5分でわかる！MCPとAPIの違い｜エンドポイント・認証・データモデル

生成AIの業務活用が進む中で、「MCP（Model Context Protocol）はAPIの代替なのか？それとも補完なのか？」という問いが情シスで増えています。結論から言うと、MCPは“APIそのもの”を置き換えるというより、AIが複数のAPIや社内システムを安全に使うための“接続・実行の共通ルール”です。

この記事では、「MCPとAPIの違い」を短時間で整理できるように、特に現場で論点になりやすいエンドポイント、APIキー、データモデル、そしてオーケストレーション（複数処理の段取り）までを、導入判断に使える形でまとめます。

この記事でわかること

• MCPとAPIの関係：代替ではなく「AIがAPIを使うための標準化レイヤー」になりやすい理由
• エンドポイント設計はどう変わるか：REST/GraphQLを残したままMCPを足すパターン
• APIキー運用や認可・監査はどう設計すべきか：ツール実行の権限境界とログ

情シスが困るのは「AIが勝手にAPIを叩く」状態

従来のAPI連携は、アプリやiPaaSが決められたフローで呼び出すのが基本でした。一方、生成AIはユーザーの指示から「何を呼ぶべきか」を動的に判断し、複数のシステムにまたがる処理を行おうとします。

ここで情シス的に問題になりやすいのが以下です。

• 誰が・どの権限で・どのAPIを実行したのかが追いにくい（監査・インシデント対応）
• APIキーが増殖し、棚卸やローテーションが破綻しやすい（秘密情報管理）
• データモデル（スキーマ）がAPIごとにバラバラで、AIが誤解して誤操作する（品質・再現性）

この「AIが道具（API）を使う」場面の共通化を狙うのがMCPの価値になり得ます。

MCPとAPIの違い（最短理解）

APIは、サービスが提供する機能を外部から呼び出すためのインターフェースです。通常はHTTPのエンドポイント（URL）に対して、認証（APIキーやOAuth等）とリクエスト（JSON等）を送ります。

MCPは、生成AI（クライアント）が外部ツールを扱う際に、「どんなツールがあるか」「どう呼ぶか」「どんな入出力か」を共通の形式でやり取りするためのプロトコル（約束事）です。APIそのものの実装（REST/GraphQL/社内RPC等）を否定せず、AI側から見た“道具箱”を揃えるイメージです。

一言で整理すると

• API：機能提供の本体（エンドポイントと契約）
• MCP：AIがその機能を安全・一貫して呼ぶための共通レイヤー（ツール定義・実行・文脈連携）

どこが変わる？エンドポイント／APIキー／データモデルを比較

解決アプローチ全体像：MCPは「AI用の統制ポイント」になりやすい

典型的には、既存のAPI群はそのまま活かしつつ、AIからのアクセスを以下のように整理します。

• AI（チャットUI、社内ポータル、エージェント）がMCPサーバに接続
• MCPサーバは「利用可能なツール（例：チケット起票、在庫照会、社内規程検索）」を提示
• 実行時はMCPサーバが下流のAPIエンドポイントを呼ぶ（必要ならiPaaS/ワークフローも経由）
• 監査ログ、認可、データマスキング等の統制をMCPサーバ側に寄せる

この構成は、APIを捨てるのではなく、MCPがAPI利用を「標準化・制御」する方向です。よって「MCPがAPIの代替か？」という問いには、実務上は「APIを補完し、AI経由の利用を安全にする」が近い答えになります。

検討ポイント（情シスの実務論点）：セキュリティ・運用・コスト

セキュリティ／ガバナンス：ツール実行の権限境界をどう作るか

• 最小権限：AI（ユーザー）に応じて「実行できるツール」「実行できる範囲（部署/プロジェクト/顧客）」を制限
• 認証・認可：SSO/MFA、RBAC（役割ベース制御）、必要なら端末制御やネットワーク分離も検討
• 監査ログ：誰が、どのツールを、どの入力で実行し、下流のどのエンドポイントに到達したか
• 機密/個人情報：送信・保存・学習への利用可否（社内規程・委託先管理に沿って明確化）
• プロンプト/ツール誤実行対策：重要操作は承認ステップ、入力バリデーション、実行前の確認表示

特に「APIキーをAIに渡さない」設計は、漏えい時の影響範囲を小さくしやすい一方で、MCPサーバ側の秘密情報管理が要になります。

運用：本番で困りやすいのは“変更”と“追跡”

• スキーマ変更耐性：下流APIのデータモデルが変わった時、MCPツール定義とテストをどう回すか
• 監視/アラート：失敗率、レイテンシ、下流APIのエラー、リトライ方針（iPaaS的な運用が必要）
• 変更管理：ツール追加・権限変更・ログ項目変更を、開発/本番でどう分離するか
• インシデント対応：誤操作や情報漏えい疑い時に、どのログでどこまで追えるか

