MCPサーバーの基礎解説 – AIと外部サービスをつなぐ革新的な仕組み

Model Context Protocolの正体

MCP（Model Context Protocol）とは、AIと外部のサービスやツールをつなぐための「共通言語」のようなものです。2024年11月に、ChatGPTで有名なOpenAIと並ぶAI企業のAnthropic社が発表した、オープンソースの仕組みなんですね。

簡単に言うと、これまでバラバラだったAIと外部サービスの連携方法を、みんなが使える統一された規格にまとめたものです。まるで、昔はそれぞれ違っていた充電ケーブルが、今はUSB-Cで統一されつつあるのと似ていますね。

MCPサーバーは、この規格を使って実際にAIと外部サービスの橋渡しをする「翻訳者」のような役割を果たします。GitHubやSlack、データベースなど、様々なサービスがAIと「会話」できるようになるわけです。

なぜ今MCPが注目されているのか？

MCPが注目される理由は、AI活用における大きな課題を解決してくれるからです。従来、AIに外部のデータを使わせたり、何かの作業をさせたりするには、それぞれのサービスごとに個別の連携システムを作る必要がありました。

例えば、「AIにGitHubのコードを見せて、Slackに日報を送らせる」という作業をさせたい場合、GitHub用の連携システム、Slack用の連携システム、そしてそれらをつなぐシステムを別々に作らなければなりませんでした。

しかしMCPがあれば、一度設定するだけで「今日のGitHub活動をまとめてSlackに投稿して」と自然な言葉で指示するだけで、AIが自動的に必要な作業をしてくれるようになるんです。

「AIのUSB-Cポート」という例えでわかる仕組み

MCPを理解するのに最適な例えが「AIのUSB-Cポート」です。スマートフォンやパソコンにUSB-Cポートがあれば、充電器でも外付けディスクでもモニターでも、USB-C対応の機器なら何でも接続できますよね。

MCPも同じように、AI（Claude、GitHub Copilot、VS Codeなど）にMCP対応の「ポート」があれば、MCP対応のサーバー（GitHub、Slack、データベースなど）なら何でも接続できるようになります。

つまり、開発者は一度MCPの仕組みを覚えてしまえば、どんなサービスでも同じ方法でAIと連携させることができるんですね。これが、開発効率を大幅に向上させる秘密なんです。

従来のAI連携の問題点

これまでのAI活用には、いくつかの大きな課題がありました。最も深刻だったのが「個別対応の複雑さ」です。

例えば、社内でAIを使った業務自動化システムを作ろうとすると、GitHub API用の設定、Slack API用の設定、データベース接続用の設定など、それぞれ全く違う方法で個別に作り込む必要がありました。しかも、APIの仕様が変わるたびに、それぞれのシステムを個別にメンテナンスしなければなりません。

また、セキュリティ面でも課題がありました。複数のAPIキーを管理し、それぞれに適切なアクセス権限を設定する作業は、専門知識がないと非常に難しいものでした。

さらに、チーム内で知識を共有することも困難でした。AエンジニアがGitHub連携システムを作り、BエンジニアがSlack連携システムを作ると、それぞれ全く違う仕組みになってしまい、お互いのシステムを理解するのに時間がかかってしまうんですね。

MCPが生まれた理由

こうした課題を解決するために、Anthropic社がMCPを開発しました。同社のClaude AIを開発する過程で、外部サービスとの連携がボトルネックになることが多かったからです。

Anthropic社は「AI自体の性能を向上させるだけでなく、AIが実際に使える環境を整えることが重要」と考えました。どんなに優秀なAIでも、現実世界のデータにアクセスできなければ、その能力を十分に発揮できませんからね。

そこで、様々なサービスとAIを標準的な方法で連携させる仕組みとして、MCPが誕生したわけです。オープンソースとして公開することで、AI業界全体の発展に貢献しようという狙いもありました。

