「MCPって最近よく聞くけど、結局 Claude とどう関係があるの？
」——そんな疑問を持ちながら、なんとなくスルーし続けている人は多いはずです。
次のような疑問に、ひとつでも心あたりがあるなら、この記事はきっと役に立ちます。
- MCPという言葉の意味と、なぜ今注目されているのかが分からない
- ClaudeにMCPを設定するとどう便利になるのか、具体像がつかめない
- 設定の手順が難しそうで、エンジニアでない自分には無理だと感じている
- セキュリティや注意点など、使う前に知っておくべきことを整理したい
MCPの仕組みは、大きく3つの要素で成り立っています。
難しく見えますが、それぞれの役割は明快です。
| 要素 | 役割 | たとえるなら |
|---|---|---|
| MCPホスト（Host） | MCPを組み込んだAIアプリ（ClaudeやClaude Codeなど） | 「本社」。作業の指示を出す側 |
| MCPクライアント（Client） | ホスト内部でサーバーとやり取りする接続係 | 「営業担当」。仲介して外部とつなぐ |
| MCPサーバー（Server） | 外部ツールやデータへのアクセス窓口を提供するプログラム | 「外部パートナー」。実際のデータや機能を持つ |
流れをシンプルに示すと、「MCPホスト（Claude）→ MCPクライアント → MCPサーバー → 外部ツール」という順で情報のやり取りが行われます。
Claudeが「Googleドライブのファイルを読んで」と指示を出すと、その指示がMCPサーバーを経由してGoogleドライブに届き、結果がClaude側に返ってきます。
MCPサーバーが提供する3つのプリミティブ
MCPサーバーが外部に提供できる機能は、現在の仕様上、次の3種類に整理されています。
シンプルに保ちながら、現実のほとんどのユースケースをカバーできる設計です。
- Tools（ツール）：AIが呼び出せる実行可能な操作。コマンド実行・API呼び出し・データの書き込みなど、副作用を伴う操作
- Resources（リソース）：ファイルやデータベースの内容など、読み取り専用のデータへのアクセス
- Prompts（プロンプト）：再利用可能な指示テンプレート。複雑な操作の手順を事前に定義しておける
Claude Opus 4とMCPの関係は？
Claude Opus 4はAnthropicが提供するClaudeシリーズのAIモデルであり、この記事で解説するMCP（Model Context Protocol）においてはMCPホストとして機能します。
MCPホストとはMCPを組み込んだAIアプリの総称で、ClaudeやClaude Codeがその代表例です。
Claude Opus 4を含むClaudeシリーズは、MCPを通じてGoogleドライブ・GitHub・Slackなどの外部ツールと接続でき、自然言語の指示だけで外部システムを操作できるようになります。
この記事でわかること
- MCPで何ができるのか｜具体的なユースケース
- Claude DesktopでMCPを設定する手順
- Claude CodeでMCPを使う
- 独自のMCPサーバーを作る
- MCPのメリット｜なぜこれほど注目されるのか
- MCPのデメリットと注意点｜正直に伝える
- MCPと外部ツール連携の違い｜混同しやすいポイントを整理
- MCPとは何か｜Claudeを外部ツールにつなぐ共通規格
MCPで何ができるのか｜具体的なユースケース
「仕組みは分かったけど、実際どう役立つの？
」という疑問に、具体例で答えます。
MCPがある世界では、Claudeへの「日本語の一言」が外部のシステムを動かすトリガーになります。
| やりたいこと | 使うMCPサーバーの例 | 頼み方のイメージ |
|---|---|---|
| ファイルの読み書き | Filesystem MCP | 「デスクトップの報告書を読んでまとめて」 |
| GitHubの操作 | GitHub MCP | 「このリポジトリのissueを一覧にして」 |
| Googleドライブの参照 | Google Drive MCP | 「ドライブの〇〇フォルダにある資料を確認して」 |
| Slackへの投稿 | Slack MCP | 「#generalに今日のまとめを投稿して」 |
| カレンダーの確認・追加 | Google Calendar MCP | 「来週の空き時間に1時間のブロックを作って」 |
| データベースの照会 | PostgreSQL MCP等 | 「先月の売上データを引っ張ってグラフ化して」 |
| Webの最新情報取得 | Fetch MCP / Brave Search MCP | 「このURLの最新情報を読んでサマリーを出して」 |
| NASや社内サーバーの操作 | カスタムMCPサーバー | 「サーバー上の〇〇ファイルを更新して」 |
重要なのは、これらがすべて「Claude側で自然言語を受け取って、MCPサーバー経由で実際に実行される」という点です。
以前はコードを書かなければできなかった操作が、対話的に実現できます。
