MCPサーバーは、AIエージェントが作業や手順を自動でこなすための新しい仕組みとして、注目を集めています。
最大の特長は、AIがローカルファイルやデータベース、Webサービスなどに安全かつ効率的にアクセスし、柔軟に課題を解決できる点にあります。
この記事では、MCPサーバーの基本的な仕組みや使い方について、わかりやすく解説します。
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MCPサーバーとは？仕組みを解説
MCPサーバーは、AIがさまざまな外部のデータやツールと連携するための仕組みです。
MCPは「Model Context Protocol（モデル・コンテキスト・プロトコル）」の略で、AIが他のソフトウェアやサービスとやり取りするための共通のルールをまとめたものです。AnthropicというAI開発企業がこのルールをつくりました。
この仕組みによって、AIが自分のパソコンのファイルやデータベース、Webサービスなどにアクセスできるようになります。たとえば、天気予報を見たり、会社の資料を探したりといった作業を、AIが自動でこなせるようになります。
なぜMCPが注目されているのか
MCP（Model Context Protocol）は、AIと外部のサービスやツールをスムーズにつなぐための共通のルールです。
MCPは、AIにとっての「USB-Cポート」と位置付けられ、色々なツールと繋がるための“接続口”のような存在です。
近年は、自律的に判断し行動する「AIエージェント」の開発が進んでおり、外部と安全かつ効率よくやり取りするためのしくみとして、MCPが広く使われるようになっています。
さらに、AnthropicやOpenAI、Microsoft、Googleといった主要な企業もMCPをサポートしており、業界標準として注目を集めています。
MCPサーバーの概要と仕組み
MCPサーバーは、以下の3つの構成要素で成り立っています。
- MCPホスト
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MCPホストは、AIエージェントがMCPを通じて外部サービスやAPIとやり取りする際の「窓口」となるシステムです。
ChatGPTやClaudeなど、ユーザーの指示を理解して処理を進めるAIアプリケーションが該当します。
- MCPクライアント
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MCPクライアントは、ユーザーの入力をAI（＝MCPホスト）に送信し、返ってきた結果を受け取って表示したり、別の処理につなげたりするシステムです。
たとえば、ユーザーが「天気を教えて」と入力すると、その指示をAIに送り、返答を画面に表示します。
- MCPサーバー
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MCPサーバーは、AIから送られたリクエストを受け取り、実際の処理を行うサーバーです。
たとえば、ファイルを読み込んだり、外部サービスにアクセスしたりして、必要な情報をAIに返します。
このやり取りは、「REST API」や「WebSocket」などの通信手段を使って行われます。
MCPのメリット
MCPを使うことで、AIに外部機能を簡単に追加でき、活用の幅が大きく広がります。
たとえば、リアルタイムの情報取得や外部サービスの操作などを、文章で指示するだけでAIが実行できるようになります。
また、MCPは標準化されたルールに基づいているため、異なるツールや開発環境でも連携しやすく、SDKも公開されているため開発もスムーズです。
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MCPサーバーの種類
MCPサーバーにはさまざまな種類が存在し、それぞれ異なる外部リソースやツールとの連携を可能にしています。
主なカテゴリとしては、データベース系、バージョン管理系、プロジェクト管理系、コミュニケーション系、ナレッジ検索系、システム実行系などがあります。
主要なカテゴリ別・MCPサーバー一覧
MCPサーバーは、連携する外部リソースやツールの種類によって様々なカテゴリに分類されます。
MCPサーバー活用状況一覧
| カテゴリ | 主なサーバ例 | 使用頻度 | 用途・利点 | メモ |
|---|---|---|---|---|
