AIエージェントの活用が広がる中で、サービス利用の規格化によって、より一層便利に活用できるMCPサーバーが今話題になっています。
今回はMCPサーバーの概要と導入方法をご紹介します。
MCPとは
MCP（Model Context Protocol）とはAIのモデルからアプリケーションと連携するための仕組みとなり、MCPサーバーによってAIとサービスを連携して様々なことができるようになります。
自分のPCと繋いでファイルの読み書きをできるようにしたり、ブラウザ操作のサービスや外部ツールと繋いでAIが操作できるようにしたりできます。
AIエージェントはAIが自律的に外部のシステムやサービスを使ってユーザーからのタスクを実行してくれるものとはなりますが、手作業でデータやコンテキストを渡す必要があり、連続的な業務フローの自動化や、システムとの統合には弱いとされています。
MCP連携により、開発者目線では規格に沿って開発すれば良いので開発しやすくなり、ユーザー目線でもセットアップするだけでAIエージェントを簡単に外部サービス連携できるようになりました。
実際に試してみた
前準備
MCPサーバーの多くが動く土台となる「Node.js」をインストールしておく必要があります。
Node.jsのインストールについては以下の記事でも紹介してますので、ぜひご確認ください。
次にClaudeのデスクトップアプリをインストールしておきます。
以下の公式サイトから、ご利用のOSに合ったものをインストールしてください。
準備ができたらClaude Desktopでファイル⇒設定⇒開発者と進み、「設定を編集」をクリックします。
クリックすると「claude_desktop_config.json」というファイルが作られます。
ここから実際にMCPの設定を書き込んでいきます。
MCPサーバーの設定・動作確認
以下のGitHubに様々なMCPサーバーが公開されています。
https://github.com/modelcontextprotocol
公式サービスを作成しているところが作っているMCPサーバーもあれば、個人が作っているMCPサーバーもありますので、信頼できるものを使うようにしましょう。
今回は以下のページからローカルMCPサーバーを利用し、自分のPCでのファイル操作をできるようにします。
https://modelcontextprotocol.io/quickstart/user
このページにclaude_desktop_config.jsonに追記する内容が記載されています。
ご利用の環境に応じた内容を記載いただければ良いですが、ファイルの読み書き権限を与えるので、間違って必要なファイルを消したりしないように、許可するディレクトリは慎重に選択してください。今回は確認用に以下のようにしました。
ここまでで設定は完了です。
Claude Desktopアプリを再起動して、先ほどの設定画面に戻ると正常に動作していることが分かります。
それでは実際に試してみます。
「ClaudeでリモートMCPサーバーを利用する際の導入方法を説明して、mcp_testフォルダ内にテキストファイルで保存して」というプロンプトを実行してみました。
あらかじめフォルダは作成していましたが、フォルダ一覧の取得や作成、ファイルの読み書き実行の際に許可を求められます。「常に許可する」もしくは「一度だけ許可」を選択して進みます。
PCへの操作の内容や作成したファイルの内容も確認できます。
処理が終わり、ファイルが作成されました。
許可したフォルダ上にも実際にファイルが作成されており、内容も詳細に記載されていました。
今回はファイルの作成のみでしたが、指定した月ごとのフォルダにファイルを整理して移動するといった便利な使い方もできます。
その他MCPサーバーの紹介
本記事中に記載しているGitHubのページから他のMCPサーバーについても確認することができ、各サーバーごとにセットアップ方法が記載されていますが、基本的には紹介した設定方法と同様に「claude_desktop_config.json」に追記することで利用ができます。
MCPサーバーとしては以下のように「情報の取得」ができるものや「外部システム操作」できるものがあります。それぞれ便利で有名なMCPサーバーも一部紹介します。いずれも記事中のGitHubにて公開されていますので、ぜひご確認ください。
情報の取得
情報の取得や特定のWebサイトのドキュメントを引っ張ってきて利用できる
「Brave Search MCP Server」：Web検索した結果をAIモデルの入力として使うことができる
「Fetch MCP Server」：特定のURLからマークダウン形式で情報を取得できる
外部システム操作
外部システムの情報の書き換えや操作ができる
「Google Calendar MCP Server」：Google Calendarを操作することができる
最後に
今回はMCP連携によるローカル環境でのファイル操作について紹介しましたが、MCP連携で様々なサービスと連携することで、業務や日常作業をより効率化できます。
AIモデル単体の進化だけでなく、MCPサーバー連携も続々と新たなものが公開されており、ユーザー目線でのAI利用は日増しに便利で快適になってきてますので、ぜひ活用いただければ幸いです。
今後もAI関連の情報をキャッチアップしてお伝えしていければと思います。
ではまた！