ビジネス現場での活用イメージ
たとえば、SNS運用の現場でMCPを活用するなら、「Googleドライブに保存した先週の投稿データを読み込んで、エンゲージメントの高かった投稿TOP5を分析して、今週の投稿アイデアを3本提案して」という一連の作業を、Claudeに一度頼むだけで進められます。
従来は複数のツールを行き来していた作業が、Claudeとの対話に集約できます。
エコシステムの広がり
2026年6月時点で、公開されているMCPサーバーは公式リポジトリと個人・企業公開のものを合わせると1万件を超えています。
Claude公式のディレクトリには75以上のコネクターが掲載されており、Salesforce・GitHub・Docker・Notionなど主要サービスのMCPサーバーは公式が整備済みです。
「使いたいサービスのMCPサーバーがすでにある」ケースが増えており、自分でゼロから作る必要がない場面が多くなっています。
Claude DesktopでMCPを設定する手順
ここからは、実際にClaude DesktopでMCPサーバーを使えるようにする手順を解説します。
難しそうに見えますが、基本はJSONファイルに数行書き加えるだけです。
STEP1 設定ファイルを開く
Claude Desktopのメニューから「ファイル → 設定 → 開発者 → 設定を編集」と進むと、設定ファイルが開きます。
ファイルは次の場所にあります。
- macOS：
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json - Windows：
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
STEP2 MCPサーバーの設定を追加する
設定ファイルに「mcpServers」というキーを追加して、使いたいサーバーの情報を書きます。
たとえばローカルファイルの読み書きができる「Filesystem MCP」を追加する場合、次のような構造になります。
コマンド名・引数・許可するフォルダパスはそれぞれの環境に合わせて書き換えてください。
最新の書き方は公式ドキュメントを参照するのが確実です。
STEP3 Claude Desktopを再起動する
設定ファイルを保存したあと、Claude Desktopを完全に終了して再起動します。
起動後、チャット画面にツールのアイコンが表示されれば接続完了です。
Desktop Extensionsでさらに簡単に
2026年に入ってから「Desktop Extensions」という仕組みが整備され、ブラウザ拡張機能と同じ感覚でMCPサーバーをインストールできるようになりました。
JSONファイルを手書きしなくても、数クリックでMCPサーバーを追加・管理できます。
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Claude CodeでMCPを使う
Claude Codeでも、Claude Desktopと同様にMCPサーバーを接続できます。
コマンドラインからの設定に加え、claude mcp addコマンドを使えばサーバーを追加・一覧表示・削除といった管理操作が行えます。
Claude Codeの場合、接続したMCPサーバーをスキルやフックと組み合わせることで、より複雑な自動化が実現できます。
詳細の手順は公式ドキュメント（code.claude.com/docs/mcp）に最新版がまとめられています。
プロジェクトごとにMCPを使い分ける
Claude Codeでは、プロジェクト単位でMCPサーバーの設定を変えることができます。
「このプロジェクトではGitHub MCPだけ接続する」「こちらのプロジェクトではデータベースとSlackを接続する」といった切り分けが可能です。
接続するサーバーが増えるほどAIが処理する情報量も増えるため、プロジェクトに必要なものだけに絞るのがパフォーマンスの観点からも賢明です。
独自のMCPサーバーを作る
既存のMCPサーバーで目的を達せない場合、自社システムや独自ツールと接続するMCPサーバーを自作できます。
TypeScript・Python・C#・Java・Swiftの公式SDKが整備されており、それぞれの言語で「ツール（Tool）」「リソース（Resource）」を定義して公開する形で作成します。
自作する場合の基本的な考え方
MCPサーバーを自作する際は、「このサーバーが提供する操作は何か」「AIがどんな場面で呼び出すべきか」を最初に整理するのが重要です。
Toolの説明文（description）はAIが読んで判断するため、何ができてどんなときに使うかを明確に書くことが、意図通りに動かすためのポイントになります。
詳細は公式ドキュメント（modelcontextprotocol.io）を参照してください。
MCPのメリット｜なぜこれほど注目されるのか
MCPが急速に普及した理由は、単なる技術的な利便性だけではありません。
AI時代の働き方に合ったインフラとして機能しているからです。
