AINOW（エーアイナウ）編集部です。今回の記事では、ClaudeのModel Context Protocol（MCP）がどのように高度なAIエージェントとの連携を実現し、事業でのAI活用に一層貢献するのかについて、具体的なツールの導入方法からサーバー設定、各種テスト、そして運用時の注意点まで、幅広く解説します。MCPを利用することで、例えばChatGPTの活用や、企業の生成AI活用事例における効率的なリソース管理、さらにはRAG技術やStable Diffusionといった他の先進技術との連携など、さまざまなユースケースに対応可能となります。この記事を通じて、導入の手順だけではなく、裏にある技術的背景や運用上のポイント、最新動向まで詳しく理解していただける内容となっております。
1. 必要なツールのインストール
MCPを有効に活用するためには、いくつかの基本ツールをあらかじめインストールして準備する必要があります。ここでは各ツールの概要やインストール手順を交えながら、セットアップ方法について詳しく解説していきます。ツールごとのインストールと動作確認が済んでいることで、後続の設定プロセスが円滑に進むようになります。
- Claude Desktopアプリ：ClaudeのエージェントとMCPサーバーが連携するために必要なデスクトップアプリです。公式サイトから最新版をダウンロードし、OSに合わせてインストールしてください。
- Node.js：これはJavaScriptをサーバーサイドで実行するためのプラットフォームです。MCPサーバー自体もこのNode.js上で動作するため、公式サイトから最新のLTS版をインストールすることが推奨されます。
- Python：一部のMCP機能はPythonスクリプトに依存しています。公式サイトから利用中の環境に適したバージョンをインストールし、環境変数の設定も確認してください。なお、基本的なスクリプトの実装やライブラリの依存関係管理については生成AIの基本の知識があると理解が深まります。
- SQLite：軽量なデータベースとして、MCPのリソース管理やログの保存に利用されます。SQLiteの公式ページから最新のバイナリを取得し、システムに導入してください。
2. MCPサーバーの設定
次のステップでは、MCPサーバーの設定と動作確認について詳しく解説します。MCPサーバーは、Claude Desktopと連携し、標準入力および標準出力（Stdio）を利用してデータのやり取りが行えるよう設計されています。ここでは、サーバーのインストール方法、起動方法、サンプルコードを用いたテスト手順についてステップバイステップで説明します。
- MCPサーバーのインストール：Node.jsの環境が整ったら、MCPサーバーをインストールします。専用のビルドスクリプトを用いることで、環境に最適な形でサーバーを構成することが可能です。
node build/index.js上記コマンドを実行すると、MCPサーバーが起動し、標準入力からのJSONリクエストに対して適切にレスポンスを返すことを確認できます。実際の動作確認として、コマンドライン上でレスポンスが正常に返ってくる様子を以下の出力例で示しています。
node build/index.js < request.json
Starting MCP server...
MCP server is running. Provide JSON requests via stdin.
listResources handler invoked
{"result":{"resources":[{"uri":"note:///1","mimeType":"text/plain","name":"First Note","description":"A text note: First Note"},{"uri":"note:///2","mimeType":"text/plain","name":"Second Note","description":"A text note: Second Note"}]},"jsonrpc":"2.0","id":2}前提条件
- Claude Desktopが正しくインストールされ、ユーザー設定が完了していること
- MCPサーバーがローカル環境で動作し、
node build/index.jsにより問題なく起動していること - サーバーとClaude Desktopの通信が標準入出力（Stdio）を通して行える状態になっていること
- 設定ファイルの作成：
claude_desktop_config.jsonという名称の設定ファイルを作成し、MCPサーバーの接続情報、ポート番号、SQLiteデータベースのパスなど、必要なパラメータを記述します。一般的なプロジェクト構成であれば、設定内容は以下のようなシンプルな記述となります。 - 初期設定が正しく行われれば、ファイルの記述内容に大きな変更は不要となります。
{
"mcpServers": {
"yes": {
"command": "node",
"args": [
"/Users/xxx/Documents/dev/my-mcp-project(プロジェクト名)/build/index.js"
]
}
}
}3. Claude Desktopの設定
次に、Claude Desktopアプリ自体の設定手順について解説します。Claude Desktopの設定画面では、MCPサーバーとの連携に必要となる各種パラメータを入力し、アプリケーションとサーバーが円滑に通信できるように調整します。ユーザーインターフェース上でどのように設定を行うか、具体的な手順を以下にまとめました。
- アプリの設定画面を開く：ツールバーのメニューから「Settings」を選択し、次に「Developer」タブへ移動します。ここで各種開発者向けオプションが確認できます。
- MCPサーバーのアドレス指定：先ほど作成した設定ファイル（
claude_desktop_config.json）のパスを正確に入力してください。正確なパス指定は後続の機能連携に不可欠です。
設定後、Claude Desktop内でMCPサーバーとの連携状況が視覚的に表示されるようになります。これにより、実際の運用前に接続状況を簡単に確認することができ、問題があれば即時対処できます。設定画面が正しく表示された例として、以下のスクリーンショットを参考にしてください。
4. MCP サーバーの起動
設定が完了したら、次はMCPサーバーの起動です。ターミナルを用いて指定のコマンドを実行することで、サーバーがバックグラウンドで動作を開始し、外部からのリクエストに対応可能な状態になります。起動時のログにより、サーバーが正常に動作しているか確認してください。ここでは、具体的な起動コマンドとその実行例を示します。
node /Users/xxx/Documents/dev/my-mcp-project/build/index.js
Starting MCP server...
