MCPの接続数とコンテキスト｜選び間違いを防ぐ3つの設計

GitHubも、Slackも、ブラウザ操作も。便利そうなMCPサーバーを見つけるたびに繋いでいったら、いつのまにか手元が重くなってきた。この記事は、その感覚から始まります。

繋いだ本数そのものは、警告として画面に出てきません。代わりに出てくるのは、似た名前のツールを取り違える、話し始める前から余白が足りない、といった間接的な症状です。原因が接続数にあると気づくまでに、しばらくかかります。

この記事は、公式ドキュメントと自社のClaude Code環境での観測をもとに、接続数が増えたときに何が起きているのかを仕組みの順にほどきます。そのうえで、明日から手を付けられる3つの設計を示します。確認日は2026年8月3日です。

進行役は3人です。若葉さんが言葉の意味から聞き、高梨課長が自分の手で動かす側から聞き、鈴木さん（本誌監修）が答えます。

01MCPの接続数が増えると、AIエージェントのコンテキストには何が起きるんですか？

若葉さん

若葉さんの発言

MCPを増やすと重くなる、と聞いたんですが、そもそも何が重くなるんでしょうか。

鈴木さん

鈴木さんの発言

作業机だと思ってもらうと近いです。工具を1本ずつ机に出していくと、作業スペースそのものが狭くなりますよね。使っていない工具でも、置いてあるだけで場所は取ります。

MCP（Model Context Protocol）は、AIアプリケーションを外部のツールやデータへつなぐオープンな標準規格です（出典: MCP公式）。1つのMCPサーバーは大抵、数個から数十個のツールを一括で公開します。

ここが分かりにくさの一点目です。増えているのは接続の本数ではなく、AIエージェントの手元に積み上がるツール定義の量のほうだからです。本数を数えても、重さの実感とは噛み合いません。

Anthropicの公式ドキュメントは、対処を検討する目安を示しています。ツール定義が1万トークンを超える場合や、ツールが10個を超える場合です（出典: Claude Platform公式）。

対処の方向性は3つに整理できます。

02接続数が増えるほど、AIエージェントがツールを選び間違えるのはなぜですか？

MCPサーバーはtools/listというリクエストに応答する形で、公開しているツールの一覧を返します。この操作はページネーションに対応しており、一覧が多い場合はcursorで分割して取得します（出典: MCP公式仕様）。クライアント側は、接続した全サーバー分の一覧を集め、1つの選択肢リストにまとめます。

問題は、このリストがそのままAIエージェントの目の前に並ぶ場合です。Anthropicの公式ブログは、5つのMCPサーバーを接続した例を挙げています。構成はGitHub・Slack・Sentry・Grafana・Splunkです（出典: Anthropic公式「Advanced tool use」2025年11月24日公開）。

会話が始まる前の時点で、58本ぶんのツール定義が約55,000トークンを占めます。GitHub MCPだけで35個のツールが公開されています。権限をどう絞るかはGitHub MCPの権限を絞る3か所｜Issue・PRの任せ方で扱った内容がそのまま使えます。

Claude Platform公式ドキュメントは、選択の正答率はツール数30〜50個を境に落ち始めると説明しています。似た名前のツール（通知の送信先がユーザー向けかチャンネル向けかの違いなど）が並ぶと、AIエージェントは間違った方を選びやすくなります。

選び間違いは、静かに起こります。エラーで止まるのではなく、それらしい別のツールが呼ばれるだけなので、後から記録を読み返さないと気づけません。

03ツール検索を足すと、MCPを増やしたAIエージェントの選び間違いはどこまで戻るんですか？

高梨課長

高梨課長の発言

増やすと精度が落ちるのは分かりました。ただ、業務で使う以上は減らせないものもあります。

鈴木さん

鈴木さんの発言

そこで出てくるのが、一覧を全部並べるのをやめて、必要になったときに探しに行かせるという考え方です。並べる代わりに、探せるようにする。閉架書庫のある図書館に近いかもしれません。

ツール検索の仕組みを足すと、正答率は上がります。Anthropicの検証では、MCP評価でOpus 4は49%から74%へ改善したと報告されています。Opus 4.5でも79.5%から88.1%へ改善しています（出典: Anthropic公式「Advanced tool use」）。

数字そのものより、両方の世代で同じ向きに動いている点が実務では効きます。モデルを新しくすれば選び間違いが消える、という話ではありません。並べ方の設計は、モデルの世代とは別に要ります。

