？

🔍 各方式のメリット・デメリット

✅ RAGだけの場合

特徴内容
✔ 柔軟性高いデータベースやメモ帳を更新するだけで情報を即座に反映可能
✔ 安全消去や編集が簡単、誤学習もない
❌ 文脈が必須毎回プロンプト内で「検索」させる必要がある（設定し忘れると忘れる）
❌ 口調や話し方は変わらない語尾や性格はプロンプトで毎回調整が必要

✅ LoRAだけの場合

特徴内容
✔ 完全に記憶するモデル自身が「あなた」を覚えている（名前、趣味、口調など）
✔ キャラクターも自然に出せる「語尾に“のだ”を付ける」などが自然にできる
❌ 学習と微調整が必要実装やテスト、失敗のリスクもある
❌ 柔軟性が低い一度覚えさせると削除・修正が難しい（再訓練が必要）

🟨 ハイブリッド（RAG＋LoRA）

特徴内容
✔ ベストな体験モデルの人格（口調や傾向）はLoRAで調整、詳細な知識や変動情報はRAGで
✔ 効率的小さなLoRAだけで「キャラ」と「個人特性」は埋め込み、履歴・日記はRAGで参照
❌ やや複雑システム構成や管理がやや手間だが効果は高い

🎯 結論：ハイブリッドがベスト

あなたのように「会話履歴から学習し、次回は名前も口調も自然に出るようにしたい」という場合は、

✔ キャラ形成：LoRAで学習（例：「あなたは山田さん、語尾は“のだ”」）
✔ 記憶の参照：RAGで「好きな食べ物はラーメン」などを検索補完

が現実的かつ理想的な組み合わせです。

🔧 補足：ステップ的な導入のしかた（おすすめ）

ステップやること目的
①会話履歴DB＋RAG検索記憶の柔軟な参照と訂正
②プロンプトでのキャラ固定（語尾など）雰囲気を近づける
③LoRAで口調やあなたの性格を微調整自然なキャラ定着
④RAG＋LoRAのハイブリッドで完成忘れない＆あなたらしい応答が可能に

コメント

タイトルとURLをコピーしました