- 一度覚えれば全部に使える：MCP対応のサービスに接続する方法は同じで、ツールが増えても学習コストが増えない
- オープンで特定企業に依存しない：Linux Foundation管理のオープン規格なので、将来的にも利用を続けやすい
- エコシステムが大きい：対応サーバーが増え続けており、ゼロから作らなくて済む場面が多い
- 業務をAIに集約できる：複数のツールを行き来する手間が減り、Claudeとの対話で完結する作業が増える
MCPのデメリットと注意点｜正直に伝える
利点だけを伝えるのは正確ではありません。
MCPには現時点でいくつかの課題や注意点もあります。
セキュリティリスク
MCPは外部データやシステムとの連携を前提としているため、セキュリティへの配慮が不可欠です。
主に指摘されているリスクは次の3つです。
- プロンプトインジェクション：悪意のあるデータソースが、MCPを通じてAIに意図しない指示を埋め込む攻撃。読み取るデータの信頼性を事前に確認することが重要
- 情報漏洩のリスク：接続したデータソースに含まれる機密情報が、意図せずAIの応答に含まれる可能性がある
- アクセス権の管理：MCPサーバーに与える権限は最小限にする原則（最小権限の原則）を守ることが推奨されている
技術的なハードルが残る
Desktop Extensionsで設定が簡単になったとはいえ、カスタムMCPサーバーの作成や複数サーバーの組み合わせには、まだ一定の技術的な知識が必要です。
エンジニアがいない組織では、既存の公開済みMCPサーバーの活用から始めるのが現実的です。
処理の遅延と安定性
多数のMCPサーバーを同時に接続すると、AIが処理する情報量が増えて応答が重くなることがあります。
また、外部ツールとの通信を経由するため、ネットワーク状況や接続先のサービスの状態によって動作が不安定になる場合もあります。
接続するサーバーは必要最小限に絞るのが基本方針です。
MCPサーバーの品質にばらつきがある
公開されているMCPサーバーの中には、保守が止まっていたり、セキュリティの考慮が不十分なものも混在しています。
信頼できる提供元のサーバーを選ぶ、公式が提供するサーバーを優先するといった判断が必要です。
MCPと外部ツール連携の違い｜混同しやすいポイントを整理
AIは「使い方を設計できた人」が伸びます。
偏差値39から起業した僕でも再現できたので、まずは一つの作業から試してみてください。
MCP（Model Context Protocol）は、AIを外部のツールやデータに接続するための「共通の規格（プロトコル）」です。
ひと言でいうと、Claudeにさまざまなアプリやサービスの「合鍵」を渡すための仕組みです。
この記事では、2026年6月時点の最新状況をもとに、MCPとは何か・どんな仕組みで動いているのか・ClaudeやClaude Codeでどう使うのか・具体的なユースケース・設定の手順・注意点まで、専門用語をかみ砕きながら順番に解説します。
料金・仕様は更新が早い領域のため、最終的な数値は公式ページで確認してください。
MCPとは何か｜Claudeを外部ツールにつなぐ共通規格
MCPは「Model Context Protocol」の略で、Anthropicが2024年11月に発表したオープンスタンダードです。
AIモデルと外部ツール・データソースを「標準化された方法で接続するための共通規格」と理解するのが最も分かりやすいでしょう。
なぜ共通規格が必要だったのか
MCPが登場する以前は、AIとそれぞれのツールを接続するために、ツールごとに個別のカスタム連携を作る必要がありました。
たとえば、ClaudeにGoogleドライブ・Slack・GitHub・データベースを連携させようとすると、それぞれに専用の接続コードを書かなければなりませんでした。
この状況は「N×M問題」と呼ばれています。
AIモデルが増え、ツールも増えるにつれて、必要な接続コードが掛け算式に膨れ上がる問題です。
MCPはこれを「AI側は共通のMCPクライアントを実装するだけ、ツール側はMCPサーバーを用意するだけ」という構造に変えることで、接続の複雑さを大幅に減らしました。
USBハブにたとえると分かりやすい
MCPをイメージするのに役立つたとえが「AIのためのUSBハブ」です。
USB規格ができたことで、マウス・キーボード・カメラなどあらゆる機器を同じポートで接続できるようになったように、MCPという共通規格があることで、ClaudeはMCP対応のどのツールとも同じ方法でやり取りできます。
接続先が増えても、AI側の設計を変える必要がないのが最大の利点です。
Anthropicから業界団体への移管
2025年12月、AnthropicはMCPをLinux Foundationの傘下に設立された「Agentic AI Foundation（AAIF）」に寄贈しました。
これにより、MCPはAnthropicだけでなく業界全体で管理・発展させていく共有財産となりました。
OpenAI・Microsoft・Googleなどの主要プレイヤーも対応を表明しており、特定の1社に依存しない規格として定着しつつあります。