コスト：ライセンスだけでなく“実行回数と運用工数”で効く

費用は製品・構成に依存しますが、見積り観点は分解しておくと稟議が通りやすくなります。

• モデル利用料（トークン/リクエスト）
• MCPサーバ/実行基盤の運用（ホスティング、冗長化、ログ保管）
• 下流APIの呼び出し増による従量課金
• ツール定義・テスト・監視設計の工数
• セキュリティ（秘密情報管理、DLP、監査対応）

導入ステップ：PoC→本番で失敗しにくい進め方

1. 対象業務を1つに絞る（例：社内問い合わせ一次対応＋チケット起票）
2. データ分類（機密/個人情報）と「外部送信可否」を決める
3. ツール（MCP）を最小数で定義し、実行範囲を狭くする（読み取り中心から）
4. 成功条件（KPI）を決める：一次対応率、処理時間、誤実行率、運用工数
5. ログ設計と監査観点をPoCから入れる（本番で作り直すと高い）
6. 本番移行：権限棚卸、キー/トークンのローテーション、変更管理手順を整備

要件が曖昧な段階でも、「どのAPIをAIに触らせてよいか」「APIキー運用をどう分離するか」の壁打ちだけでPoCの成否が変わります。早めに第三者目線で設計レビューを入れるのが安全です。

よくある失敗／注意点

• AIに強い権限を渡しすぎる：最初から更新系（作成/削除）を解放し、誤操作のリカバリが重い
• エンドポイントが増えるだけ：MCPサーバを立てたが、結局各チームが勝手に接続先を追加し統制できない
• APIキーの管理が属人化：PoCの暫定運用がそのまま本番化し、失効・棚卸不能になる
• データモデルの揺れを放置：入力制約が弱く、AIが項目を取り違えて業務事故が起きる
• オーケストレーションをAI任せ：リトライ、例外処理、DLQ（失敗キュー）相当がなく運用が詰む

判断のためのチェックリスト（コピペ可）

• MCPで統制したい対象は明確か（AI経由のAPI実行／ツール実行）
• AIに直接渡さない形でAPIキー/トークンを管理できるか（保管、ローテーション、失効手順）
• ツールごとに権限スコープ（部署・顧客・期間・操作種別）を定義できるか
• 監査ログ（誰が・いつ・何を・どこへ）を取得し、保管期間・閲覧権限を決めたか
• データモデルの変更に備えたバージョニング、テスト、ロールバック手順があるか
• 重要処理のオーケストレーションはAI任せにせず、ワークフロー/iPaaSで担保する設計になっているか
• 個人情報・機密情報の送信/保存/学習の扱いが社内規程・契約と整合しているか
• 障害時の切り分け（MCP／下流API／モデル）と、一次対応フローが用意できるか

まとめ：MCPはAPIを置き換えるのではなく、AI時代の「実行の入口」を整える

MCPとAPI関係は「競合」ではなく「役割分担」になりやすいのが実務的な整理です。APIは引き続き機能提供の本体であり、MCPはAIがそれらを使う際の共通ルールとして、エンドポイントの集約、APIキー運用の統制、データモデルの明確化、そしてオーケストレーションのガードレールを設計しやすくします。

一方で、ログ・権限・スキーマ変更・例外処理など「本番運用で詰まりやすい論点」を最初から設計に入れないと、PoC止まりになりがちです。

SaaS連携基盤なら「JOINT」にお任せください

ストラテジットは 「AIとSaaSの力をすべての企業に」 をミッションに、連携ツールであり連携基盤でもあるJOINT シリーズを展開しています。
まずは “どんな連携が可能か知りたい” という段階でも、お気軽にご相談ください。

• SaaSベンダー向けiPaaS「JOINT iPaaS for SaaS」
  SaaSベンダーが自社製品に連携機能を簡単に組み込めるEmbedded iPaaS
  
• SaaS利用者向けiPaaS「JOINT iPaaS for Biz」
  SaaS利用企業向けのデータ連携・業務自動化ソリューション
  
• 生成AI連携基盤「JOINT AI Flow」
  AIが必要なデータを探し出し、業務フローに沿ってつなげる新しいAI連携サービス

これらのソリューションを通じて、ベンダー・利用企業双方に「つながる価値」を提供します。

自社SaaSの満足度を上げたいSaaSベンダー様、まずは話だけでも聞いてみたいといった企業様は、ストラテジットが提供する　『JOINT』プロダクトを是非ご検討ください。

◆無料相談はこちらよりお気軽にご連絡ください。
◆ストラテジットに関する詳細はこちら。