「MCPとは何か」を調べ始めると、プロトコル・サーバー・クライアントといった言葉が次々に出てきて、最初の数行で読むのをやめたくなります。けれど公式の説明をほどくと、MCP（Model Context Protocol）がやろうとしていることは素朴で、AI と普段使っているツールの間に「共通の差し込み口」を用意する一点に集約されます。公式ドキュメントも MCP を AI アプリケーション向けの USB-C ポートにたとえています。この記事では専門用語を言い換えながら、言葉の意味から接続の手順、つまずきやすい点までを追えるように整理しました。
この記事で分かること
- MCP（Model Context Protocol）が何を指す言葉なのか
- MCP サーバーと MCP クライアントの関係と、つなぐと何が変わるのか
- Claude Desktop や Claude Code で MCP サーバーを使い始めるまでの手順
- 使い分けの目安とよくある失敗、職種別の使い方の例
要点
- MCP は AI アプリケーションを外部のシステムにつなぐためのオープンソースの標準です。公式は「AI アプリケーションにとっての USB-C ポート」というたとえで説明しています
- つなぐ先は、データソース（ローカルファイルやデータベース）・ツール（検索エンジンや電卓）・ワークフロー（専用のプロンプト）として整理されています
- 登場人物は二つです。データや道具を差し出す MCP サーバーと、そこへ接続する AI アプリケーション（MCP クライアント）です
- 2024年11月25日に Anthropic が公開した標準で、Claude や ChatGPT、Visual Studio Code、Cursor などが対応しています
- Claude Code では
claude mcp addで追加しclaude mcp listで接続状態を確認します。接続する前に、そのサーバーを信頼できるか確かめるよう注意書きがあります
MCPとは何か AIとツールをつなぐ共通の差し込み口
一文でいうと つなぎ方の共通ルール
公式ドキュメントの定義は、MCP (Model Context Protocol) is an open-source standard for connecting AI applications to external systems.（AI アプリケーションを外部のシステムに接続するためのオープンソースの標準）です。ここでいう標準とは、つなぎ方の書式を関係者どうしで合わせておく取り決めです。公式は Think of MCP like a USB-C port for AI applications. と書き、USB-C が機器どうしをつなぐ標準化された方法を提供するのと同じように、MCP も AI アプリケーションを外部のシステムにつなぐ標準化された方法を提供すると説明しています。つまり MCP は、AI 自体を賢くする仕組みというより、AI と手元のデータや道具のあいだの差し込み口の形をそろえる取り組みです。差し込み口がそろえば同じサーバーを別の AI ツールからも使い回せるという発想が中心にあります。
なぜ共通の差し込み口が必要になったのか
Anthropic の発表（Nov 25, 2024）には背景が書かれています。高度なモデルもデータからの孤立に制約され、情報のサイロや古いシステムの裏側に閉じ込められている。そして Every new data source requires its own custom implementation（新しいデータソースごとに専用の実装が必要になる）という状態だったという指摘です。MCP はこの状況を置き換えるものとして紹介され、データソースごとに別々のコネクターを維持する代わりに、標準のプロトコルに向けて作れるようにするとされています。発表では MCP を a new standard for connecting AI assistants to the systems where data lives（データが置かれている場所と AI アシスタントをつなぐ新しい標準）と表現しています。
MCP サーバーと MCP クライアントの関係
発表文は、開発者は自分のデータを MCP サーバーとして公開するか、そのサーバーに接続する AI アプリケーション（MCP クライアント）を作ると書いています。
- MCP サーバー: データや道具を MCP の形式で差し出す側。壁側のコンセントにあたります
- MCP クライアント: サーバーに接続する AI アプリケーション側。差し込むプラグにあたります