MCPの3つの基本要素を理解する
「MCPとAPIって何が違うの？
」という疑問はよく出てきます。
簡潔に整理します。
APIとは、アプリケーション同士がデータをやり取りするための接続口（インターフェース）全般を指す言葉です。
一方MCPは、AIモデルが外部ツールを呼び出すための「方法論を統一したプロトコル」です。
MCPサーバーは、内部で外部サービスのAPIを呼び出していることが多く、「MCPはAPIの上に乗る共通ルール」と理解するのが正確です。
| 項目 | API | MCP |
|---|---|---|
| 概念の範囲 | アプリ間のデータ連携全般 | AIモデルとツールをつなぐ特化した規格 |
| AIとの相性 | 個別に実装が必要 | AI側の実装を共通化できる |
| 標準化 | サービスごとに仕様が異なる | 共通仕様でどのサービスも同じ方法でつなげる |
| 利用場面 | あらゆるシステム連携 | AI（LLM）による外部ツール操作 |
RAGとの違いも整理しておく
「RAGとMCPはどう違うの？
」という疑問も頻出です。
RAG（Retrieval Augmented Generation）は、AIが回答を生成するときに外部の知識ベースを参照して精度を高める手法です。
MCPは「AIが外部ツールを操作する」仕組みです。
RAGが「参照」に特化しているのに対し、MCPは「操作・実行まで含む」点が違います。
目的に応じて使い分ける、あるいは組み合わせることも可能です。
他のAIプロバイダーとのMCP対応状況
MCPはAnthropicが主導して作った規格ですが、現在は業界全体の標準として広がっています。
OpenAI・Google・Microsoft・AWSなどの主要プレイヤーが対応を表明・実装済みで、ChatGPTやGoogle AIの一部機能でもMCPが活用されています。
この広がりは、MCPを「Claudeだけの機能」ではなく「AI時代の共通インフラ」として位置づけることを意味します。
一度MCPサーバーを作れば、複数のAIから使えるという互換性も、採用が広がる理由のひとつです。
株式会社S.Line代表の岡田颯太としては、特定ツールに依存しないオープンな規格が根付くことは、「再現性のある仕組みを誰でも使える環境が整う」という意味で歓迎できる流れだと感じています。
偏差値39から起業した自分のような人間でも扱えるよう、ハードルが下がり続けているのは確かです。
MCPを使いこなすための実践的なポイント
MCPを導入して実際に効果を出すために、押さえておきたい実践的なポイントを整理します。
最初は1〜2サーバーから始める
「便利そう」と全部入れようとすると、かえって動作が重くなったり、何が原因でうまく動かないか分からなくなったりします。
最初は自分の業務でよく使うツールのMCPサーバーを1〜2個接続するところから始め、慣れてから少しずつ追加するのが安定した使い方です。
ツールの説明文（description）をよく読む
MCPサーバーが提供するツールには、それぞれ「何ができるか」の説明文があります。
この説明文をAIが読んで、どのツールを使うべきかを判断します。
思い通りに動かない場合、AIがツールの説明を誤解している可能性があるため、説明文を確認するのが診断の第一歩です。
権限は最小限から始める
MCPサーバーに与えるアクセス権限は、最初から広く与えず、必要な範囲だけに絞るのが安全の基本です。
「読み取りは許可するが書き込みは許可しない」といった段階的な設定から始め、問題がないことを確認してから権限を広げる流れが推奨されます。
Claude Codeとの組み合わせで自動化を深める
Claude Codeのスキル機能やフック機能とMCPを組み合わせると、「特定の作業の前に自動でデータを取得する」「完了後に特定のサービスへ通知する」といった自動化の深度が増します。
まずClaude Desktopで接続の感覚をつかみ、次にClaude Codeで仕組み化する、という段階的なアプローチが実践しやすいでしょう。
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用語集｜MCP関連のキーワード
この記事で登場した用語を、初めて聞いた人向けに簡潔にまとめます。
| 用語 | 意味 |
|---|---|
| MCP（Model Context Protocol） | AIモデルと外部ツール・データソースをつなぐための共通規格 |
| MCPホスト | MCPを組み込んだAIアプリ（ClaudeやClaude Codeなど） |
| MCPクライアント | ホスト内部でサーバーとの通信を担当するコンポーネント |
| MCPサーバー | 外部ツールやデータへのアクセス窓口を提供するプログラム |
| Tool（ツール） | AIが呼び出せる実行可能な操作（副作用あり） |
| Resource（リソース） | 読み取り専用のデータへのアクセス |
| Prompt（プロンプト） | 再利用できる指示テンプレート |
