2025年上半期のバズワード「MCP」はデファクトスタンダードになりうるのか？Red Hatに訊く

エージェンティックAI開発の“デファクトスタンダード”を狙う

　Red Hatは2024年11月にオープンソースの推論サービングエンジン「vLLM」の主要開発元であるNeural Magicを買収したが、今後はvLLMとMCP/Llama Stackの連携も強化し、エージェンティックAI開発の基盤としていく方針だ。

　ここで、Red HatがMCPとともにエージェンティックAI開発の“標準”に選んだLlama Stackについて簡単に触れておく。Llama Stackは、Metaが2024年9月に「Llama 3.2」を発表したタイミングにあわせて公開されたオープンソースのAIフレームワークである。Llama 「Stack（積み重ね）」という名前に表れているように、MetaはAIアプリケーション開発のライフサイクル全体にまたがる様々なビルディングブロック──たとえばエージェントの会話制御、推論、RAG、ガードレール（安全性制御）、評価／ログ取得など──を標準化した構成としてスタックし、それらを一貫したAPIとして開発者に提供している。開発者はLlama Stackを使うことで個別ライブラリやツールの組み合わせに悩むことなく、再利用性と保守性の高い形でAIアプリケーションを構築／展開することが可能になる。

　また、Llama StackはMCPをサポートしており、AIエージェントが外部のAPIやツールと連携する際の接続が抽象化されるので、開発者はコードを書き直すことなくツールやバックエンドを切り替えることが容易になる。加えてプラガブルアーキテクチャを採用しているので、Meta開発のLlama以外にもOpenAI、Anthropic、vLLM、Ollama、Togetherなど多様なプロバイダのLLMを利用することが可能だ。Red HatはLlama Stackについて「Kubernetesがコンテナを統合管理するように、Llama StackはAIアプリケーションの管理を統合的に行う、いわばAIアプリ開発のためのコントロールプレーンであり、統合AI‐APIサーバー」と表現しており、将来的にはOpenShift AIに統合した「Llama Stack Operator」として提供することを目指している。

　MCP、そしてLlama Stackの特徴を見ていくと、いずれもエージェントAI開発における標準化と抽象化を徹底し、シームレスな開発者エクスペリエンスの提供にフォーカスしている点が共通項として浮かび上がってくる。また、いずれもにオープンソースプロジェクトであり、エコシステムを拡大しやすいこと、開発者やユーザーにとって多種多様な選択肢が用意されていることも、Red HatがエージェンティックAIのコアコンポーネントに据えた理由である。