こんにちは、スクーティー代表のかけやと申します。
弊社は生成AIを強みとするベトナムオフショア開発・ラボ型開発や、生成AIコンサルティングなどのサービスを提供しており、最近はありがたいことに生成AIと連携したシステム開発のご依頼を数多く頂いています。
MCPの初心者向け設定方法にお困りではありませんか？AIと外部ツールを効率的に連携させるために、どのようにMCPを導入し設定すればよいか知りたい方にとって、適切な情報を見つけるのは難しいかもしれません。複雑な手順や専門用語に戸惑い、設定に時間がかかってしまうこともあるでしょう。しかし、安心してください。MCP初心者向け設定方法を詳しく解説し、AI連携をスムーズにするための具体的な手順をご紹介します。この記事では、MCPの基本からサーバー構築まで、初心者でも理解しやすい内容を網羅していますので、一緒にMCPの世界を探求していきましょう。
MCP初心者 向け基本理解
まず、MCPについて知りたいという方は、ぜひこちらの記事を先にご覧ください。
関連記事：Claude MCPでAIエージェントはさらなる未来へ・・・Anthropic社発表のAIとWebサービス統合標準規格
関連記事：MCP step by step: Claude Desktopを活用したAIアシスタント強化ガイド！導入から実践事例まで
関連記事：MCP Playwrightで実現するClaude AIを使った自動ブラウザテスト
MCPとは何か？初心者向けの基礎知識
Model Context Protocol（MCP）は、AIモデルが外部ツールやデータソースと標準化された方法で対話するためのオープンスタンダードです。従来、個別のAPIと接続する際には、各サービスごとに認証方法や通信プロトコルが異なり、開発者はそれぞれに合わせたカスタムコードを用いる必要がありました。これにより、システム全体としての統一性が失われ、エラーが混入しやすい環境となっていました。しかし、MCPはこれらの問題を根本から解決するため、統一規格に基づく標準的な連携方法を提供します。つまり、一度MCPに適合したツール群が開発されれば、どのAIシステムにも簡単に統合することができ、接続や認証に関する手間が大幅に軽減されます。
さらに、MCPはシンプルな設定で複数の外部サービスと連携できる環境を提供するため、初心者の方でも手軽に利用することが可能です。具体的には、MCPはAIモデルが外部と直接通信するための共通の言語を定義し、単一のサーバーがこの仲介役を担います。この仕組みは、システムの各部分を統一するだけでなく、将来的な拡張性やセキュリティ面の向上にも寄与します。実際に、MCPの採用により、従来のAPI連携の煩雑さが大幅に解消され、開発者はより高度な機能の実装に注力できるようになるなど、多くのメリットが報告されています。加えて、オープンスタンダードとしてのMCPは業界全体での普及を促し、標準化された連携方法が広く認識されることによって、今後の技術革新に対する重要な基盤となることが期待されます。こうした背景により、MCPは単なる技術の改善策に留まらず、デジタルシステム全体の再構築につながるポテンシャルを持っていると言えます。
MCPがAPIに取って代わる理由とは？
現在のデジタルエコシステムでは、各サービスがそれぞれ独自のAPI、認証方式、接続方式を採用しており、全体として統一された連携を実現することは極めて困難です。例えば、Googleドキュメント、スマートホーム、エンタープライズシステムなどの各種サービスは、独自のプロトコルに従って設計されているため、開発者が個別に対策を講じなければならず、その結果、開発の遅延やセキュリティの不備など、様々な問題が発生します。MCPはこれに対し、一つの統一されたプロトコルとして機能するため、従来の分断されたシステムを一本化する役割を果たします。USBポートが複数のデバイスを一つの共通インターフェースで接続するように、MCPはデジタル接続の「ユニバーサルポート」として、AIと外部ツール間の通信をシンプルかつ安全に統合します。
さらに、MCPサーバーは集中管理型の仲介者として動作し、個々のツールやサービスの統合に伴う複雑さをユーザーから隠蔽します。これにより、複数のAPIキーやカスタムコードを個別に管理する必要がなくなり、開発者はシンプルな設定だけでシステム全体を統括できるようになります。実際には、MCPの採用により、開発期間の短縮、メンテナンス負担の軽減、かつ急速なサービス連携の促進が実現され、結果としてユーザーへの一貫したエクスペリエンス提供が可能となります。このように、MCPは単なる代替手段に留まらず、AI連携の新たな基盤として確立されつつあり、将来的にはあらゆるシステムとの接続を根本的に再定義する可能性を秘めています。また、統一されたプロトコルの採用によって、セキュリティ面でも集中管理が容易になり、不正アクセスや情報漏洩のリスクを低減する効果が期待されます。MCPが実現するこの新しいエコシステムは、デジタル技術の発展に合わせた柔軟性と拡張性を備えており、今後のさらなる進化が見込まれる革新的な技術の一つです。
