ClaudeのMCPとは？仕組み・使い方・活用例を解説

MCPとは？AIの「共通接続規格」をわかりやすく解説

MCP（Model Context Protocol）とは、AIと外部ツールをつなぐための共通規格です。

イメージとしては、AIのためのUSB規格に近い存在です。接続先ごとに全部作り直すのではなく、共通のルールでつながるようにすることで、AI活用の幅を広げやすくします。

MCPの考え方が重要なのは、AIを「会話するだけのツール」から「実際に仕事を進める仕組み」へ広げられる点です。GitHub、Slack、Notion、Google Drive、データベースなどとつながると、AIが現場の情報を読んだり、必要な操作を進めたりしやすくなります。

MCPでできること

1. N×M問題を減らせる

MCP以前は、AIごと、ツールごとに個別連携を作る必要がありました。

MCPでは、AI側がMCPクライアント、ツール側がMCPサーバーを実装することで、組み合わせごとの個別開発を減らしやすくなります。

2. ツール、リソース、プロンプトを共通形式で扱える

MCPには主に次の3つの考え方があります。

• Tools: AIが実行できる操作
• Resources: AIが読み取れるデータ
• Prompts: 定型の指示テンプレート

これにより、「読む」「実行する」「進め方を決める」を分けて整理できます。

3. リアルタイム情報を使った作業がしやすい

学習済みの知識だけでなく、今ある社内データや外部サービス上の情報を参照しながら作業できるのが強みです。

MCPが動く仕組み

1. ユーザーが普通に依頼する

たとえば「JIRAの課題を確認して、GitHubにPRを作ってください」と自然文で依頼します。

2. AIが使えるMCPサーバーを確認する

接続済みのサーバーに問い合わせて、どんな操作やデータにアクセスできるかを把握します。

3. 外部ツールを操作する

MCPサーバーが認証済みの権限で必要な情報を取得し、AIに返します。

4. 結果を返す

その場でデータを読み、必要なら操作まで進めたうえで結果を返します。

接続方式と代表的な使い方

接続方式	特徴	主な用途	こんな人向け
HTTP	クラウドやリモート接続向け	SaaS連携	リモート環境を使いたい人
stdio	ローカルプロセス起動	開発環境との接続	ローカル開発中心の人
SSE	イベント通知向け	監視、通知	イベント駆動で使いたい人

代表的な接続先としては、GitHub、Slack、Notion、PostgreSQL、Google Drive、Playwright、Sentryなどが挙げられます。

山梨 AI人材がMCPを活かす場面

山梨でMCPを活用するなら、「AIに現場の情報へどう安全につながせるか」を考えるところが出発点になります。

たとえば、観光事業ならFAQや予約情報の参照、製造業なら手順書や日報の横断検索、地域団体ならイベント資料や議事録の整理など、日々見ている情報をAIが扱える状態にすると効果が出やすいです。

山梨 AI人材の育成という意味でも、MCPは単なる技術トレンドではなく、「AIを業務に接続する発想」を学ぶ入り口になります。

活用シーン

シーン1. JIRAとGitHubの連携

課題確認から実装、PR作成までの流れを短くできます。

シーン2. 採用業務の自動化

ATS、Slack、社内データをつないで、情報確認や下書き作成を効率化できます。

シーン3. 監視と障害対応の補助

Sentryやログ系ツールと組み合わせると、初動調査の整理に役立ちます。

よくある質問

Q. プログラミング知識がないと使えませんか？

A. 使う接続先によっては、設定ファイルや既成コネクタだけで試せるものもあります。

Q. MCPサーバーは無料ですか？

A. MCP自体はオープンな仕様ですが、接続先のサービス利用料は別途かかる場合があります。

Q. セキュリティは大丈夫ですか？

A. 接続先の権限設計と提供元の信頼性確認が重要です。特にサードパーティ製サーバーは慎重に確認しましょう。

まとめ

MCPは、AIを外部ツールやデータにつなぐための共通言語です。

複数のSaaSをまたいで仕事をしている方、毎回コピペで情報を渡している方、AIエージェント的な活用に進みたい方には特に重要な考え方です。

情報は2026年4月時点の内容をもとに整理しています。最新情報は公式サイトをご確認ください。参照: Model Context Protocol / Claude Code MCP