開発効率が3倍向上する理由

実際にMCPを導入した企業からは「開発効率が3倍向上した」という報告が上がっています。なぜそれほど劇的な改善が可能なのでしょうか？

統一された開発手法

MCPを使えば、どのサービスと連携する場合でも同じ方法で開発できます。一度覚えてしまえば、GitHub、Slack、データベース、どれでも同じような感覚で連携システムを作れるんですね。

既存実装の活用

多くのメジャーなサービス（GitHub、Slack、PostgreSQLなど）については、すでにコミュニティが作成したMCPサーバーが公開されています。つまり、一から作る必要がなく、既存のものをそのまま使えるケースが多いんです。

メンテナンスの簡素化

MCPの標準に従って作られたシステムは、統一されたメンテナンス方法が適用できます。一人のエンジニアが複数のシステムを効率的に管理できるようになります。

クライアントとサーバーの役割分担

MCPの仕組みを理解するには、「クライアント」と「サーバー」の役割を知ることが重要です。レストランの例で説明してみましょう。

MCPクライアント（お客さん役）

Claude Desktop、VS Code、Cursor、GitHub Copilotなどが該当します。ユーザーからの注文（指示）を受け取り、適切なMCPサーバーに作業を依頼する役割です。レストランでいえば、お客さんが「ハンバーガーセットをお願いします」と注文する立場ですね。

MCPサーバー（料理人役）

GitHub MCP、Slack MCP、PostgreSQL MCPなどが該当します。実際に外部サービスにアクセスして、必要な作業を実行する役割です。レストランでいえば、注文を受けて実際にハンバーガーを作る料理人の立場です。

この分業制により、クライアント側は「何を依頼するか」に集中でき、サーバー側は「どう実行するか」に集中できるようになります。

3つの基本機能：ツール・リソース・プロンプト

MCPサーバーは、3つの基本的な機能を提供します。それぞれの役割を見てみましょう。

ツール（Tools）

AIが実際に何かの「作業」をするための機能です。例えば、天気予報を取得する、ファイルを作成する、GitHubにプルリクエストを送るなど、外部に対して何らかのアクションを実行します。レストランでいえば、「注文を受けて料理を作る」作業に該当します。

リソース（Resources）

AIが回答を生成するために必要な「情報」を提供する機能です。データベースの内容、ファイルの中身、APIから取得した情報などを、AIが参考にできる形で提供します。レストランでいえば、「メニュー表や食材の情報」に該当しますね。

プロンプト（Prompts）

AIの回答を一定の形式にまとめるための「テンプレート」機能です。例えば、「コードレビューをする際の観点」や「日報を書く際の項目」などを定型化できます。レストランでいえば、「料理の盛り付け方や提供方法の決まり」のようなものです。

通信の流れとライフサイクル

MCPクライアントとサーバーがどのようにやり取りするのか、実際の流れを見てみましょう。

この一連の流れは、すべて標準化された方法で行われるため、どのMCPサーバーでも同じパターンが適用できるんです。

データベース系MCPサーバー

データベース系のMCPサーバーは、現在最も人気が高く、実用性の高いカテゴリです。自然言語でデータベース操作ができるようになるため、SQL知識がない人でもデータ分析ができるようになります。

PostgreSQL MCP

最も基本的なデータベースMCPサーバーです。「売上データを月別にまとめて」と指示するだけで、適切なSQLクエリを生成して実行してくれます。読み取り専用モードもあるため、大切なデータを誤って変更してしまう心配もありません。

Supabase MCP

モダンなバックエンドサービスであるSupabaseと連携できます。データベース操作だけでなく、プロジェクト管理やブランチ管理なども自然言語で実行できるため、開発効率が大幅に向上します。

Neon MCP

サーバーレスのPostgreSQLサービスと連携します。特に、非エンジニアでも扱いやすく設計されているため、プロダクトマネージャーやデータアナリストの方にも人気です。

