Model Context Protocol - AIとローカル環境をつなぐ架け橋
MCP（Model Context Protocol）は、Anthropicが開発した、大規模言語モデル（LLM）とローカル環境やサービスを安全に接続するためのプロトコルです。これにより、Claudeがファイルの読み書き、データベースへのアクセス、外部APIの呼び出しなど、実際の作業を実行できるようになります。
AIアシスタント
プロトコル層
ファイル・API・DB
MCPは、AIモデルとローカルリソースの間に安全な境界を設定します。明示的に許可されたリソースのみにアクセスでき、権限の範囲を細かく制御できます。
様々なMCPサーバーをプラグインとして追加できます。ファイルシステム、GitHub、Slack、データベースなど、必要に応じて機能を拡張できます。
統一されたJSON-RPCベースのプロトコルにより、異なるサービス間で一貫した操作方法を提供します。
ローカルファイルの読み書き、ディレクトリ操作、ファイル検索など
リポジトリ操作、プルリクエスト作成、Issue管理など
SQLクエリ実行、データの取得・更新、スキーマ管理など
メッセージ送信、チャンネル管理、ファイル共有など
外部APIとの連携、Webhook処理、データ同期など
システムコマンド実行、スクリプト起動、プロセス管理など
MCPは以下の3つの主要コンポーネントで構成されています：
1. Claude: "ファイルを読みたい" ↓ 2. MCPクライアント: リクエストを生成 ↓ 3. MCPサーバー: ファイル読み取り実行 ↓ 4. MCPクライアント: 結果を受信 ↓ 5. Claude: 結果を表示
MCPの設定は、claude_desktop_config.jsonファイルで管理されます。
{
// MCPサーバーの設定
"mcpServers": {
// ファイルシステムサーバー
"filesystem": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@modelcontextprotocol/server-filesystem",
"C:\\path\\to\\allowed\\directory"
]
},
// GitHubサーバー
"github": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@modelcontextprotocol/server-github"
],
"env": {
"GITHUB_TOKEN": "your-github-token"
}
}
}
}
| サーバー名 | 用途 | 主な機能 | 必要な設定 |
|---|---|---|---|
| server-filesystem | ファイル操作 | 読み書き、検索、移動 | アクセス許可ディレクトリ |
| server-github | GitHub連携 | リポジトリ操作、PR作成 | GitHubトークン |
| server-slack | Slack統合 | メッセージ送信、チャンネル管理 | Slackトークン |
| server-postgres | PostgreSQL接続 | クエリ実行、データ操作 | 接続文字列 |
| server-memory | メモリストレージ | セッション間でのデータ保持 | なし |
MCPの基本概念を理解したら、実際に環境を構築してみましょう。まずは最も基本的な「ファイルシステムMCP」から始めることをお勧めします。
MCPは、AIアシスタントと実世界のリソースを安全に接続する強力なプロトコルです。適切に設定することで、Claudeがあなたの開発パートナーとして、実際のファイル操作やAPI連携を行えるようになります。セキュリティを意識しながら、段階的に機能を拡張していくことが成功の鍵です。