MCP 自体は、開発者が安全な双方向の接続を作れるようにするオープンな標準として説明されています。使う側の言葉で書かれているのは Claude Code のドキュメントで、「MCP サーバーは Claude Code にツール、データベース、API へのアクセスを提供します。」とあり、「接続すると、Claude は貼り付けたものから作業する代わりに、そのシステムを直接読み取り、操作できます。」と続きます。Claude Code は MCP を通じて「数百の外部ツールとデータソースに接続できます」と案内されています。なお MCP は Anthropic の David Soria Parra と Justin Spahr-Summers によって作られました。
対応しているのは Claude だけではない
公式ドキュメントは MCP is an open protocol supported across a wide range of clients and servers. としており、Claude や ChatGPT のような AI アシスタント、Visual Studio Code のような開発ツール、Cursor、MCPJam なども対応していると挙げています。一度作ればいろいろな場所につなげるという考え方です。公開時の発表では、Block や Apollo が自社システムに MCP を組み込んだとも紹介されています。
MCP で何ができるのか
公式ドキュメントが挙げている例です。
- エージェントが Google Calendar や Notion にアクセスし、より個人に合わせた AI アシスタントとして振る舞う
- Claude Code が Figma のデザインを使って Web アプリ全体を生成する
- 企業のチャットボットが組織内の複数のデータベースに接続し、チャットでのデータ分析を可能にする
- AI モデルが Blender で3Dデザインを作り、3Dプリンターで出力する
つなぐ先の分類は、データソース（ローカルファイルやデータベース）、ツール（検索エンジンや電卓）、ワークフロー（専用のプロンプト）です。「資料を読ませる」「道具を使わせる」「決まった進め方を渡す」の三種類と考えると整理しやすいでしょう。利点も立場ごとに書かれており、開発者には開発の時間と複雑さを減らす、利用者にはユーザーのデータにアクセスできるより有能な AI アプリケーションやエージェントにつながるという整理です。
Claude Code の資料には依頼の例も載っています。
- 課題追跡ツールから機能を実装する: 「JIRA の課題 ENG-4521 に記載されている機能を追加し、GitHub に PR を作成してください。」
- 監視データを分析する: 「Sentry と Statsig をチェックして、ENG-4521 に記載されている機能の使用状況を確認してください。」
- デザインを統合する: 「Slack に投稿された新しい Figma デザインに基づいて、標準メールテンプレートを更新してください。」
- ワークフローを自動化する: 「新機能に関するフィードバックセッションに招待する 10 人のユーザーに Gmail ドラフトを作成してください。」
同じ資料には「別のツール（課題追跡ツールや監視ダッシュボードなど）からチャットにデータをコピーしている場合は、サーバーを接続してください。」という一文もあります。コピーして貼る往復が多い相手先ほど、つないだときの効果を想像しやすい候補になるという考え方です。
MCP の使い方 接続までの手順
Claude Desktop から使い始める
Anthropic の発表では、始め方として次の三つが案内されています。
- 事前構築済みの MCP サーバーを Claude Desktop アプリからインストールする
- 最初の MCP サーバーを自分で作るなら、クイックスタートガイドに沿う
- コネクターと実装のオープンソースのリポジトリに貢献する
利用条件は All Claude.ai plans support connecting MCP servers to the Claude Desktop app.（Claude.ai のすべてのプランが Claude Desktop アプリへの MCP サーバー接続に対応）と書かれています。発表時には Google Drive、Slack、GitHub といった利用の多いシステム向けの事前構築済みサーバーが共有されたとも説明されています。画面上の細かい操作は変わりうるため、公式のヘルプの手順に沿って進めてください。
Claude Code から追加する手順
初めてサーバーを接続する場合は「MCP クイックスタート から始めてください」と案内されています。資料に書かれている流れをまとめると次のようになります。
- 候補を探す。「Anthropic Directory でレビュー済みのコネクターを参照してください。」とあり、そこに載っているリモートサーバーは
claude mcp addで追加できます - 信頼できるか確認する。「接続する前に、各サーバーを信頼できることを確認してください。」と注意書きがあります
- 追加する。リモートのサーバーは
claude mcp add --transport http <name> <url>の形です - 保存先を選ぶ。