MCPとAPIの徹底比較
| 特徴 | MCP | API |
|---|---|---|
| 統合モデル | 集中型サーバーを介した標準化されたプロトコル | サービスごとのカスタム統合 |
| 互換性 | MCP互換のAIモデル全体で普遍的 | ベンダー固有またはサービス固有 |
| スケーラビリティ | 追加のサーバーまたはアダプターでシームレス | 複数のエンドポイントが原因で複雑 |
| セキュリティ | 集中型のプロトコルレベルのセキュリティ | 分散型のキーベースの認証 |
| 開発努力 | 一度構築してどこにでも展開 | 統合ごとのカスタムコード |
| パフォーマンス | 低レイテンシ、永続的な接続 | 高レイテンシ、リクエスト-レスポンスモデル |
| 柔軟性 | モジュール式で拡張可能 | 堅牢で緊密に結合 |
上記の比較表は、MCPと従来のAPIとの違いを明確に示しています。従来のAPIは、個々のサービスが独自の方法で実装されるため、互換性や拡張性において一定の制約があります。一方、MCPは統一された基盤を提供することで、すべてのAIツールが共通の枠組みの中で動作するようになり、システム全体の一貫性と信頼性を大幅に向上させます。これにより、開発者は一度の構築で複数の環境に対応でき、セキュリティ対策やパフォーマンス改善を一元管理できるメリットを享受できます。
さらに、統合が進むにつれて発生する複雑さについても、MCPは柔軟な拡張方法を提供しており、将来的なシステムの成長にも十分に対応可能な設計となっています。各比較項目において、MCPは従来のAPIが抱える弱点を効果的に補完し、全体としてよりスムーズで安全なシステム連携を実現するための理想的なプラットフォームとして位置付けられています。具体的には、開発努力の面では個別のカスタム実装が不要となるため、開発コストや保守管理の負担が大幅に軽減される点が大きな特徴として挙げられます。こうした背景から、MCPは新たな連携技術として、従来のAPI連携に依存していた多くのプロジェクトに対して理想的な解決策を提供するものとなっています。
MCP初心者のためのサーバーアーキテクチャ
MCPアーキテクチャの基礎知識
MCPは、安全かつ効率的にAIと外部ツールとの連携を実現するためのモジュール式クライアントサーバーアーキテクチャを採用しています。具体的には、MCPホスト、MCPクライアント、MCPサーバー、そしてサービスアダプターの4つの主要コンポーネントが連携することにより、分散されたシステム全体が統一されたプロトコルによって管理されます。この仕組みは、従来のAPI連携で見られた断片化した設計と異なり、すべてのコンポーネントが連動して動作するため、信頼性とパフォーマンスが大きく向上します。たとえば、MCPホストは全体の管理を担い、各クライアントからのリクエストをMCPサーバーが一元的に受け取り、必要に応じて外部リソースへのアクセスをサービスアダプターに委ねる仕組みです。
これにより、システム全体の運用効率が飛躍的に改善されるほか、将来的なツールやサービスの追加にも柔軟に対応できる設計となっています。さらに、このアーキテクチャは、セキュリティ面や通信の高速化にも寄与しており、各コンポーネントが専用のプロトコルを用いることで、不正アクセスの防止やエラー発生時の迅速な対応が可能です。内部通信はすべて暗号化されるため、情報漏洩のリスクを低減し、安全な連携環境を提供します。加えて、各モジュールは独立して更新や拡張が可能であるため、システム全体への影響を最小限に抑えながら機能追加が容易になるというメリットもあります。こうした統一されたアーキテクチャは、初心者の方がシステムの構造を理解しやすい点でも大きな強みであり、MCPによる新しいAI連携環境への移行をよりスムーズに実現するための確かな技術基盤となっています。
MCPの実際の活用事例
MCPの活用事例として、例えば出張の計画支援におけるAIアシスタントの運用が挙げられます。従来、出張の際にはGoogleカレンダーによるスケジュール調整、航空会社のフライト予約、さらに電子メールでの確認通知など、複数のシステムがそれぞれ独立して機能していました。これに対し、MCPを導入することで、これらの各機能が統一されたプロトコルのもとに連携し、一度のサーバー登録で全ツールにアクセス可能な環境が実現されます。実際、各MCPクライアントがGoogleカレンダー、航空予約システム、メールサービスなどに順次接続し、必要な情報交換やアクション実行を自動的に行うため、ユーザーは一度の操作で多くの業務を完結できるようになります。