MCP server is running. Provide JSON requests via stdin.5. Claude Desktopの再起動
MCPサーバーが問題なく稼働していることを確認できたら、次にClaude Desktopアプリを再起動してください。サーバーとの新規接続が確立することで、すべての新しい設定や更新内容が反映され、最新の情報を基に動作できるようになります。実際に再起動することで、サーバーとの通信状態がリセットされ、リソース一覧などの表示が更新されるため、非常に重要なステップです。
6. 動作確認
MCP関連のUIが正しく表示されるかどうかを含め、システム全体の動作確認を実施します。Claude DesktopがMCPサーバーを認識すると、画面上部やサイドバーにハンマーアイコン、もしくは「Resources」といった項目が追加され、各種ツールが利用可能な状態になるはずです。これにより、システム全体が連動して正しく機能していることを確認できます。
- ツール一覧が表示され、各種機能（listTools）が有効になっているか
- リソース一覧（listResources）のUIが正しく参照可能か
特に、初回起動後にClaude Desktopの画面内にMCP関連のアイコンやUI要素が追加されるかどうかが重要です。システムの連携が確認できれば、次は実際にツールを利用したテストを行い、さらなる機能強化に繋げます。
ツールを利用してみるテスト
Use the create_note tool to create a new note titled "My Test Note" with the content "This is a test".上記のコマンドをClaude Desktop上で実行することで、指定のタイトルと内容を持つノートが自動的に作成されます。実際にこのテストが行われた際、モーダルウィンドウが表示され、新規ノート「My Test Note」が作成されたことが確認できました。こうした動作確認により、システムの連携が意図した通りに動作しているかどうかの検証ができます。
ローカルのデータベースに問い合わせるテストーSQLite
Pythonバージョンを確認
まず、ターミナルで以下のコマンドを実行し、現在インストールされているPythonのバージョンを確認してください。python --version または python3 --version を利用し、環境に導入されているバージョンが表示されます。現在、Python 3.9.6が確認される場合は、機能強化やパフォーマンス向上のため、3.10以降へのアップグレードが必要となります。
Pythonのアップグレード
macOS環境では、pyenvあるいはHomebrewを用いてPythonのバージョンを管理・アップグレードするのが一般的です。最新バージョンであるPython 3.11など、3.10以降のバージョンをインストールすることで、MCPの依存関係により良好に対応できます。アップグレード作業を実施する際は、バージョン管理ツールのドキュメントも参考にするとよいでしょう。
例えば、Homebrewを利用する場合、以下のコマンドで新しいPythonをインストールします：
brew install python@3.11インストール後は、which python3の実行で、新しいPythonのパスが正しく通っていることを確認してください。システムの環境変数設定も重要なポイントとなります。
uvx環境でPythonバージョンが反映されるようにする
uvxがどのような仕組みで実行環境を解決しているかは、利用する環境やカスタマイズによって異なる場合があります。システム全体で最新のPythonバージョンが優先されるよう、シェルを再起動するか、pyenvを利用してpyenv global 3.11.xのようにグローバルバージョンを設定してください。これにより、Python依存のスクリプトが新しいバージョンを正しく利用するようになります。
再度コマンドを試す
Pythonのアップグレードが完了したら、改めて以下のコマンドを実行し、MCPサーバーがSQLiteデータベースと正しく連携しているかを確認してください：
uvx mcp-server-sqlite --db-path /Users/xxx/test.dbこのテストにより、依存関係が正しく解決され、MCPサーバーのSQLiteバージョンが問題なく起動するはずです。もしトラブルが発生する場合は、ログの内容や環境設定を再確認するようにしてください。
Claude Desktopとの再連携
