MCP 2.0解説：「ステートレス・コンテキスト・ストリーミング」はなぜ重要か

MCP 1.xの限界：「ポーリング」の終焉とリアルタイムAIの幕開け

2024年から2025年にかけて、Model Context Protocol（MCP）は「AIとツールを繋ぐUSB」として爆発的に普及しました。

しかし、MCP 1.xには致命的な弱点がありました。それは「ポーリング（問い合わせ）ベース」のアーキテクチャです。

具体的には、エージェントは「ログに変更はある？」「DBに書き込みはあった？」と数秒おきに問い合わせていました。そのため、レイテンシとトークン消費の無駄が大きな課題でした。

そこで2026年1月、AnthropicとGoogleが共同策定したMCP 2.0が登場しました。この新バージョンは「Stateless Context Streaming（SCS）」を導入し、問題を根底から解決しています。

MCP 2.0の核心技術：SCSとは？

SCSは、従来のRequest/Responseモデルとは異なります。つまり、Pub/Sub（Publish-Subscribe）モデルに近い双方向通信プロトコルです。

1. 受動的な「読む」から、能動的な「購読する」へ

この違いは決定的です。AIは「変化が起きるまで待機」し、変化が起きた瞬間にトリガーされます。

その結果、トークン消費量は90%削減されました。さらに、反応速度はミリ秒単位になっています。

2. コンテキストの「差分更新（Delta Updates）」

MCP 2.0サーバーは、ファイル全体を再送しません。代わりに、Gitのような差分（Unified Diff）のみをストリームします。

例えば、10MBのログファイルに1行追記された場合を考えてみましょう。このとき、ネットワークを流れるのはその1行だけです。したがって、エッジデバイスやモバイル環境でのエージェント運用が現実的になりました。

実践：MCP 2.0で作る「リアルタイム・モニタリング」

この技術を使うと、「ログ監視エージェント」をわずか数行で実装できます。

例えば、Node.js（TypeScript）でMCP 2.0サーバーを構築できます。そうすることで、ログファイルの変更を検知し、ストリーム配信する仕組みを作れます。

このサーバーに接続したAIエージェントは、熟練エンジニアのように動作します。つまり、流れてくるログをリアルタイムで監視し、異常があれば即座に修復アクションを実行できるのです。

導入のメリットと注意点

メリット

• コスト削減：無駄なポーリングによるAPIコールがゼロになります。
• 即応性：システム障害検知から修復までのタイムラグがほぼゼロです。
• スケーラビリティ：サーバー負荷が大幅に低下します。

注意点

• ステート管理：エージェント側で「現在の状態」をメモリ内に再構築するロジックが必要です。ただし、SDKが自動化してくれます。
• 接続維持：WebSocketやSSEのような持続的接続が必要です。そのため、サーバーレス環境ではCloudflare Workers等の活用が推奨されます。

結論：AIとの対話は「会話」から「同期」へ

MCP 2.0は、人間とAIの関係性を根本から変えます。

これまでは「人間がAIに聞く」か「AIが人間に聞く」というターン制でした。しかし、これからは異なります。

つまり、人間とAIが同じコンテキストをリアルタイムに共有（Sync）する時代です。まさに、阿吽の呼吸で作業する「ペアプログラミング」が実現します。

あなたのエージェントは、まだ古い「電話（ポーリング）」を使っていますか？ それとも「テレパシー（ストリーミング）」を使っていますか？

また、AIの活用に興味がある方は「AI自動化奮闘記」もあわせてご覧ください。

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