Claudeが進化！「MCP」の特徴から実用例まで徹底ガイド
こんにちは！AI-Bridge Labのせいやです😊
先日Claudeが新機能「MCP（Model Context Protocol）」を発表しましたね！
AI界隈では「革命的だ！」とか「まさに神機能！」なんて声も上がっていますが、「そもそもMCPって何？」「これってどうやって使うの？」と疑問を持つ方も多いのではないでしょうか。
私もこの機能を実際に活用してみましたが、AI活用の幅が確実に一段上がったなと実感じました。
今回は、MCPの概要から特徴、そして実際の使い方や活用事例などをわかりやすく解説していきます。
MCP（Model Context Protocol）とは？
MCPは、AIアシスタントとさまざまなデータやツールをつなぐための新しい仕組みです。
Claudeでは外部リソース、例えばWEB検索のような機能にアクセスすることができませんでしたが、MCPを使えば、最新のデータにアクセスして、その情報を自分のPCに保存して活用することができるようになりました。
MCPの主な特徴
接続の自由度が高い
AIは様々なデータやツール（自分のPCのファイルやGoogle Drive、プログラミング環境など）と連携できます。
双方向のやり取り
AIは必要な情報を読み取るだけでなく、ユーザーの許可があれば、データを更新したり新しい情報を書き込んだりできます。
データプライバシーの保護
AIがユーザーのデータにアクセスする前には必ず許可を求めてくれます。
許可なく他の場所にデータを送ったりファイルを削除することはありません。
MCPの素晴らしい点は、何かタスクを実行する時に、勝手にファイルにアクセスしたりせず、必ずユーザーの許可を得てから作業を進める仕組みです。このおかげで、安心してAIを活用することができます。
MCPの導入の流れ
MCPのセットアップ手順（macOS向け）
1. デスクトップアプリのダウンロード
MCPを使用するには、Claudeのデスクトップアプリが必要です。
Claudeデスクトップアプリをダウンロード
2. Quickstartガイドに従ってセットアップ
MCPの公式Quickstartガイドを参考に、必要な準備を行います： Quickstartガイド
3. テーブルの作成
Quickstartのセットアップが完了したら、データベース用のテーブルを作成します。
4. Configファイルの設定
Configファイルを編集します。
ファイルの中身を以下に変更してください（YOUR_USERNAMEの部分を自分のmacのユーザー名に置き換えます）。
sqlite: path: /Users/YOUR_USERNAME/mcp.sqlite
編集したファイルを保存します。
5. Claudeデスクトップアプリの再起動
Configファイルの編集が終わったら、最初にダウンロードしたClaudeのデスクトップアプリを再起動します。
6. 設定の確認
再起動後、Claudeアプリのメニュー内で「Settings」を選択します。
設定画面に移動し、「Developer」項目を確認します。
ここに先ほどconfigファイルで設定したsqliteの記載が表示されていれば準備完了です。
どのツールと接続できたのかを確認することができます。
Windowsの場合の設定方法がMAC版と異なるため下記の記事を参考にしてみてください。
実際の操作動画
設定後、実際に操作してみました。
🔽Brave（WEB検索ツール）で検索したものをローカルファイルに入れてもらう。
🔽上の動画で作成したローカルのファイル内の情報を、Notionに転記してもらいさらに情報を深ぼって専用ページを作る。
対応システムと連携例
MCPは以下の主要なシステムと連携可能です。
【対応システム】
・Google Drive
・Slack
・GitHub
・Git
・PostgreSQL
・Puppeteer
・Notion
実践的な活用シーン
1.Web検索結果の保存
検索結果をローカルファイルに自動保存：AIアシスタントがWeb検索を行い、その結果をローカルファイルに自動的に保存することが可能です。
これによって、必要な情報を効率的に収集・保存ができます
2. ファイル管理の自動化
定期的なバックアップ・ファイル名の一括変更・重複ファイルの検出: スクリプトや専用ツールを使用して、指定フォルダ内のファイルを定期的にバックアップしたり、特定のルールに基づいてファイル名を一括で変更したり、重複しているファイルを検出・削除することができます。
3. ドキュメント管理
レポートの自動生成と共有：AIアシスタントがデータを収集・分析し、その結果をレポートとしてGoogle ドライブに保存します。
さらに、MCPを介してSlackなどのコミュニケーションツールと連携することで、最新のレポートをチームメンバーに自動的に共有することができます。
4. 開発支援
GitHubとの連携によるコード管理・自動デプロイ・テスト自動化：
GitHubを利用してコードを一元管理して、継続的インテグレーション/デリバリー（CI/CD）ツールと連携することで、コードの変更が自動的にテストされて、本番環境へデプロイされるフローを構築することができます。
まとめ
今回、ClaudeのMCPを設定して実際に使ってみたのですが、正直、設定の過程はかなり大変でした😅
エラーが頻発する上に、プログラミングの知識がない自分にはコードを読むのも難しくてかなり困惑しましたが、エラー画面をスクショしてClaudeに見せながら1つずつ解決していき、なんとか設定を終えることができました。
実際に使ってみると、こちらの指示で自動的にファイルを操作したり、他のツールと簡単に連携させたりできるので、AIを使いこなすレベルが確実に向上する手応えを感じました。
設定の壁を越えれば、一気に効率化が進むのは間違いないので、皆さんもぜひチャレンジしてみてください。
AI-Bridge Labについて
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