ここで大事なのは、検索が何を手がかりにするかです。検索の対象は、ツールの名前・説明文・引数の説明までです（出典: Claude Platform公式）。名前空間だけ整えても、説明文が空欄なら探しても浮かんできません。

04一覧が途中で変わるMCPサーバーは、AIエージェントのコンテキストをさらに削るんですか？

接続するMCPサーバーが増えるほど、一覧そのものの更新も重なります。MCPサーバーの中には、公開するツールの一覧が動的に変わるものもあります。

仕様はlistChangedという機能を用意しています。一覧が変わるとサーバーがクライアントへ通知し、クライアントはtools/listを呼び直します（出典: MCP公式仕様）。繋いでいる先が多いほど、この通知と再取得も重なっていきます。

2026年7月28日付の仕様更新では、この負荷を減らす変更が加わりました。一覧の応答にキャッシュ用の情報と決まった並び順を持たせ、クライアント側でカタログをキャッシュできるようにしています（出典: MCP公式ブログ）。

並び順が決まっていることは、地味に見えて効きます。順番が毎回入れ替わる一覧は、中身が同じでも別物として扱われやすく、取り置いたものを使い回せないからです。

05遅延読み込みを入れたAIエージェントなら、MCPの接続数とコンテキストは気にしなくていいんですか？

高梨課長

高梨課長の発言

遅延読み込みという設定があると聞きました。これを入れれば、繋ぎっぱなしでも大丈夫ということでしょうか。

鈴木さん

鈴木さんの発言

半分は当たっていると思っています。目の前に並ぶ量は確かに減ります。ただ、送っている量まで消えるわけではないので、そこは分けて考えたほうが安全です。

MCPの接続本数が同じでも、クライアントがツール定義をいつ読み込むかで挙動は変わります。読み込み方には大きく2つの設計があります。

Claude Platform公式ドキュメントはdefer_loadingという設定を説明しています。ツールに付けると、検索で見つかるまでAIエージェントの目の前には出ず、見つかった時点ではじめて完全な定義が展開されます（出典: Claude Platform公式）。イメージは次のような形です。

{
  "name": "search_reservation_records",
  "description": "予約記録を検索する",
  "defer_loading": true
}

この方式で、会話開始前のトークン消費を85%以上減らせたと報告されています（出典: Claude Platform公式）。

ここで見落としやすい点があります。遅延読み込みを設定しても、ツールの完全な定義自体は毎回のリクエストに含めて送る仕様です（出典: Claude Platform公式）。

06未読み込みのツールをAIエージェントが呼ぶと、MCPの現場では何が起きるんですか？

未読み込みのまま呼び出すと、スキーマ不備のエラーになる仕様でした。名前は手元にあるのに、中身がまだ開いていない状態だからです。

本記事を書いているセッション自体にも、この仕組みが働いていました。2026年8月3日の実測で、名前だけが渡され、スキーマが未読み込みの状態のツールが266件ありました。ブラウザ操作を担うMCPサーバー（Playwright）もその1つで、接続手順はPlaywright MCPはどこまで動くか｜認証4パターンと権限設計で扱っています。

同じ課題に対しては、ツール定義ではなくコードを書いて呼び出す設計も提示されています。Google DriveからSalesforceへ連携する例が報告されており、消費トークンは150,000から2,000まで減ったとされています（出典: Anthropic公式「Code execution with MCP」）。本記事は、より導入しやすい3つの設計に絞って扱います。

07MCPの接続数を絞る3つの設計は、AI社員の役割ごとにどう選び分けるんですか？

3つの設計は並列の選択肢ではなく、効く時点がずれています。順に見ていきます。

①カテゴリ分け：常時ロードと検索対象を分ける

接続したMCPサーバーのツール名は、mcp__サーバー名__ツール名という形で名前空間が分かれます。MCPの選び方｜AIエージェントに任せる範囲から見る5軸では、この単位を権限設定に使う方法を扱いました。同じ単位は、選択のしやすさを保つためにも使えます。

Claude Platform公式ドキュメントは、常時ロードにする範囲を勧めています。使用頻度が高い3〜5個のツールは検索対象にせず、常時ロードのままにしておく設計です（出典: Claude Platform公式）。残りはサーバー単位でまとめ、検索に引っかかりやすい名前と説明を付けます。