この仕組みは、情報の一元管理を可能にし、業務の効率化とエラーの削減を実現します。また、MCPの統一プロトコルを利用することで、各サービスが個別に実装された場合に比べ、システムの保守性や拡張性が飛躍的に向上します。さらに、出張計画支援のケースでは、リアルタイムのデータ更新が可能であり、変更があった場合にも即座に連携が反映されるため、利用者は常に最新の情報に基づいて判断を下すことができます。こうした実例は、MCPが単純なツール統合に留まらず、業務プロセス全体の効率化やユーザー体験の向上に大きく寄与できることを示しており、今後も幅広いビジネスシーンでの採用が期待される技術基盤となるでしょう。
MCP初心者におすすめのAI統合方法
MCPは、単なる技術革新にとどまらず、AIの連携方法に根本的な変革をもたらす技術として注目されています。従来の個別API連携では、各ツールごとに異なる接続方式や認証情報の管理が必要であり、結果としてシステム全体の統一感が欠けるという問題がありました。これに対して、MCPは統一されたプロトコルを提供することで、すべてのツールが一つの言語で対話できる環境を実現します。具体的には、MCPを導入することで、各システムは自動的に認証情報や設定が共有され、ユーザーは専門知識を持たずともシームレスなAI連携を体験できます。例えば、休暇管理システムにMCPを適用すると、従業員が休暇申請を行うと同時に、各システムが自動的に連動し、残高確認や履歴更新がリアルタイムで行われるため、業務フロー全体がスムーズに進行します。
さらに、MCPはオープンスタンダードとして業界全体での普及が期待され、今後はさらに多様なサービスやツールが統一基盤で連携する日が近づいていると考えられます。こうしたシステム連携により、ユーザーは直感的な操作で複雑なプロセスを管理できるようになり、開発者も一度の構築で多くの現場に展開可能な柔軟性を享受できる点が大きな魅力です。結果として、MCPを活用した新たなAI統合システムは、使いやすさと拡張性の両面で従来のAPI連携方式に比べて圧倒的な優位性を持つものとなり、今後のデジタル環境における主流技術として確固たる地位を築くことが期待されます。
MCP初心者向けサーバー構築手順
開発環境の準備方法
MCPサーバーを構築する際の第一歩は、しっかりとした開発環境の整備です。初心者の方は、プロジェクトディレクトリの作成から始め、uvコマンドを用いたプロジェクト初期化や依存関係のインストールといった基本的な作業を順を追って行う必要があります。具体的には、uv initコマンドで新しいプロジェクトを作成し、プロジェクトディレクトリに移動することで、以降の作業にスムーズに取り掛かることが可能です。この段階で正確な環境構築が完了していれば、サーバー実装やツール設定も問題なく行え、後々のトラブルシューティングも容易になります。
開発環境の構築は、MCPの仕組みや動作を正確に把握するための基盤となるため、十分な時間をかけて確認することが大切です。初心者の方には、環境構築と依存パッケージのインストールにおいて、エラーが発生した際の対応方法や、ログの確認方法なども同時に学んでおくことを推奨します。これにより、将来的にシステムを拡張する際や、複雑なトラブルシューティングを行う際にも、基礎となる知識を確実に身につけることができます。以下のコマンドは、具体的な初期化手順を示しており、コマンドライン上で実際に入力することで、環境が正しくセットアップされることを確認できるため、初心者の方にも親しみやすい内容となっています。
# 新しいプロジェクトディレクトリを作成する uv init my-first-mcp-server # プロジェクトディレクトリに移動する cd my-first-mcp-server
MCPサーバーの実装ステップ
次に、プロジェクトディレクトリ内に「main.py」というファイルを作成し、MCPサーバーの基本的な実装に取り掛かります。このコード例では、従業員の休暇管理用に、残り休暇日数の確認、休暇申請、休暇履歴の取得などのツールを実装しています。各ツール関数は、インメモリデータベースを利用してデータを管理しており、実際にログ出力を行うことで動作状態が視認できるようになっています。さらに、リソースとして挨拶を生成する関数も定義されているため、ユーザーはサーバーとの基本的な対話を体験でき、システムの連携がどのように実現されているかを具体的に理解することが可能です。
