Anthropic がモデル コンテキスト プロトコルを導入したとき、エージェントの使用を簡素化することを約束しました。 MCP を使用すると、AI は、Web 検索、ファイル編集、電子メールの下書きなど、どのツールが自由に使えるかを理解できます。 10 か月後、開発者が実際に使用しているカテゴリを理解するために、200 の MCP ツールを分析しました。 データから3つの使用パターンが明らかになりました。 開発インフラストラクチャツールは、利用可能なサーバーの半分にすぎないにもかかわらず、全セッションの54%で支配的です。端末アクセス、コード生成、インフラストラクチャアクセスが最も一般的です。 コーディング中、エンジニアは GitHub にプッシュしたり、ターミナルでコードを実行したり、データベースをスピンアップしたりする機能の恩恵を受けます。これらのツールはワークフローを合理化し、コンテキストの切り替えを減らします。 情報検索は、より少ないツールでセッションの28%をキャプチャし、高い効率を示しています。Web 検索、ナレッジ ベース、ドキュメント検索が重要なプレーヤーです。これらのシステムは、開発中よりも、ユーザーに代わって本番環境でより多く使用される可能性があります。 エンターテイメント、個人管理、コンテンツ作成を含む他のすべてが残りの 18% を分割します。映画レコメンダー、タスクマネージャー、フォーミュラ 1 スケジュールは、特定のニッチを埋めます。 MCPの採用はまだ早いです。すべての AI が MCP をサポートしているわけではありません。その中では、Claude、Claude Code、Cursor がリストのトップです (AI の頭韻)。開発者中心の製品と早期技術採用者がユーザーの大多数です。 しかし、消費者によるAIツールの利用が拡大し、MCPのサポートが拡大するにつれて、ツールの使用はさらに多様になることが予想されます。