-sまたは--scopeフラグで local（デフォルト）・project・user を指定します - 必要なら認証する。「/mcp を使用して、OAuth 2.0 認証が必要なリモートサーバーで認証します」と書かれています。OAuth はサービス側のログイン画面で許可を与える仕組みです
- 確認する。
claude mcp addは成功時に Added ... 行を出力し、接続できたかはclaude mcp get <name>で確認します。claude mcp listは各サーバーの横に ✔ Connected、! Needs authentication、✘ Failed to connect などの健全性ステータスを表示します - 使わなくなったら
claude mcp remove <name>で削除します。リモートサーバーを削除すると、保存されていた OAuth トークンとクライアント登録も削除されます
claude mcp add --transport http <name> <url>
claude mcp list
claude mcp get <name>
claude mcp remove <name>
手元で動かすサーバーの書き方
「Stdio サーバーはマシン上のローカルプロセスとして実行されます。」と説明され、システムへの直接アクセスやカスタムスクリプトが必要なツールに最適とされています。基本の形は claude mcp add [options] <name> -- <command> [args...] で、資料の実例は次のとおりです。
claude mcp add --env AIRTABLE_API_KEY=YOUR_KEY --transport stdio airtable \
-- npx -y airtable-mcp-server
--（ダブルダッシュ）は Claude 自身のオプションと、サーバーを起動するコマンドや引数を分ける区切りです。-- の後ろはすべてそのままサーバーに渡され、区切りがないとサーバー側のフラグを Claude Code が自分のオプションとして読もうとします。また「MCP サーバーは Claude Code に固有ではないため」、セットアップの説明が別のクライアント向けに書かれていることがあります。その場合は説明の中から URL・起動コマンド・mcpServers の JSON ブロックのどれかを探し、JSON ブロックならラッパーではなく mcpServers 内のオブジェクトを claude mcp add-json に渡します。
つなぎ方と保存先の使い分け
接続方法の違い
| つなぎ方 | 資料に書かれている説明 | 追加の形 |
|---|---|---|
| HTTP | リモート MCP サーバーに接続するための推奨オプション。クラウドベースのサービスに最も広くサポートされているトランスポート | claude mcp add --transport http <name> <url> |
| SSE | SSE（Server-Sent Events）トランスポートは非推奨。利用可能な場合は HTTP サーバーを使用 | claude mcp add --transport sse <name> <url> |
| stdio | マシン上のローカルプロセスとして実行。システムへの直接アクセスやカスタムスクリプトが必要なツールに最適 | claude mcp add [options] <name> -- <command> [args...] |
| WebSocket | 永続的な双方向接続を保持し、予期しないイベントをプッシュするリモートサーバーに適する | claude mcp add-json で設定 |
トランスポートとは、どの通り道で通信するかの種類です。HTTP が推奨とされ SSE が非推奨とされている点が、最初に知っておきたい事実です。
設定の保存先スコープ
| スコープ | ロード対象 | チームと共有 | 保存場所 |
|---|---|---|---|
| ローカル（デフォルト） | 現在のプロジェクトのみ | いいえ | ~/.claude.json |
| プロジェクト | 現在のプロジェクトのみ | はい、バージョン管理経由 | プロジェクトルートの .mcp.json |
| ユーザー | すべてのプロジェクト | いいえ | ~/.claude.json |
ローカルスコープのサーバーは追加したプロジェクトでのみロードされ、自分にプライベートなままです。ユーザースコープは、すべてのプロジェクト全体で利用可能になりながらユーザーアカウントにプライベートなままと説明されています。プロジェクトスコープは「.mcp.json ファイルを通じてプロジェクト内のすべてのユーザーと共有」する設定です。
使い分けの考え方（目安）
| やりたいこと | 考え方の目安 |
|---|---|
| まず自分だけで試す | 既定のローカルスコープから始め、公開範囲を広げるのは慣れてからにするとよいでしょう |
