生成AIツールを触っている中で、最近よく目にするようになった「MCP（Model Context Protocol）」。
名前は知っていたものの、「実際に何ができるのか」「普通にAIサービスを使うのと何が違うのか」までは、あまり理解できていませんでした。
そこで今回、動画・画像生成AIの「Higgsfield」と「Codex」をMCPで接続し、実際に使ってみました。
きっかけ
Higgsfieldでは、画像生成や動画生成などさまざまな生成AI機能を利用できます。
普段はHiggsfieldの画面から操作しますが、MCPに対応していることを知り、
「Codexから直接Higgsfieldを操作できたら便利なのでは？」
と思ったのがきっかけでした。
調べてみると、HiggsfieldにはMCPサーバーが用意されており、CodexなどのMCP対応クライアントから接続できるようになっていました。
CodexからHiggsfieldへ接続
今回はCodexのMCPサーバー設定からHiggsfieldを登録しました。
HiggsfieldのMCPサーバーURLを設定し、認証を行うことでCodexからHiggsfieldの機能を呼び出せるようになります。
接続後に確認すると、
- 画像生成
- 動画生成
- 音声生成
- 3Dモデル生成
- アップスケール
- 背景削除
- モーションコントロール
- 生成履歴やメディアの管理
など、多くの機能が「ツール」としてCodexから認識されていました。
ここで初めて、MCPが何をしているのかを実感できました。
MCPとは何なのか
実際に触ってみて理解できたのは、MCPはAIと外部サービスの間をつなぐための共通の仕組みだということです。
今回の場合、
「Codexに指示する」
↓
「CodexがHiggsfield MCPのツールを呼び出す」
↓
「Higgsfield側で処理される」
という流れになります。
つまり、AIが文章を返すだけではなく、外部サービスが持っている機能を「ツール」として利用できるようになります。
サービスごとに専用の連携方法を覚えるのではなく、MCPという共通の仕組みを通してさまざまなサービスとAIを接続できる点が面白いと感じました。
便利になった……と思ったけれど
実際にCodexからHiggsfieldを操作してみると、確かに動きました。
ただ、使い続けてみると一つ気づいたことがありました。
Higgsfieldについては、普通にHiggsfieldの画面から操作した方が使いやすい。
Higgsfieldは生成モデルや設定、素材などを画面上で確認しながら操作できます。
画像や動画のように、結果を見ながら試行錯誤する作業では、GUIから直接操作できること自体が大きなメリットでした。
MCPで操作できることと、MCPで操作した方が便利であることは別だと分かりました。
今回学んだこと
今回の目的は「HiggsfieldをCodexから使いやすくすること」でした。
その目的だけで考えると、最終的にはHiggsfieldをそのまま使う方が自分には合っている、という結論になりました。
しかし、実際にMCPサーバーを登録し、認証し、Codexから外部ツールを呼び出してみたことで、それまで曖昧だったMCPの仕組みを具体的に理解できました。
特に印象に残ったのは、
「接続できる」ことと「接続する意味がある」ことは違う
ということです。
新しい技術だから使うのではなく、そのサービスや作業内容に合わせて「本当にその構成が便利なのか」を考えることも重要だと感じました。
今回はHiggsfieldを直接使うという結論になりましたが、MCPそのものは、複数のサービスをAIからまとめて操作したり、作業を自動化したりする場面ではかなり可能性がありそうです。
今後は、MCPを使うことで本当に便利になるサービスや、自分で作ったツールをMCP経由でAIから操作する仕組みにも挑戦してみたいと思います。