また、コード中に記述されたコメントは、各機能の意図や実装目的を明確に伝えるためのものであり、初心者がコードを分析して自ら修正や拡張を行うための重要な手がかりとなっています。初歩的な実装であっても、この段階でMCPの基盤となる仕組みを理解することが、将来的な大規模システムへの発展につながります。初心者の方は、まずはこのコードを実際に動かしてみることにより、システムの動作原理やツール間の連携の仕組みを体感し、理解を深めることができるでしょう。実装が完了したら、後続のCLIツールのインストールやClaudeとの接続設定へと進むため、しっかりとコードの動作確認を行うことが不可欠です。
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
from typing import List
import time
# インメモリモックデータベース（最初は20日の休暇日数）
employee_leaves = {
"E001": {"balance": 18, "history": ["2024-12-25", "2025-01-01"]},
"E002": {"balance": 20, "history": []}
}
# MCPサーバーを作成する
mcp = FastMCP("LeaveManager")
# ツール：残りの休暇日数をチェックする
@mcp.tool()
def get_leave_balance(employee_id: str) -> str:
"""従業員の残りの休暇日数をチェックする"""
print(f"従業員の残りの休暇日数をチェックしています：{employee_id}")
data = employee_leaves.get(employee_id)
if data:
return f"{employee_id}の残りの休暇日数は{data['balance']}日です。"
return "従業員IDが見つかりません。"
# ツール：特定の日付の休暇を申請する
@mcp.tool()
def apply_leave(employee_id: str, leave_dates: List[str]) -> str:
"""
特定の日付の休暇を申請する（例：["2025-04-17", "2025-05-01"]）
"""
print(f"従業員の休暇申請を処理しています：{employee_id}、日付：{leave_dates}")
if employee_id not in employee_leaves:
return "従業員IDが見つかりません。"
requested_days = len(leave_dates)
available_balance = employee_leaves[employee_id]["balance"]
if available_balance < requested_days:
return f"休暇残高が不足しています。{requested_days}日をリクエストしましたが、{available_balance}しかありません。"
# 残高を差し引き、履歴に追加する
employee_leaves[employee_id]["balance"] -= requested_days
employee_leaves[employee_id]["history"].extend(leave_dates)
return f"{requested_days}日の休暇が申請されました。残りの残高：{employee_leaves[employee_id]['balance']}。"
# ツール：休暇履歴
@mcp.tool()
def get_leave_history(employee_id: str) -> str:
"""従業員の休暇履歴を取得する"""
print(f"従業員の休暇履歴を取得しています：{employee_id}")
data = employee_leaves.get(employee_id)
if data:
history = ', '.join(data['history']) if data['history'] else "休暇取得履歴はありません。"
return f"{employee_id}の休暇履歴：{history}"
return "従業員IDが見つかりません。"
# リソース：挨拶
@mcp.resource("greeting://{name}")
def get_greeting(name: str) -> str:
"""パーソナライズされた挨拶を取得する"""
print(f"挨拶を生成しています：{name}")
return f"こんにちは、{name}さん！本日は休暇管理についてどのようにお手伝いできますか？"
if __name__ == "__main__":
print("LeaveManager MCPサーバーを起動しています...")
