最近話題になってるMCPについて

MCPは、AIや外部ツールがさまざまなサービスやデータを操作するためのプロトコルで、Googleスプレッドシートと連携させることで、データを動的に操作したり、AIアシスタントにスプレッドシートを管理させたりする技術がある。

具体的に、MCPを利用した技術には以下のようなものがあります。

1. MCPサーバーを介したスプレッドシートの操作

   MCPを利用すると、GoogleスプレッドシートをAPIのように扱い、外部のAIやツールからデータの読み書きが可能になります。例えば、`mcp-google-spreadsheet`のようなツールを使えば、GoogleスプレッドシートやGoogle DriveのファイルをAIアシスタントが直接操作できるようになります。これにより、手動でスプレッドシートを更新する手間を省き、自動化やリアルタイム連携を実現できます。

2. AIとの統合による自動化

   MCPを介してGoogleスプレッドシートにアクセスするサーバーを構築することで、AI（例えばAnthropicのClaudeや他のモデル）がスプレッドシートの内容を解析したり、データを追加したりできます。ZapierのようなプラットフォームがMCPに対応した例では、スプレッドシートと他のアプリ（Slackなど）をAI経由で連携させ、業務フローを自動化する技術が話題になっています。

3. 認証とアクセス管理

   Googleスプレッドシートは通常、OAuth認証やAPIキーを使ってアクセスします。MCPを活用することで、権限が制限されたスプレッドシートにも安全に接続し、データを操作するエージェントを構築できます。例えば、特定の条件下でスプレッドシートを更新するスクリプトをMCPサーバーに実装するといった使い方が可能です。

このような技術は、例えば業務データの集計、リアルタイムでの情報共有、またはAIによるデータ分析をスプレッドシート上で行う際に役立ちます。開発者向けには、Google Apps ScriptやPython（Google Sheets APIを使用）をMCPと組み合わせることで、さらに柔軟なシステムを構築することもできます。

色々なシステムとAIが連携できるみたいですね、今後要チェックな技術な気がします。

このようにAIエージェントによる自動化の波をみてると、OPENAIの2027年のプログラム開発の未来予測でも言われてるようにソフトウェア技術はほぼAIに置き換わるとの予測されてます。

今AIを使ってる感覚的には、あってると思われる。

開発者の人数規模は減るだろうし、技術者は今後の働き方や付加価値を考える必要がありますね。