| チーム全員に同じ道具を渡す | プロジェクトスコープを前提に、共有する .mcp.json に何を書くかを先に決めるとよいでしょう |
| 社外のクラウドサービスにつなぐ | 推奨とされている HTTP を軸に考え、提供元の案内と信頼できるかの確認を先に済ませる進め方があります |
職種別の使い方とプロンプト例
ここで挙げるのは、出典にある接続の考え方をもとにした使い方の例です。試す前につなぎ先のサービスの公式の案内を確認してください。
営業の例
顧客とのやりとりの要点を、チャットに貼り付けてから別の場所へ書き写している人は少なくありません。資料では「コピーしている場合は接続を検討する」という目印が示され、ワークフローの自動化の例として下書きの作成が挙げられています。まずは「どのツールからどこへ写しているか」を一覧にするところから始めるとよいでしょう。
事務の例
資料にはデータベースをクエリする依頼の例が載っています。毎週同じ手順で同じ形の表を作っている作業は候補になりやすいでしょう。出力の形（列の並び、単位、並び替えの基準）を先に文章で決めておくと、依頼文が安定しやすいという考え方があります。
企画の例
デザインを統合する例や監視データを分析する例があるように、別の場所にある材料を読んで一つの成果物にまとめる作業は MCP の構図に合います。企画書の下書きづくりでは、根拠にした記述を引用させる指示を添えておくと、後から確認しやすくなります。
すぐ使えるプロンプト例
社内や家族に説明するときの依頼文です。
あなたはITに詳しくない社会人向けの説明が得意な講師です。
次の条件で「MCP（Model Context Protocol）」を説明してください。
前提: 読者はチャット形式のAIを使ったことがあるだけ
条件: 専門用語には一言の言い換えを添える
出力の形
1. 一文の定義
2. 身近なたとえを1つ
3. つなぐと何が変わるかの例を3つ
4. 使い始める前に確認したい注意点を2つ
つなぐ候補を洗い出すための依頼文です。
あなたは業務整理の相談相手です。私の作業の中から、AIに外部ツールをつないだら
効果が出そうな場面を洗い出してください。
前提: コピーして貼る往復が多い作業を中心に、1日の作業を下に貼り付けます
---
（ここに1日の作業を5〜10行で貼る）
---
出力の形: 表（作業 / 情報の出どころ / 書き写し先 / 短くなりそうな工程 / 事前に確認したいこと）
最後に、最初に試す1件とその理由を3行でまとめてください。
課題管理のサーバーを接続済みの人が、着手前の整理を頼む例です。
前提: 課題追跡ツールのMCPサーバーを接続済みです
依頼: 課題 ENG-4521 の内容を読み取り、着手前の確認メモを作ってください。
出力の形
- 課題の要約を3行
- 不明点と確認相手を3つまで
- 着手前にやることを番号つきで
最後に、どの記述を根拠にしたかを引用してください。
よくある失敗と対策
信頼できるか確かめずにつないでしまう
資料には「接続する前に、各サーバーを信頼できることを確認してください。」と書かれています。さらに「外部コンテンツを取得するサーバーは、プロンプトインジェクションリスク にあなたを晒す可能性があります。」という注意もあります。プロンプトインジェクションとは、外部の文章に紛れ込ませた指示を AI が実行してしまう危険のことです。対策として「Anthropic Directory でレビュー済みのコネクターを参照してください。」と案内されています。
設定の JSON で type を書き忘れる
「url を持つが type を持たない JSON エントリは設定エラーです。」とされています。Claude Code は type のないエントリを stdio サーバーとして読み込むため、そのサーバーはスキップされます。別のクライアント向けの設定をコピーしてきたときに起きやすいので、エンドポイントに合わせて "type": "http"（または "sse" / "ws"）を書き足します。
トークンを貼り付けたときの余分な空白
「Claude Code は MCP 設定値が隠れた先頭または末尾の空白を持つときに警告します。」とあり、末尾に改行が付いたトークンを貼り付けたときに起きやすいと説明されています。Claude Code は空白を自動で取り除かず書かれたとおりに値を使うため、設定を編集して削除します。警告は claude mcp list の出力と /mcp に表示されます。
サーバーの名前が予約名と重なる
workspace、claude-in-chrome、computer-use、Claude Preview、Claude Browser を含む組み込みサーバーの名前は予約されています。「設定が予約名を持つサーバーを定義する場合、Claude Code はロード時にそれをスキップし」、名前の変更を促す警告が出ます。「claude mcp add は予約名をエラーで拒否します。」とも書かれているため、自分で付ける名前は別の語にします。
