MCPとは：AIに「手」を持たせるということ

環境に触れないAIへ現状を伝えるのは、こちらの仕事でした。伝え漏らせばそのぶん推測が混ざり、返ってきたコードは「たぶんこうなっているはず」の上に建ちます。手戻りの多くは、ここから来ていました。

AIの知識は学習した時点で止まっているので、すでに変わってしまった古い書き方のまま、それらしいコードを返してくることがあります。公式ドキュメントをその場で最新の状態から引ければ、「その書き方はもう廃止されている」と後から気づいて書き直す遠回りが減ります。

コード上は通っているのに、実機ではログイン直後にうまく遷移しない、といった実行時のずれがあります。触ってみて初めて分かる類のもので、読むだけでは見えません。「出したつもり」も曲者で、「出たはず」を「出ているのを見た」に変える一手が要ります。

本番が一時的におかしくなっただけでなく、開発用の環境が本番側の設定を読みにいって、そちらも壊れました。身をもって学んだのは、権限の線引きが後回しにできないということです。

既製のものをつなぐだけでなく、自分たちのプロダクトを操作するものまで自前で作るようになりました。できることが増えたぶん、線引きの数も増えています。自社の CTEM データを AI から扱えるようにした話はCTEMデータをMCPでAIエージェントに繋ぐにあります。

手綱、つまり権限の線引きと運用の手順は、人間が握り続けます。任せられることが増えても、任せきりにはしません。この1年で学んだ線引きは、だいたいそこに落ち着きました。

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こうして手探りで作り続けているのが PentaTrail / CTEM です。外から見える会社の攻撃面を、AIで継続的に把握するサービスです。