要点まとめ

このページの結論は、次の3つです。

WebMCPは「Webサイトが、自分の機能をAIに説明するための仕組み」です。
AIは画面の見た目を推測する代わりに、サイトが用意した機能を正確に使えるようになります。
まだ確定前の草案なので、読み取り中心の小さな機能から試すのが現実的です。

現在のステータス

WebMCPは、W3Cの「Web Machine Learning Community Group」という団体で話し合われている、まだ確定していない提案です。使うための入口はdocument.modelContextというAPIです。Chromeでは試験的に試せる環境（Origin Trial）が用意されていますが、Chrome・Safari・Firefoxなどの主要ブラウザが「標準にしよう」と合意した状態ではありません。

仕様の段階草案（確定前）

現在のAPIdocument.modelContext

推奨する考え方未対応環境でも動く作り

何ができるのか

たとえば、AIアシスタントに「来週泊まれる東京のホテルを探して」と頼んだとします。WebMCPがなければ、AIは画面上のボタンの位置や文字を頼りに操作を推測します。WebMCPがあれば、サイトが「hotel_search」という機能を名前・説明・入力の形式つきで公開しているので、AIはそれを直接選んで使えます。

サイト運営者は「検索する」「フォームに入力する」「下書きを作る」といった機能を公開できます。AIが操作を推測する代わりに、サイトが定義した機能を正確に呼び出すのがポイントです。

Webページ画面と既存のログイン

WebMCPツール名前、入力形式、実行処理

AIエージェント選択、入力、結果の確認

2つの公開方法

機能の公開方法には大きく2つあります。サイトの作りに合わせて選びます。

Declarative API

HTMLフォームを公開する

HTMLを拡張する方法です。既存のフォームに属性を加えるだけで公開でき、入力から人間の確認まで通常の画面と共有しやすいので、最初の一歩に向いています。

Imperative API

JavaScript関数を公開する

JavaScriptで書く方法です。registerTool()で入力の形式と処理を登録します。検索や動的な画面操作など、柔軟な処理に向きます。

MCPとの違い

MCP（Model Context Protocol）は、AIがサーバーやツールとつながるための一般的な仕組みです。WebMCPはその「Webページ版」で、表示中のサイトの中に機能を公開します。一言でいうと、MCPは「外部のサービスとつなぐ」もの、WebMCPは「いま開いているサイトの機能をAIに渡す」ものです。

観点	WebMCP	一般的なMCP
実行場所	表示中のWebページ	サーバーやローカル環境
活用する状態	DOM、画面状態、Web認証	接続先サーバーの権限とデータ
主な提供者	Webサイト運営者	サービスやツール提供者
代表用途	検索、フォーム入力、画面操作	API、DB、業務ツール連携

今、導入すべきか

結論は「読み取り専用の小さな機能から試す価値はあるが、大事な処理はまだ任せない」です。決済、契約、削除など影響の大きい操作を、確定前の仕様だけに依存させる段階ではありません。導入する場合も、次のことを守ります。

通常UIとAPIを残す
入力と権限をサーバー側でも検証する
重要操作は人間が確認する
仕様変更を追跡できる担当とテストを置く

次に読む

Chromeで動かす最小実装

コピーできるコードで、ツール登録を試します。

実装へ進む

Webサイトの機能を、AIに明示する仕組みです。