print("サーバーが実行中です。停止するにはCtrl + Cを押してください。")
try:
mcp.run()
except KeyboardInterrupt:
print("サーバーが停止しました。")
MCP CLIツールのインストール手順
MCPサーバーをClaudeに接続するためには、MCP CLI（コマンドラインインターフェース）のインストールが必須となります。ここでは、typerパッケージが見つからないというエラーを回避するため、pipを用いてmcp[cli]をインストールする具体的な手順を記述しています。CLIツールのインストールを行うことで、サーバーの登録や管理、さらに各種操作がより直感的に実行でき、システム運用全体の効率が格段に向上します。特に、初心者の方が初めてMCPを扱う際には、コマンドライン上での操作手順が明確になっていることで、不安なく環境構築を進められるようになります。また、この手順を通じて、インストール時に発生する可能性のある依存関係の問題やエラーメッセージを事前に把握することができるため、後続の開発作業においても安心して進めることができます。
pip install mcp[cli]
MCPサーバーの主要コンポーネントを理解する
MCPサーバーの構築にあたっては、各構成要素がどのように連携して動作するのかを深く理解することが非常に重要です。具体的には、まずサーバーの初期化でFastMCPインスタンスを作成し、”LeaveManager“という名前でサーバーが起動されます。その後、複数のツールが定義され、それぞれが特有の機能―残り休暇日数のチェック、休暇申請、休暇履歴の取得など―を担当します。さらに、挨拶を生成するリソースも設定されるため、ユーザーとの初歩的な対話が可能となっています。
各コンポーネントは、MCPプロトコルに準拠することで高度な連携を実現しており、ネットワーク全体の安全性や信頼性、さらには将来的な拡張性すらも確保することができます。これにより、従来の個別API連携による断片化した環境から解放され、一元管理されたシステムとして運用が可能になるため、システムの保守や改良を容易に行うことができます。初心者の方でも、これらの仕組みを理解することによって、MCPサーバーの全体像を把握し、各ツールの役割や連携の流れを具体的に学ぶことができるでしょう。
MCPサーバーの実行方法
MCPサーバーの実行方法としては、まず「mcp install」コマンドを使用し、サーバーをClaude Desktopへ登録する作業が必要です。その後、別のターミナルウィンドウを開いて、実際にサーバーを起動するために「uv run –with mcp[cli] python main.py」というコマンドを実行します。これにより、サーバーが正常に実行され、ユーザーからの各種リクエストに対してツールが正しく反応する環境が整えられます。実行中は、各ツールがログ出力を行うため、システムの挙動がコンソール上で一目で確認することができます。特に初心者の方は、まずこのコマンドを実行してサーバーが起動していることを確認し、動作状況をチェックすることで、各ツールの仕組みや連携の動作を理解することができるでしょう。また、サーバーの起動後、Claude Desktopとの連携設定が正しく行われているかを随時確認し、エラーが発生した場合にはログをもとに迅速にトラブルシューティングを行うことが推奨されます。こうした基本的な実行手順を順守することにより、システム全体の安定性と信頼性が確保されるとともに、後続の拡張やカスタマイズの際にも、基盤となる運用方法をしっかりと理解しておくことができるでしょう。
Claude DesktopへのMCPサーバー接続手順
サーバーが登録され、実行状態にあることを確認した後、次のステップはClaude Desktopとの接続を確立することです。まず、Claude Desktopアプリケーションを起動し、設定メニューから「開発者モード」を有効にする必要があります。各OSごとの構成ファイル（Windowsでは％APPDATA％、macOSやLinuxでは各ディレクトリ）を確認し、「LeaveManager」サーバーが正しいURL（通常はhttp://localhost:8080）で登録されていることを検証します。さらに、開発者ツールに移動し、サーバーステータスが「接続済み」と表示されているかを目視確認します。接続が完了した後、実際に新しい会話を開始し、具体的なリクエスト（例えば「従業員E001の休暇残高を確認してください」）を入力すると、Claudeからアクセス許可のダイアログが表示されます。ここで「許可」をクリックすることで、今後のアクセスが自動的に認証され、シームレスな対話が可能となります。このような一連の接続手順は、詳細な設定と確認作業を経ることで、システム全体の連携精度を高め、不正なアクセスの防止やセキュリティ対策にも大きく寄与します。初心者は、各ステップにおける設定内容や確認事項を十分に理解し、各段階で検証を行うことが推奨されます。これにより、後のトラブルシューティング時にも、迅速かつ的確な対応が可能となり、全体の運用効率が向上します。
