ざっくりMCPの仕組みについて

Cursor や ChatGPT に「メール送って」「GitHub に Issue 作って」と頼むとき、裏では Gmail や GitHub といった外部サービスを動かしている。

外部サービスには、それぞれAPI（プログラムから操作するための窓口）がある。AI にその API の説明書を全部読ませると、頭の中が説明書で埋まり、本当に話したい内容のスペースがなくなる。

MCP は、ここをなんとかするための共通の決まり。一言で言うと、

「AI 向けの短い機能一覧」＋「その一覧に書いてある操作を、実際の API に渡して実行するプログラム」

くらいのイメージ。

先に結論

ここが一番誤解しやすい。

つまり、

あなた → AI（Cursor） → MCP 用プログラム → 本物の API（Gmail / GitHub など）

「MCP = API」ではない。API の前に立つ、AI 向けの薄い層が MCP まわり。

AI が API を使うには、「何ができるか」「どんな入力が必要か」が要る。それを公式の長い説明書で渡すと、すぐコンテキスト（頭の中のメモ帳）がいっぱいになる。

MCP では、だいたい次だけを短く渡す。

AI は長い説明書ではなく、この短い一覧から選ぶ。選んだあと、MCP 用プログラムが本物の API を叩く。

もうひとつ、つなぎ方がサービスごとにバラバラだと手間が増える。MCP は「AI ↔ 外部」のつなぎ方をそろえる役目もある。

プロジェクトの .cursor/mcp.json に、「どの MCP 用プログラムをつなぐか」を書く。パスワード（トークン）もここで渡すことが多い。

やっていることはシンプルで、「GitHub 用のプログラムを起動して、この鍵を使って」と Cursor に教えているだけ。

フォルダの置き場所などは Agent 設定フォルダ構成を参照。

手順は Skills、外部サービスは MCP。

MCP は、

AI に API の長い説明書を読ませず、短い機能一覧を渡し、実際の API 呼び出しは専用プログラムに任せるための共通ルール

と思えば十分。

最初は、使っているサービス（GitHub など）を1つつないで、「短い機能一覧に何が並ぶか」を見るだけでよい。