MCP

MCP エコシステム: Intelligence Brief 本稿は ai-coding-agents-landscape.md の MCP セクション（§3「MCP エコシステムの確立」）を深掘りする位置付けである。同ファイルでは SDK ダウンロード数・AAIF 寄贈・サーバー数など表面的指標にとどまっていた内容を、仕様変遷・セキュリティ・A2A 連携・レジストリ・実践統合パターンまで展開する。 Key Judgments MCP は事実上のユニバーサルスタンダードとして確立した (High Confidence) — 月間 9,700 万超の SDK ダウンロード、10,000+ のアクティブサーバー、主要クラウドベンダー全社の参加、AAIF への寄贈による中立的ガバナンスの確保。プロトコル自体の地位は確定しており、残る課題は品質・セキュリティ・ガバナンスの成熟度にある。 MCP エコシステムのセキュリティは構造的に脆弱であり、短期での改善は見込めない (High Confidence) — OAuth 採用率わずか 8.5%、82% の実装がパストラバーサル脆弱、53% が静的シークレットに依存（Astrix Security 調査）。OWASP MCP Top 10 が体系化され CVE も実証済みだが、エコシステム全体の底上げには 2026-06 仕様の DPoP 拡張以降もなお時間を要する。 MCP と A2A は統合ではなく補完関係で安定する (Medium-High Confidence) — MCP が「エージェント↔ツール」、A2A が「エージェント↔エージェント」の棲み分けが確立。両者とも Linux Foundation 傘下。統合は非現実的だが、ディスカバリ層（Server Card / Agent Card）の共通化は進む可能性がある。 MCP ベースのコンテキスト提供は、コーディングエージェントの品質を根本的に変える (Medium Confidence) — Augment Code Context Engine MCP の 300 Elasticsearch PR 評価で correctness が 5 倍改善、総合 30-80% の品質向上。ただし単一ベンダーのベンチマークであり、独立検証はまだない。

AI コーディングエージェント: Intelligence Brief Key Judgments マルチエージェントアーキテクチャが実験段階から製品標準へ移行した。 Confidence: HIGH Anthropic Agent Teams、Cursor Subagents、VS Code Multi-Agent、Codex macOS App が全て 2026 Q1 に並列エージェント機能をリリース。Gartner によるマルチエージェント関連の問い合わせは 2024 Q1→2025 Q2 で 1,445% 急増（Gartner）。Apple Xcode 26.3 の MCP ベースエージェント統合が、IDE レベルでの標準化を決定づけた（Apple）。 コーディングエージェントの自律持続時間は 7 ヶ月倍増ペースで拡大しており、「数時間タスク」が現在の実用フロンティアである。 Confidence: MODERATE METR データに基づく Matt Shumer の分析で、タスク完了能力が約 7 ヶ月ごとに倍増と示唆（shumer.dev, 4,000 万ビュー超）。GPT-5.3-Codex は 30 分自律実行を製品化（OpenAI）。ただし METR の制御実験では開発者が主観 +20% と感じたのに対し実測 -19% という生産性パラドックスが存在し（METR）、能力拡大と実効性の間にギャップが残る。 ベンチマークの信頼性が構造的に毀損しており、業界は「ポストベンチマーク時代」に入りつつある。 Confidence: HIGH SWE-rebench（月次新規タスク）でトップモデルが 55-58% に対し SWE-bench Verified では 80% と 20pt 以上乖離。arXiv 2602.04449 は「成功パッチの 32-33% に解答漏洩」を実証（arXiv）。Nathan Lambert は “benchmark-based release reactions barely matter” と断言（Interconnects）。実践者の head-to-head 評価が市場判断の主要指標になりつつある。