Claudeを介したMCPサーバーとの対話方法
サーバーが正常に起動し、Claude Desktopに接続された後は、ユーザーはシンプルな会話インターフェースを介してMCPサーバーに対して各種リクエストを送信することが可能です。例えば、「従業員E001の休暇残高を確認してください」「従業員E001の特定日付の休暇を申請したい」といったメッセージを入力することで、MCPサーバーは該当するツールを呼び出し、リアルタイムに結果を返す仕組みになっています。この対話手法により、従来の複雑なコマンド操作や専門的なプログラミング知識が不要となり、一般のユーザーでも直感的にサービスを利用できる環境が整えられています。また、各リクエストに対するサーバー側のログ出力が、システム内部での処理内容を明確に示しているため、運用中に起こる問題点の早期発見にも役立ちます。こうした仕組みは、実際の業務においても多大なメリットをもたらし、利用者の利便性を飛躍的に向上させるとともに、不慣れなユーザーでも安心してシステムと対話できる環境を提供します。最終的には、Claude Desktopを通じた対話が、ユーザーとMCPサーバー間のやり取りの効率を劇的に高め、システム全体の操作性と信頼性を支援する重要な要素として機能することが期待されます。
MCPサーバーの高度な拡張方法
基本的なMCPサーバーの構築が完了したとしても、そこからさらに本格的な運用に耐えるシステムへと発展させるためには、戦略的な拡張が求められます。まず、インメモリで管理されていたデータを、SQLite、PostgreSQL、MySQLなどのリレーショナルデータベースへと移行し、ORMを利用した管理体制を整えることで、データの永続性と信頼性が大幅に向上します。さらに、セキュリティ面においては、HTTPS/TLSの実装やOAuth 2.0、APIキー認証など、従来より高度な認証機構を導入することで、データ漏洩や不正アクセスのリスクを最低限に抑える対策を講じることが重要です。また、システム運用中のエラーや障害を迅速に把握するため、構造化されたログ出力、リアルタイムモニタリング、Webベースの管理ダッシュボードなどのツールを導入し、稼働状況の監視と改善を行うことが推奨されます。
これに加えて、キャッシングやバッチ処理、イベント通知機構の導入など、システムのパフォーマンス最適化にも重点を置くことで、エンタープライズ環境における信頼性とスケーラビリティを実現します。各拡張方法は、段階的に実装されるべきであり、これにより、MCPサーバーは将来的な機能追加や急激なアクセス増加にも柔軟に対応できる体制を確立することができます。初心者から中級者へのステップアップを支援するこの拡張プロセスは、実際の現場での運用においても非常に参考になる事例となっており、システム全体の信頼性、セキュリティ、運用性を高めるための必須の手法として位置付けられています。
まとめ
本記事では、MCPの基本概念から実際のサーバー構築方法、さらに高度な拡張方法まで、初心者向けの具体的な手順と技術的背景を詳しく解説しました。統一されたMCPプロトコルの導入により、従来のAPI連携の問題点を解消し、一元管理された安全かつスケーラブルなシステムを構築するための基盤を整えることが可能です。各セクションで紹介した手順やコード例を参考に、実際の環境でMCPを活用することで、開発期間の短縮や運用の効率化、さらにセキュリティ面での向上が期待できます。今後も、業界全体でのオープンスタンダードの普及とともに、より高度なAI連携やシステム統合が実現される時代が到来するでしょう。初心者の方もぜひ、本記事を参考に実装にチャレンジし、MCPの可能性を広げてください。
本記事では、MCPの基本概念から実際のサーバー構築方法、さらに高度な拡張方法まで、初心者向けの具体的な手順と技術的背景を詳しく解説します。弊社では、より柔軟で多様な業界ニーズに対応した生成AIコンサルティングサービスを提供しています。生成AIを活用した業務効率化や新たな価値創出にお悩みの方はぜひご連絡ください。
