MCP（Model Context Protocol）は、Anthropicが提唱したAIアシスタントと外部ツール・データソースを接続する標準プロトコルです。AIエージェントの「目と手」を拡張する仕組みとして急速に普及しています。本記事では、MCPの仕組みと活用例を解説します。
MCPとは
MCPは「AIエージェントが外部リソース（ファイル・DB・API・サービス）を使うためのオープンな共通インターフェース」です。クライアント（Claude等のAI）とサーバー（MCPサーバー＝ツール提供側）の間に、共通プロトコルを定めています。
3つの主要な能力
- Resources：AIが参照できるデータ（ファイル・URLなど）
- Tools：AIが実行できるアクション（API呼び出し・コマンド実行）
- Prompts：AIに提供する定型プロンプト
仕組みの概要
[Claude / Cursor / etc.]
↓ MCP（JSON-RPC over stdio / HTTP）
[MCP Server]
↓
[Database / Slack / GitHub / Filesystem ...]AIアシスタントは1つのプロトコルで複数の外部リソースに接続でき、サーバー側もどのAIクライアントに使われるかを意識せず実装できます。
代表的なMCPサーバー
- filesystem：ローカルファイル操作
- git / github：リポジトリ・PR・Issue操作
- postgres / sqlite：DBに対するクエリ
- slack：メッセージ取得・送信
- brave-search / web-fetch：Web検索・ページ取得
- memory：会話間の永続メモリ
導入例（Claude Code）
Claude CodeにGitHub MCPを追加するには、設定ファイルに以下を追加します（公式ガイドに沿った形式）。
{
"mcpServers": {
"github": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
"env": { "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "ghp_..." }
}
}
}活用例
- 「最新のPRをまとめて」→ AIがGitHub MCPで取得・要約
- 「DBのスキーマからAPI設計案を出して」→ Postgres MCP連携
- 「Slackで議論された仕様をドキュメント化」→ Slack MCP
- 「ローカルプロジェクトを読みつつ修正案」→ filesystem MCP
注意点
- 権限を持たせる範囲を最小化（Read-onlyで始める）
- トークンやキーは環境変数で安全に管理
- サードパーティMCPサーバーは信頼できる提供元を選ぶ
まとめ
MCPは「AIに目と手を与える標準仕様」で、エージェント時代のインフラとして急速に普及しています。Claude Code・Cursor等の各クライアント＋目的別MCPサーバーを組み合わせることで、業務システム・社内データと自然言語で会話する世界が現実になります。