バージョン管理系MCPサーバー

開発者にとって最も重要なカテゴリの一つです。複雑なGitコマンドを覚えなくても、自然言語でリポジトリ操作ができるようになります。

GitHub MCP

最も人気の高いMCPサーバーの一つです。「新しいリポジトリを作成して」「このコードをレビューして」「プルリクエストを作成して」といった指示を自然言語で行えます。2025年4月にGitHub公式がメンテナンスを引き継いだことで、さらに機能が充実しました。

実際の活用例として、「今日のGitHub活動をまとめてSlackに日報として投稿」といった複数サービスにまたがる作業も、一つの指示で実行できるようになっています。

Git MCP

ローカルのGit操作に特化したMCPサーバーです。コミット履歴の確認、ブランチの作成、マージ作業なども自然言語で実行できます。

コミュニケーション系MCPサーバー

チーム内のコミュニケーションを自動化できるカテゴリです。定型的な報告作業や通知作業を大幅に効率化できます。

Slack MCP

Slackでのメッセージ送信、チャンネル管理、ファイル共有などを自動化できます。「プロジェクトの進捗を定期的にチームに報告」といった定型業務を自動化することで、本来の作業に集中できるようになります。

Gmail MCP

メールの作成、送信、検索、管理などを自然言語で実行できます。「昨日の会議の議事録を関係者にメールで送信」といった作業も、AIが自動で実行してくれます。

その他の主要カテゴリ

プロジェクト管理系

Linear、Jira、Asanaなどのプロジェクト管理ツールとAIを連携させます。「今週のタスクを整理して優先度をつけて」といった指示で、効率的なプロジェクト管理ができるようになります。

ナレッジ検索系

Notion、Qdrant、Weaviateなどの文書管理・検索システムと連携します。社内の膨大な資料から必要な情報を瞬時に見つけ出すことができるため、カスタマーサポートや営業資料作成の効率が大幅に向上します。

システム実行系

AWS、Unity、Playwrightなどの専門的なシステムと連携します。クラウドリソースの管理、ゲーム開発、Webサイトのテスト自動化など、高度な作業もAIに任せることができます。

開発ワークフローの自動化事例

実際にMCPサーバーを導入した開発チームでは、どのような効果が得られているのでしょうか？具体的な事例を見てみましょう。

コードレビューの自動化

ある開発チームでは、GitHub MCPを使ってコードレビューを自動化しました。プルリクエストが作成されると、AIが自動的にコードを分析し、潜在的な問題点や改善提案をコメントとして投稿します。これにより、人間のレビュアーはより高度な設計判断に集中できるようになりました。

日報作成の完全自動化

「今日のGitHubでの作業内容をまとめて、Slackの日報チャンネルに投稿」という作業を、一切手作業なしで実行できるようになりました。開発者は作業に集中し、報告業務は完全にAIに任せることができます。

障害対応の迅速化

システム障害が発生した際に、「最近のエラーログを分析して、関連するGitHubイシューを検索し、対応手順をSlackに通知」という一連の作業を自動化。障害対応時間が従来の半分以下に短縮されました。

企業での導入成功例

実際にMCPサーバーを導入して成功を収めている企業の事例をご紹介します。

エムスリー社の事例

医療系サービスを提供するエムスリー社では、社内のカスタマーサポート業務にMCPサーバーを導入しました。顧客からの問い合わせに対して、AIが関連するガイドラインやヘルプドキュメントを瞬時に検索・提示できるようになり、回答の正確性とスピードが大幅に向上しました。

特に注目すべきは、全てのCS担当者が同じ情報源にアクセスできるようになったことです。これにより、担当者によって回答内容が変わってしまう問題が解決され、顧客満足度の向上につながっています。