よくある質問
MCP は誰が作ったものですか
Anthropic が公開した標準です。発表は Nov 25, 2024 で、MCP was created at Anthropic by David Soria Parra and Justin Spahr-Summers. と明記されています。公開時点で、仕様と SDK、Claude Desktop アプリでのローカル MCP サーバー対応、MCP サーバーのオープンソースのリポジトリが開発者向けに示されました。
プログラミングができなくても使えますか
始め方として、事前構築済みの MCP サーバーを Claude Desktop アプリからインストールすることが案内されています。自分でサーバーを作る場合はクイックスタートガイドに沿うよう案内されており、作る側と使う側で必要な知識が変わります。まずは公開されているサーバーを使う側から触るのが現実的でしょう。
Claude 以外のツールでも使えますか
MCP is an open protocol supported across a wide range of clients and servers. とされ、Claude や ChatGPT のような AI アシスタント、Visual Studio Code、Cursor、MCPJam などの対応が挙げられています。Claude Code の資料にも「MCP サーバーは Claude Code に固有ではないため」、別のクライアント向けに書かれたセットアップ手順を読み替える方法が載っています。
料金はかかりますか
MCP そのものはオープンソースの標準です。Anthropic の発表では All Claude.ai plans support connecting MCP servers to the Claude Desktop app. と案内されています。つなぎ先のサービス側の費用や提供条件は変わることがあるため、2026年10月時点の公式ページで最新の内容を確かめてから使い始めてください。
安全に使うには何に気をつけますか
接続前に各サーバーを信頼できるか確認することと、外部コンテンツを取得するサーバーにはプロンプトインジェクションのリスクがあると書かれている点が出発点です。チームで使う場合は、「.mcp.json ファイルからプロジェクトスコープのサーバーを使用する前に承認を求めます」という仕組みがあり、セキュリティ上の理由からの確認だと説明されています。
会社やチームで使うなら
チームで同じ環境をそろえるなら、プロジェクトスコープが前提になります。資料では「.mcp.json をバージョン管理にチェックインして、チームのすべてのメンバーが同じ MCP ツールとサービスを取得する」ようにと案内されており、初回利用時には承認を求める仕組みも用意されています。誰がどのサーバーを追加してよいかという運用のルールと、信頼できる提供元かどうかの確認手順を先に決めておくと、現場で迷いが減ります。株式会社デジライズは法人向けAIリスキリングサービスで導入社数No.1（東京商工リサーチ・2026年3月末時点）で、累計600社超・5万人以上のAI活用を支援しており、法人での導入や研修を検討する場合はデジライズに相談できます。
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まとめ
MCP（Model Context Protocol）は、AI アプリケーションを外部のシステムにつなぐためのオープンソースの標準で、公式は USB-C ポートのたとえで説明しています。覚えることは、データを差し出す MCP サーバーと、そこへ接続する AI アプリケーション（MCP クライアント）という二つの役割、そして接続前に信頼できるかを確かめるという一点です。使い始めるなら、公開されているサーバーを一つ選び、自分だけのスコープで試してから範囲を広げる進め方が無理がありません。体系的に学びたい場合は、デジライズAIスクールのコース一覧や料金プランを見比べて、「MCPでつなぐ動画制作（動画生成AI）」のように手を動かしながら進める講座から始めてみてください。
出典
- Introducing the Model Context Protocol
- MCP を使用して Claude Code をツールに接続する - Claude Code Docs
- What is the Model Context Protocol (MCP)? - Model Context Protocol
この記事は、各社の公式のヘルプ・ドキュメントや公的機関の資料をもとに AI で下書きし、出典の本文との照合とGoogle 検索による事実確認（ファクトチェック）を通ったものだけを公開しています。料金や機能は変わることがあるため、使う前に公式ページで最新の情報を確かめてください（2026年10月16日時点）。