mcp-server-sqliteが正しく起動し、動作確認が取れたら、先に設定したclaude_desktop_config.jsonの情報に基づいて、Claude Desktopと再度連携を図ってください。再起動により、SQLiteデータベース内のリソース情報が更新され、ユーザーが最新のデータを閲覧できるようになります。これにより、システム全体の連動が確認でき、安定稼働につながります。
導入時の注意点
MCPの導入および運用において、スムーズなシステム運用を実現するためには、いくつかの注意点や補足情報を把握することが不可欠です。以下に、導入前と運用中に確認すべき重要なポイントを整理します。
- MCPのバージョン確認：常に公式サイトやリリースノートを参照し、最新のバージョンを導入することが推奨されます。これにより、既知のバグやセキュリティリスクを回避できます。
- 依存関係の確認：Node.jsやPythonの環境がMCPの要求するバージョンを満たしているか、導入前に必ず確認してください。特にNode.jsではLTS版の利用が安定運用のために重要です。
- データベースの初期設定：SQLiteを使用する場合、初期スキーマの構築や必要なテーブルの作成をMCPのドキュメントに沿って実施する必要があります。これにより、後続のデータ管理がスムーズになります。
- セキュリティ設定：MCPサーバーを外部公開する場合、ファイアウォールの設定やSSL/TLSによる通信の暗号化など、適切なセキュリティ対策が必須です。セキュリティリスクを最小限に抑えるため、各種設定の見直しを行いましょう。
これらの注意点を把握し、細部にまで気を配ることで、MCPの導入と運用がより安全かつ効率的に進められるようになります。実際の運用環境では、予期しないエラーや障害が発生することも考慮し、問題発生時の対処方法についても事前にシミュレーションしておくとよいでしょう。
連携できるツール
MCPの柔軟性の高さは、多種多様なツールやサービスと連携できる点にも表れています。これにより、AIシステムの運用やデータ管理が一層効率的に行えます。以下では、既に公開されている各種連携ツールの一覧をご紹介するとともに、具体的な活用例についても触れていきます。各ツールは、たとえば企業の生成AI活用事例に見られるような実運用の現場でも多く利用されています。
- AWS KB Retrieval – Bedrock Agent Runtimeを利用して、AWSのKnowledge Baseから効率的に情報を取得します。
- Brave Search – BraveのSearch APIを活用して、ウェブやローカル検索を実現します。
- EverArt – 各種モデルを利用してAIによる画像生成を行うツールです。
- Everything – プロンプト、リソース、ツールを統合したリファレンス／テストサーバーとして機能します。
- Fetch – ウェブコンテンツの取得と変換を効率的に行い、LLMの利用に最適化された環境を提供します。
- Filesystem – セキュアなファイル操作と柔軟なアクセス制御を備えたファイルシステム連携ツールです。
- Git – Gitリポジトリの読み取り、検索、操作を効率的に行うツールです。
- GitHub – GitHub APIを通じたリポジトリ管理およびファイル操作が可能です。
- GitLab – GitLab APIを利用して、プロジェクト管理やリポジトリ連携を実現します。
- Google Drive – Google Drive内のファイルアクセスと検索を可能にするツールです。
- Google Maps – 位置情報サービスやルート案内、場所の詳細情報を提供します。
- Memory – ナレッジグラフを活用したパーシステントメモリシステムです。AIの連続学習や情報保持に有用です。
- PostgreSQL – 読み取り専用のデータベースアクセスとスキーマの検査をサポートするツールです。
- Puppeteer – ブラウザの自動操作やウェブスクレイピングにより、データ収集を効率的に行います。
- Sentry – Sentry.ioからの問題検出と分析を行い、エラー管理やログ解析をサポートします。
- Sequential Thinking – 思考の連続シーケンスを動的に生成し、問題解決に向けた反省的対話を可能にします。
- Slack – チャンネル管理やメッセージングの自動化が可能なツールです。
- Sqlite – データベースの操作とビジネスインテリジェンスを実現するためのツールです。
- Time – 時刻やタイムゾーンの変換機能を提供し、グローバルなデータ管理をサポートします。