電通総研の事例

電通総研では、2年目のエンジニアがMCPサーバーの構築に挑戦し、見事に成功を収めました。これは、MCPの仕組みが分かりやすく、比較的経験の浅いエンジニアでも扱いやすいことを証明しています。

同社では、外部情報との連携を活用した業務自動化システムを構築し、従来手作業で行っていた情報収集・分析作業の大部分を自動化することに成功しました。

具体的な効率化の数値

MCPサーバー導入による効果を、具体的な数値で見てみましょう。

これらの数値は、MCPサーバーが単なる便利ツールではなく、業務プロセス自体を根本的に改善する可能性を秘めていることを示しています。

Claude Desktopでの設定

MCPサーバーの導入方法として、最も手軽に始められるのがClaude Desktopを使用する方法です。ステップバイステップで見ていきましょう。

前提条件の確認

まず、Claude Desktopの最新版をインストールしましょう。公式サイトから無料でダウンロードできます。また、使用したいサービス（GitHubやSlackなど）のAPIキーまたはアクセストークンを事前に取得しておく必要があります。

設定ファイルの編集

Claude Desktopの設定ファイル（claude_desktop_config.json）を編集します。Macの場合は「~/Library/Application Support/Claude/」フォルダ内にあります。

例えば、GitHub MCPサーバーを追加する場合は、以下のような設定を追加します：

{
  "mcpServers": {
    "github": {
      "command": "docker",
      "args": ["run", "-i", "--rm", "-e", "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN", "ghcr.io/github/github-mcp-server"],
      "env": {
        "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "your_github_token_here"
      }
    }
  }
}

動作確認

Claude Desktopを再起動すると、チャット画面の下部に新しいアイコンが表示されます。これらのアイコンをクリックすると、利用可能なツールやリソースを確認できます。

VS Codeでの設定

2024年末にリリースされたVS Code v1.99以降では、エージェントモードでMCPサーバーを直接利用できるようになりました。この機能により、コーディング中にリアルタイムでMCPサーバーの機能を活用できます。

エージェントモードの有効化

VS Codeのチャット機能を「エージェントモード」に切り替えます。これにより、@記号を使ってMCPサーバーの機能を呼び出せるようになります。

設定の追加

Claude Desktopの設定ファイルを使用している場合、VS Codeでも同じ設定が自動的に適用されます。独立して設定したい場合は、VS Codeの設定画面から「MCP」セクションを選択し、必要なサーバー情報を追加します。

実際の使用例

コーディング中に「@github 今日のプルリクエストを確認して」「@slack チームに進捗を報告して」といった自然言語での指示が可能になります。

注意点とトラブルシューティング

MCPサーバーの導入時によくある問題と、その解決方法をご紹介します。

パフォーマンス問題の対処

大量のデータを扱う場合は、適切な制限設定を行うことが重要です。また、複数のMCPサーバーを同時に使用する場合は、システムリソースの消費量にも注意が必要です。

開発言語とSDK

MCPサーバーの開発には、複数の選択肢があります。それぞれの特徴を見てみましょう。

Python SDK

最も人気が高く、学習リソースも豊富です。FastMCPライブラリを使えば、非常にシンプルなコードでMCPサーバーを作成できます。

from mcp.server.fastmcp import FastMCP

# MCPサーバーの初期化
mcp = FastMCP("天気予報サーバー")

@mcp.tool()
def get_weather(city: str) -> str:
    """指定された都市の天気を取得します"""
    # 実際の天気API呼び出し処理
    return f"{city}の天気: 晴れ"

