AI開発の未来を変える「MCP」とは？ Claudeと開発ツールを連携させる新常識

📝 概要

「このファイルの内容を教えて」「このテストを実行して結果を教えて」

AI、特にClaudeを使った開発で、このようなやり取りを繰り返していませんか？もしAIが、あなたの代わりに自律的にファイルを参照し、テストを実行し、その結果を解釈してくれたら、開発体験は劇的に変わるはずです。

この記事では、そんな未来を実現するための鍵となる技術、Model Context Protocol (MCP) について、社内向けにまとめたドキュメントを元に、分かりやすく解説します。

この記事を読むと何がわかるか

AI開発における「コンテキスト共有」の課題
MCPが「AIのUSB-Cポート」と呼ばれる理由
MCPの基本的な仕組みとアーキテクチャ
私たちのプロジェクト「ClaudeMix」で、MCPを使って開発ワークフローを自動化している具体的な方法

ターゲット読者

Claudeを使った開発の効率をさらに高めたいエンジニア
AIに開発プロセスの一部を自律的に任せたいと考えているテックリード
AIアプリケーションと外部ツールの連携に興味がある開発者

1. MCPとは何か？なぜ必要なのか？

MCP（Model Context Protocol）は、AIアプリケーションが外部のデータソースやツールと文脈（コンテキスト）を共有するための、標準化されたオープンプロトコルです。

アナロジー

「MCPはAIアプリケーションのUSB-Cポートのようなもの」

USB-C: デバイスと周辺機器を標準的な方法で接続
MCP: AIモデルと異なるデータソース/ツールを標準的な方法で接続

これまでのAIとのやり取りは、人間が手動で情報をコピー＆ペーストし、AIにコンテキストを「注入」する必要がありました。MCPは、このプロセスを自動化し、AIが自ら外部の世界（ファイルシステム、データベース、APIなど）と対話するための「標準語」を提供するのです。

2. MCPの仕組み：クライアント・ホスト・サーバーモデル

┌─────────────────────┐
│   MCP Host          │ ← AIアプリケーション（Claude Code, Claude Desktop等）
│   ┌───────────┐     │
│   │ Client 1  │─────┼─→ MCP Server 1 (Google Drive)
│   ├───────────┤     │
│   │ Client 2  │─────┼─→ MCP Server 2 (Slack)
│   ├───────────┤     │
│   │ Client 3  │─────┼─→ MCP Server 3 (GitHub)
│   └───────────┘     │
└─────────────────────┘

主要コンポーネント

コンポーネント	役割	数
MCP Host	AIアプリケーション本体、複数クライアントを調整・管理	1個
MCP Client	各サーバーとの接続を維持、文脈を取得	複数（サーバー数に応じて）
MCP Server	外部データソース/ツールへのアクセスを提供	複数

接続モデル

1対1の専用接続: 各MCPクライアントは、対応する1つのMCPサーバーとの専用接続を維持

3. プロトコル層

データ層

定義: JSON-RPCベースのクライアント・サーバー通信プロトコル

含まれる要素:

ライフサイクル管理
コアプリミティブ:
- Tools: 実行可能な機能
- Resources: アクセス可能なデータ
- Prompts: テンプレート化された指示
- Notifications: イベント通知

トランスポート層

定義: データ交換を可能にする通信メカニズムとチャネル

含まれる要素:

トランスポート固有の接続確立
メッセージフレーミング
認証

4. Anthropic製品での統合

製品	統合方法	用途
Messages API	APIコネクター経由	プログラマティックなMCPサーバー接続
Claude Code	サーバー追加 or Claude Code自体をサーバー化	開発ツール統合
Claude.ai	チームでMCPコネクター有効化	エンタープライズ機能拡張
Claude Desktop	ローカルMCPサーバー統合	デスクトップアプリ拡張

5. 事前構築済みサーバー

Anthropicが提供する主要なエンタープライズシステム用サーバー:

Google Drive: ドキュメントアクセス
Slack: メッセージ履歴、チャンネル情報
GitHub: リポジトリ、Issue、PR
Git: ローカルリポジトリ操作
Postgres: データベースクエリ
Puppeteer: Webスクレイピング、自動化

6. SDK と仕様

提供されるSDK

Python
TypeScript
C#
Java

公開リソース

GitHub: https://github.com/modelcontextprotocol
仕様: https://spec.modelcontextprotocol.io
公式サイト: https://modelcontextprotocol.io

7. Claude Code での MCP 使用

サーバーの追加方法

# MCPサーバーを追加
claude mcp add <server-name>

# 利用可能なサーバー一覧
claude mcp list

設定ファイル

.claude/mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "test-runner": {
      "command": "npm",
      "args": ["test"],
      "description": "Layer 1: テスト実行の自動化（公式推奨）"
    },
    "coverage-checker": {
      "command": "npm",
      "args": ["run", "test:coverage"],
      "description": "Layer 2: 層ごとのカバレッジ検証"
    }
  }
}

Claude Code自体をMCPサーバーとして使用

他のAIアプリケーションからClaude Codeの機能を利用可能

8. セキュリティモデル

基本原則

ローカル優先: Claude Desktopではローカルサーバーをサポート
明示的な許可: サーバーへのアクセスはユーザーが明示的に許可
サンドボックス化: 各サーバーは独立した環境で実行

ベストプラクティス

最小権限の原則: サーバーには必要最小限の権限のみ付与
認証の実装: トランスポート層での適切な認証
データ検証: サーバーから受信したデータの検証
エラーハンドリング: 適切なエラー処理と復旧メカニズム

9. MCP サーバーの実装（概要）

基本構造

# Python SDK example
from mcp import Server, Tool, Resource

server = Server("my-server")

@server.tool()
def my_tool(arg: str) -> str:
    """ツールの説明"""
    return f"Result: {arg}"

@server.resource("data://mydata")
def my_resource() -> dict:
    """リソースの提供"""
    return {"data": "value"}

if __name__ == "__main__":
    server.run()

実装ステップ

サーバー定義: サーバーの名前と説明を設定
Tools実装: 実行可能な機能を定義
Resources実装: アクセス可能なデータを定義
Prompts実装: テンプレート化された指示を定義（オプション）
トランスポート設定: 通信方法を設定
テスト: ローカル環境でテスト

10. Layer 1（公式準拠）への適用

Remix-boilerplate での活用

品質チェックツールの統合