MCPサーバーの仕組みと使い方を理解する
導入
「MCPサーバーって最近よく聞くけど、結局なんだろう？」 そんなモヤモヤを抱えていませんか。私たち開発者が日常で触れる ChatGPT や Claude の裏側には、この仕組みが動いています。
この記事では、MCPサーバーを “AIとツールをつなぐUSBポート” として捉えながら、設計思想・実装例・注意点まで実務目線で整理します。
（MCPと主要AIモデルの違いや比較については『AIモデル比較｜GPT-4・Claude 4・Geminiの違いと業務効率化事例』をご参照ください）
用語解説：MCP（Model Context Protocol）
AIと外部ツールのあいだで安全に操作を中継するための仕組み。一連の操作や権限管理、コンテキストの受け渡しを規定します。用語解説：ChatGPT／Claude
ChatGPTはOpenAIの対話型AIモデルのシリーズ名で、ClaudeはAnthropicの対話型AI。どちらもMCPのような中継を通じて外部ツールと連携できます。
MCPサーバーとは？
1. 基本定義
MCP（Model Context Protocol） は、AIと外部ツール・サービスを橋渡しする仕組みです。 ファイル操作や GitHub 操作、データベースアクセスを 安全に 実行できるのは、MCPサーバー経由だからこそ。
用語解説：GitHub
ソフトウェア開発で広く使われるコードホスティングサービス。リポジトリ管理やプルリクエスト（PR）などのワークフローを提供します。
2. USBハブのような役割
AIは直接外部ツールに触れません。 代わりに MCPサーバー がUSBハブのように中継し、必要な機能を呼び出せるのです。
3. Host / Client / Server の三層関係
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Host：AI実行環境（ChatGPTやClaude）
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Client：ユーザーリクエストをMCPサーバーへ送る窓口
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Server：外部リソースに接続し、結果を返す
この三層構造によって「会話」から「操作」へとAIの力が拡張されます。
用語解説：Host / Client / Server
Host：AIモデルを実行する環境（例：ChatGPTのランタイム）。
Client：ユーザーやアプリケーションからの要求を受けてMCPサーバーに送る窓口。
Server：実際に外部リソース（DBやAPI）へアクセスして結果を返すコンポーネント。
4つのユースケース
GitHub操作（PR作成・レビュー）
差分解析から改善提案まで自動化。レビュー効率を大幅に高めます。
（GitHubを使ったAIコード補完や導入手順の具体例については『GitHub CopilotでAIコード補完！導入手順と効率化メリット徹底解説』をご参照ください）
Notionや社内Wiki更新
タスク完了時に Notion へ記録を追加。情報共有の手間を削減できます。
（Notionや社内ドキュメントとの連携に使えるプロンプト例は『実務で使えるAIプロンプト完全テンプレ｜初心者向け構造＋成功例付き手順』をご参照ください）
データベースやファイル操作
SQLを投げてレポート生成、ファイル読込の自動化など。 特にバックエンド業務では“相棒”になり得ます。
（AI分析結果のレポート化やHTML出力の実践例については『AI分析結果のhtmlレポート化完全ガイド｜ChatGPT自動生成＆メリット・実践例も紹介』をご参照ください）
Web検索・外部API呼び出し
インターネットや外部サービスに接続して情報を収集。 活用の幅はどんどん広がっています。
導入方法と設定例
環境準備
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Node.js や Python のランタイム
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Visual Studio Code などIDE
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MCPサーバー用のSDK／ライブラリ
（Node.js／Pythonでの実装やOpenAI API連携の実例は『Python×Docker×OpenAI APIでAIチャットを作る完全ガイド』をご参照ください）
用語解説：Node.js / Python / IDE
Node.js：JavaScriptでサーバーサイドを動かすランタイム。
Python：汎用プログラミング言語で、AIやサーバー実装でよく使われます。
IDE：統合開発環境（例：Visual Studio Code）。コード編集・デバッグ・拡張機能管理を行います。
JSON設定例
{
"name": "github-server",
"tools": [
{
"name": "create-pull-request",
"endpoint": "/github/pr",
"method": "POST"
}
]
}このようにツールやエンドポイントをJSONで定義し、AIから呼び出せるようにします。
用語解説：JSON
データをテキストで表現する軽量フォーマット（キーと値の組み合わせ）。設定やAPIの入出力で広く使われます。
IDE連携手順
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Cursor：MCPサーバーを「拡張機能」として登録
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Claude Code：設定ファイルにサーバーのエンドポイントを追記
まずは手元のプロジェクトで動かしてみましょう。
よくある落とし穴
認証・権限リスク
便利な反面、権限設計を誤ると重大なリスクに。 必ず「最小権限の原則」で運用しましょう。
典型的なエラー
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接続できない → URL／ポート設定ミス
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権限不足 → APIキーやOAuthトークンの設定漏れ
ダメな例と修正版
NG：権限を無制限に付与
{
"permissions": "*"
}OK：必要最小限に限定
{
"permissions": ["repo:read", "repo:write"]
}導入メリットと展望
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繰り返し作業の自動化
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AIによるコードレビュー
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ドキュメント更新の効率化
検索トレンドでも急上昇しており、2025年以降は 企業システムへの標準導入 が進むと予想されます。 まさに「会話AIを実務パートナーへ変える鍵」です。
まとめ
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MCPサーバーはAIと外部ツールを橋渡しする基盤
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GitHub／Notion／DBなど幅広く連携可能
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導入はシンプルでも、セキュリティ設計が肝心
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これからのAI活用に不可欠な存在
FAQ
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Q1. MCPサーバーと通常のAPIサーバーの違いは？
A. MCPは「仲介役」、APIサーバーは「サービス本体」です。 -
Q2. 個人開発でも導入できる？
A. はい。ローカル環境で立ち上げ可能です。 -
Q3. 実装可能な言語は？
A. Node.js、Python、Javaなど主要言語で対応できます。 -
Q4. セキュリティで注意すべき点は？
A. 認証・権限設計を明確化し、最小権限で運用しましょう。 -
Q5. ChatGPTやClaude以外でも使える？
A. はい。MCP対応ホストなら利用できます。