| データベース系 | PostgreSQL、MySQL、SQLite | ◎ | AIが実データを直接参照し、正確なコード生成やリレーション考慮が可能。 | 読み取り専用が多め。大規模スキーマでも安定動作。 |
| 開発ツール | Git、GitHub、GitLab | ○ | PR・Issue操作の自動化で開発効率UP。変更点の要約からPR作成まで一貫してAIに任せられる。 | MCPでタスクを高レベル抽象化できる。 |
| クラウドプラットフォーム系 | AWS、Google Cloud | ○ | タスク・チケット更新を自動化。コード修正時の進捗反映やバグ検知→Issue登録も可能。 | エンジニアの更新負担を軽減。他ツールとの連携事例が豊富。 |
| コミュニケーション系 | Slack / Discord/Line | ○ | 変更内容やエラー通知を自動要約しチームに共有。チャットからAI操作開始も可能。 | 初期設定でAPIキーなど必要。IDE内で完結できるのがメリット。 |
| ナレッジ検索系 | Perplexity / Notion | ◎ | 検索・KB参照をAIが直接実施。設計書・ドキュメントを読み込み、実装や回答に反映。 | 社内WikiやConfluenceとの連携が進み、情報収集効率が向上。 |
| システム実行系 | Shell/CLI / FileSystem | △ | コマンド実行やファイル操作の自動化。ビルド、テスト、環境構築、デバッグも一括で実行可能。 | 強力だが安全確認が必須。実行時にユーザ承認がデフォルト。 |
これらのサーバーは、公式に提供されているものだけでなく、GitHubでコミュニティによって開発・公開されているものも多数存在し、それぞれの用途に合わせた多様な機能を提供しています。
各カテゴリの活用例
各カテゴリのMCPサーバーには、それぞれ具体的な活用方法があります。
たとえば、GitHubと連携したMCPサーバーでは、リポジトリ管理やCI/CD、プルリクエストの操作を、AIが抽象的な指示だけで自動的に実行できます。プロジェクト管理や開発現場での効率化に役立っています。
データベース系MCPサーバーはAIによる自然言語でのデータ分析やクエリ実行、プロジェクト管理系ではタスク更新の自動化、コミュニケーション系ではSlackなどを通じた通知や情報共有が自動化され、チームの連携を支援します。
また、Unityのようなゲーム開発ツールと連携したMCPサーバーでは、AIがUnity Editorを操作することもでき、開発の自動化に貢献しています。
このように、さまざまなWebサービスと連携しながら、AIが多様なツールやデータを横断的に扱える環境が実現し、業務効率化や開発ワークフローの自動化を強力にサポートしています。
MCPサーバーの使い方
MCPサーバーを利用するには、まずクライアントアプリケーションでの設定が必要です。
今回は、Claude DesktopのAIホストアプリケーションを使ったMCPサーバーとの接続例を実践します。
Claude Desktopは、Anthropic社が提供する公式のデスクトップアプリケーションで、Webブラウザを使わずに直接「Claude」の機能を利用することができます。
Claude Desktopアプリを公式サイトからソフトをダウンロードしてPCにインストールします。
次に、ダウンロードしたファイルをクリックしてClaude Desktopを起動します。
サインインを済ませて会話画面をスタートします。
次に公式HPからNode.jsの最新版をダウンロードします。
設定のこだわりがないようでしたら次々に進んでインストールを完了させます。
MCPサーバーを管理する「Filesystem」をインストールします。
「Filesystem」は、Claudeと連携してファイルの作成や検索、編集などを行うソフトです。
コマンド画面「Windowsキー+R→cmd」を開いて、下記コマンドを入力してインストールを開始します。
npm install -g @modelcontextprotocol/server-filesystem
Claude Desktopに戻ってMCPサーバーを設定します。
左上のハンバーガーメニューから「ファイル」→「設定」に進みます。
次に「開発者」→「構成を編集」をクリックして進みます。
エクスプローラーが開いて「claude_desktop_config.json」が生成されるので、メモ帳などで開いて編集します。
次のコードを「claude_desktop_config.json」に貼り付けます。