# サーバー起動
if __name__ == "__main__":
    mcp.run()

TypeScript/JavaScript SDK

Web開発者にとって親しみやすい選択肢です。Node.js環境で動作し、既存のJavaScript資産を活用できるメリットがあります。

C# SDK

Microsoft環境やAzureとの連携を重視する場合に適しています。.NET Framework上で動作し、企業システムとの統合がしやすい特徴があります。

Go SDK

高性能で軽量なMCPサーバーを作りたい場合に最適です。特に、大量のリクエストを処理する必要がある本格的なシステムに向いています。

基本的な実装パターン

MCPサーバーを実装する際の基本的なパターンをご紹介します。どの言語を選んでも、基本的な構造は同じです。

サーバーの初期化

まず、MCPサーバーのインスタンスを作成し、基本情報（名前、バージョンなど）を設定します。

ツールの定義

提供したい機能をツールとして定義します。各ツールには、名前、説明、引数の型、実行する処理を指定します。

リソースの定義

AIに提供したいデータソースをリソースとして定義します。ファイルの内容、データベースのデータ、外部APIの応答などが該当します。

エラーハンドリング

外部APIの呼び出し失敗、認証エラー、データ形式の問題など、様々なエラーケースに対応する処理を実装します。

設定管理

APIキー、データベース接続情報、各種設定値を安全に管理する仕組みを作ります。

セキュリティ考慮事項

MCPサーバーを本格的に運用する際は、セキュリティ面での配慮が重要になります。

MCPエコシステムの拡大

MCPは急速に成長している分野で、今後さらなる発展が期待されています。現在のトレンドを見てみましょう。

コミュニティ主導の発展

オープンソースプロジェクトとして公開されているMCPは、世界中の開発者によって日々改良が加えられています。GitHubには数百を超えるMCPサーバーの実装例が公開されており、ほぼ毎日新しいサーバーが追加されています。

企業の本格採用

当初は個人開発者や小規模チームでの利用が中心でしたが、最近では大企業でも本格的な導入が始まっています。特に、開発効率の向上や業務自動化を目的とした導入が増えています。

教育分野での活用

プログラミング教育の現場でも、MCPサーバーを活用した学習環境が注目されています。複雑なAPI連携を学ぶ前に、MCPの標準化された方法で基本概念を理解できるためです。

ChatGPTなど他のAIとの連携

2025年3月、OpenAIがChatGPTのAgent SDKでMCPサポートを発表しました。これにより、MCPの活用範囲はさらに広がることが予想されます。

マルチAI環境での活用

同じMCPサーバーを、Claude、ChatGPT、GitHub Copilotなど複数のAIで共有して使えるようになります。これにより、チーム内で異なるAIツールを使用していても、統一された方法で外部サービスと連携できるようになります。

AIツール間の連携

将来的には、複数のAIツールが協調して作業を行うケースも増えてくるでしょう。例えば、「Claude でコードを生成し、GitHub Copilot でテストを作成し、ChatGPT でドキュメントを生成する」といった連携が可能になります。

専門分野AIとの統合

画像生成AI、音声合成AI、データ分析専用AIなど、特定分野に特化したAIツールとも、MCPを通じて連携できるようになることが期待されています。

今後の発展予想

MCPサーバーの技術は、今後どのような方向に発展していくのでしょうか？

パフォーマンスの向上

現在でも十分実用的ですが、大規模システムでの運用を考えると、さらなるパフォーマンス向上が期待されます。特に、複数のMCPサーバーを同時に使用する際の効率化や、大量データの処理能力向上が重要になってきます。

セキュリティ機能の強化

企業での本格導入が進むにつれ、より高度なセキュリティ機能が求められるようになります。細かいアクセス制御、監査ログの充実、コンプライアンス対応機能などが追加されていくでしょう。

ノーコード・ローコード化

現在はプログラミング知識が必要なMCPサーバーの開発ですが、将来的にはGUIベースでMCPサーバーを作成できるツールが登場する可能性があります。これにより、非エンジニアでも独自のMCPサーバーを作成できるようになるかもしれません。

業界標準としての確立

MCPがAI業界の標準プロトコルとして確立されれば、すべてのAIツールやサービスがMCPに対応するようになり、真の意味でのエコシステムが完成します。これは、AI活用における大きなパラダイムシフトになるでしょう。