②遅延読み込み：使う瞬間まで定義を展開しない

前章のdefer_loadingのような仕組みが使えるなら、頻度の低いMCPサーバーのツールから優先して対象にします。名前と説明文だけで検索にヒットする必要があるため、似た説明文が並ぶサーバー同士は、名前の付け方をそろえておきます（出典: Claude Platform公式）。

③未使用コネクタの無効化：定義を送ること自体をやめる

遅延読み込みは会話に出てくる量を減らしますが、接続そのものは残ります。棚卸しで直近の利用実績がないと確認できたMCPサーバーは、遅延読み込みとは別に接続を止める判断をします。無効化は削除ではないため、必要になれば再接続できます。

AI社員の役割ごとに接続する範囲を分けておくと、この3つは割り当てやすくなります。調べものだけを担う役割に、投稿や書き込みのツールまで並べておく理由はないからです。

08いま繋いでいるMCPの接続数は、AI導入の現場でどうやって棚卸しするんですか？

高梨課長

高梨課長の発言

設計は分かりました。ただ、そもそも今いくつ繋がっているのかを把握できていません。

鈴木さん

鈴木さんの発言

そこからで大丈夫です。数える前に減らそうとすると、勘で切ることになります。まず書き出すところから始めます。

3つの設計を実行するには、まず今の接続状況を把握する必要があります。手順は次の4段階です。

1. 一覧化する：接続済みのMCPサーバーと、それぞれのツール数を書き出します。Claude Codeではclaude mcp listで確認できます
2. 分類する：各サーバーを使用頻度と重要度の2軸で分けます
3. 設計を割り当てる：分類結果に応じて、常時ロード・遅延読み込み・無効化のいずれかを割り当てます
4. 見直し時期を決める：半年に一度など、次に棚卸しする時期を決めておきます

4番目を省くと、棚卸しは一度きりの作業で終わります。担当する業務やAI社員の役割は時間とともに変わるので、決めた区分もそのぶんずれていきます。

09使用頻度と重要度で分けたMCPは、AIエージェントにどこまで常時ロードで持たせるんですか？

分類の軸は2つです。どれくらい使うかと、代えが利くかどうかです。

常時ロードに置くのは、使用頻度も重要度も高いものだけです。ここを広げると、検索の仕組みを足した意味そのものが薄れます。

見落としやすいのは、使用頻度は低いが重要度は高い区画です。滅多に使わなくても、使う場面では代えが利かないMCPサーバーがあります。頻度が低いというだけで無効化の対象にはせず、重要度は別の軸として確認します。

MCP由来のツール定義は、コンテキストを圧迫する要因の1つに過ぎません。指示がぶれる他の原因への対処はClaude Codeのコンテキスト管理｜指示がぶれない3つの手で扱っています。

10接続数を絞るとき、AI活用の現場でつまずきやすいのはどこですか？

若葉さん

若葉さんの発言

設定を入れたのに、あまり変わらなかった、という話も聞きます。

鈴木さん

鈴木さんの発言

よくあるのは、減らしたかった場所と、実際に減った場所が食い違っている場合です。どこを抑えたかったのかを先に決めておくと、この取り違えは減ります。

1. 遅延読み込みを設定すれば、それだけで解決すると思い込む。遅延読み込みは会話開始前のトークン消費を減らしますが、ツールの完全な定義は毎回のリクエストに含まれたままです（出典: Claude Platform公式）。使っていないMCPサーバーは、遅延読み込みとは別に無効化を判断します。

2. 使用頻度だけで重要度を判断する。前章のとおり、頻度と重要度は別の軸です。片方の軸だけで切ると、いざというときに手元に無い、という形で跳ね返ってきます。

3. カテゴリ分けを一度決めたら見直さない。担当する業務やAI社員の役割は時間とともに変わります。半年に一度は、接続済みのMCPサーバーが今のカテゴリ分けに合っているかを確認します。

4. 名前空間だけ整えて、説明文をおろそかにする。mcp__サーバー名__ツール名で名前が整理されていても、検索の対象は名前・説明文・引数の説明までです（出典: Claude Platform公式）。説明文が空欄や短すぎると、遅延読み込みにしても見つけてもらえません。

4つに共通するのは、設定を入れた事実と、狙った場所が軽くなった事実を、同じものとして数えている点です。入れたあとに何が変わったかを、別に確かめます。

11よくある質問

12まとめ｜今日やる3つのこと

増えているのは本数ではなく、手元に積み上がるツール定義の量でした。対処は3つあり、抑える対象がそれぞれ違います。そして、設定を入れたことと、狙った場所が軽くなったことは別に数えます。