”ユーザー名”の欄には、利用しているPCのユーザー名を記入してください。
{
"mcpServers": {
"filesystem": {
"command": "C:\\Program Files\\nodejs\\node.exe",
"args": [
"C:\\Users\\ユーザー名\\AppData\\Roaming\\npm\\node_modules\\@modelcontextprotocol\\server-filesystem\\dist\\index.js",
"C:\\Users\\ユーザー名\\Documents"
]
}
}
}入力が完了したら、メモ帳を保存してClaude Desktopの編集画面を閉じます。
Claude Desktopを再起動してプロンプトを入力します。
今回は、ドキュメントフォルダにアクセス権を与えているので、ドキュメントを作成します。
プロンプトには「7月の日記」フォルダを作成するようにプロンプトを入力します。
フォルダへの許可確認が表示されるので、承認して進めます。
あっという間にタスクのステップとコードが生成されました！
無事フォルダが作られましたね。
このように「Filesystem」は、自分のPC内のファイルの作成や検索、編集などを自由になすことができます。
Claude Desktopを使えばAIにPC内の作業を一任できるので、とても汎用性が高いのでおすすめです。
MCPサーバーの導入事例
MCPサーバーは、多岐にわたる分野でその活用例が見られます。
様々な外部サービスとの連携を通じて、AIの利用範囲を大きく広げ、データ分析や情報収集、タスク管理といった用途で活用が進んでいます。
業務改善への応用
MCPサーバーは、企業の業務改善に大きく貢献する可能性を秘めています。
MCPサーバーを通じて社内データベースとAIを連携させれば、AIが自然言語でデータベースに問い合わせを行い、必要なデータを抽出・分析することが可能です。
これにより、レポート作成やデータに基づいた意思決定の迅速化が期待できます。
CS業務においては、顧客からの問い合わせ内容をAIが分析し、MCPサーバー経由で社内のFAQシステムから回答を検索して自動応答するといった活用事例が挙げられます。
このように、MCPサーバーを社内システムや既存ツールと効果的に活用することで、多岐にわたる業務の効率化、生産性向上、そして人的ミスの削減を実現できます。
Web開発での利用
Web開発の分野において、MCPサーバーの活用は開発ワークフローの効率化や自動化が進んでいます。
開発ツールとの連携は非常に有効で、GitHub MCPサーバーを利用することで、AIがリポジトリの確認、ファイルの検索や内容の読み込み、コードのプッシュ、IssueやPull Requestの作成といったGitHub上での様々な操作を代行できるようになります。
開発者はコマンドライン操作の手間を省き、より自然な対話を通じてコード管理を進めることができます。
開発ツールであるCursorやVS CodeにMCPサーバーを設定することで、AIが開発環境内のファイルシステムにアクセスしたり、特定のツールを実行したりすることが可能になります。
コードの生成からテスト、デバッグまでをAIのサポートを受けながらシームレスに行えるようになり、デバッグ結果からAIに改善指示を与え、裏側でMCPサーバーがGitHubと連携して一連のGit操作を自動化したり、VS Code からMCPサーバーを通じてエディタの機能を操作したりすることができます。
サービスとの連携
MCPサーバーの大きな魅力は、さまざまなサービスとの連携を可能にすることです。AIはMCPサーバーを介して外部のツールやデータにアクセスし、その能力を大幅に拡張できます。
Slackのようなコミュニケーションツールや、Google Driveなどのストレージサービスとの連携も進んでいます。
AIがSlackやDiscordの情報共有をサポートしたり、Google Drive上のドキュメントの内容を分析・要約したりといった活用が実用例として挙げられます。
MCPサーバーは多岐にわたるサービスとの連携を実現し、AIの利用シーンを大きく広げています。
MCPサーバーのこれから
MCPサーバーは、AIがさまざまな外部リソースやツールと連携するための重要な技術として、その将来性が注目されています。
多くの企業がMCPサーバーの開発や活用に取り組んでおり、業務改善や開発効率の向上に繋がっています。