| プロトコル | コンピューター同士が通信するためのルールや取り決め |
| RAG | AIが回答時に外部の知識を参照して精度を高める手法 |
| 最小権限の原則 | 必要最小限のアクセス権のみ付与するセキュリティの基本方針 |
| プロンプトインジェクション | 悪意のあるデータが混入し、AIに意図しない動作をさせる攻撃 |
| Agentic AI Foundation（AAIF） | MCPを管理するLinux Foundation傘下の団体（2025年12月設立） |
よくある質問
- Q1. MCPはエンジニアでないと使えませんか？
-
公開済みのMCPサーバーを使う範囲であれば、Desktop Extensionsや簡単な設定ファイルの追記で導入できます。
カスタムサーバーを自作する場合はプログラミングの知識が必要ですが、既存サーバーの活用だけでも十分なユースケースが多くあります。
- Q2. MCPの利用に追加の費用はかかりますか？
-
MCP自体はオープンスタンダードのため、利用に直接の費用はかかりません。
ただし、MCPを通じてClaudeが多くのツールを呼び出す場合、Claudeの利用量（トークン消費）が増えるため、プランの利用枠に影響します。
外部サービス側（Google Workspace・Slackなど）の利用費は別途必要です。
- Q3. 無料のMCPサーバーはどこで探せますか？
-
AnthropicのGitHub（github.com/modelcontextprotocol）に公式が管理するサーバーが公開されており、多くはオープンソースで利用できます。
加えて、ClaudeのWebサイト上のディレクトリにもコネクターの一覧が掲載されています。
目的のサービス名と「MCP server」で検索すると、個人・企業が公開したサーバーも多く見つかります。
- Q4. MCPとFunction Calling（ファンクションコーリング）は何が違いますか？
-
Function Callingは、特定のAIプロバイダーのAPI上でツールを呼び出す仕組みです。
MCPはその概念を標準規格として汎用化したもので、AI側を問わず共通の方法でツール接続できる点が違います。
MCPが登場した背景のひとつに、Function Callingが各社バラバラな実装になっていた問題があります。
- Q5. MCPサーバーはどのように自作するのですか？
-
TypeScript・Python・C#・Java・Swiftの公式SDKを使って作成します。
「ツール（Tool）として公開する操作」と「リソースとして公開するデータ」を定義し、MCPサーバーとして起動できる形に仕上げます。
詳細な手順はmodelcontextprotocol.ioの公式ドキュメントに掲載されています。
- Q6. MCPはClaude以外のAIでも使えますか？
-
OpenAI・Google・Microsoftなど主要プロバイダーが対応を表明・実装しています。
一度作ったMCPサーバーを複数のAIから利用できる互換性があることも、規格として普及した大きな理由のひとつです。
- Q7. MCPを使うとセキュリティリスクはありますか？
-
MCPは外部データへの接続を前提とするため、プロンプトインジェクション・情報漏洩・権限の過付与といったリスクがあります。
信頼できるソースのMCPサーバーを選ぶ、アクセス権を最小限にする、機密情報を含むデータソースへの接続は慎重に判断するといった対策が推奨されます。
- Q8. Claude DesktopとClaude CodeでのMCP設定の違いは何ですか？
-
Claude DesktopはGUIベースで設定でき、Desktop Extensionsを使えばさらに簡単に追加できます。
Claude Codeはコマンドラインから
claude mcpコマンドで管理でき、プロジェクト単位での設定切り替えが可能です。用途に応じて使い分けるか、両方で同じサーバーを接続することもできます。
まとめ｜MCPはClaudeの「外部接続インフラ」
MCPは、Claudeを「チャットで答えを返すだけのAI」から「外部のツールを動かせるAIエージェント」へと拡張する共通規格です。
2024年11月に登場してから2年足らずで業界標準として普及し、2026年6月時点で公開MCPサーバーは1万件を超え、対応企業・サービスは拡大を続けています。
MCP自体はオープンスタンダードで、設定の入り口もDesktop Extensionsによって以前より大幅に下がっています。
エンジニアでない人でも、まずは公開済みのMCPサーバーを1〜2個接続してみるところから始められます。
大切なのは「とりあえず全部つなぐ」ではなく、自分の業務や目的に合ったサーバーを絞って使い始めること。
接続先が増えれば可能性は広がりますが、まずは一つのツールをClaudeから動かす体験から積み上げるのが再現性の高い使い方です。
※本記事は2026年6月時点の公開情報をもとにしています。
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