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🧠 AI開発ナレッジ2026年2月3日・15分で読める

MCP（Model Context Protocol）実践ガイド — AIソロビルダーのための環境構築からユースケースまで

MCPの導入手順から主要サーバー、Claude連携まで実践解説。

MCP（Model Context Protocol）とは何か

MCP（Model Context Protocol） は、Anthropicが 2024年11月 にオープンソースとして公開した、AIアプリケーションと外部システムを接続するための標準プロトコルだ。公式サイトでは「AIのUSB-C」と表現されている — USB-Cがあらゆるデバイスを標準的に接続するように、MCPはあらゆるAIモデルとツールを標準的に接続する。

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なぜMCPが必要なのか

MCP登場以前、AIモデルを外部ツールやデータソースに接続するには、モデルとツールの組み合わせごとにカスタム連携を構築する必要があった。10個のAIアプリと100個のツールがあれば、最大1,000通りの個別統合が必要になる「N×M問題」だ。

MCPはこの問題をシンプルに解決する。各AIアプリはMCPクライアントプロトコルを1度実装し、各ツールはMCPサーバープロトコルを1度実装すれば、すべてが相互接続できる。

定量データで見るMCPの現在地

MCPはわずか1年強で、AI業界の事実上の標準となった。以下に主要な定量指標をまとめる。

指標 数値 備考
公開時期 2024年11月 Anthropicがオープンソースとして公開
GitHub Stars（serversリポジトリ） 約76,000 2025年12月時点
公開MCPサーバー数 10,000以上（レジストリ登録ベース） MCP Registry上の公開サーバー
MCPクライアント数 300以上 2025年12月時点
月間SDKダウンロード数 約9,700万回（Python + TypeScript） 2025年12月時点
対応SDK言語 11言語 Python, TypeScript, Java, Kotlin, C#, Go, PHP, Ruby, Rust, Swift, Perl
採用企業 Anthropic, OpenAI, Google, Microsoft, AWS, Block, Bloomberg等 大手AI/クラウド企業が網羅的に参加
ガバナンス Linux Foundation（Agentic AI Foundation） 2025年12月にAnthropicが寄贈

出典: MCP公式サイト、GitHub modelcontextprotocol/servers、Enterprise Adoption Guide（guptadeepak.com）

MCPのアーキテクチャ — 3つの基本概念

MCPは Language Server Protocol（LSP） にインスパイアされたクライアント・サーバーアーキテクチャで、通信にはJSON-RPC 2.0を使用する。

コンポーネント構成

コンポーネント 役割 例
MCPホスト AIアプリケーションの実行環境 Claude Desktop, VS Code, Cursor
MCPクライアント サーバーとの1:1接続を維持 ホストアプリに内蔵
MCPサーバー ツール・リソース・プロンプトを提供 GitHub MCP, Postgres MCP, Filesystem MCP
トランスポート 通信レイヤー stdio（ローカル）、HTTP+SSE（リモート）

MCPサーバーが提供する3つのプリミティブ

  1. Tools（ツール） — AIが呼び出せる関数。例：create_issue、send_message、query_database
  2. Resources（リソース） — AIが読み取れるデータ。例：ファイル、DBレコード、APIレスポンス
  3. Prompts（プロンプト） — 定型操作のためのテンプレート。例：コードレビュー用プロンプト

ソロビルダーにとって重要なのは、stdioトランスポートだ。ローカルマシン上でMCPサーバーを起動し、Claude DesktopやClaude Codeから直接接続できる。リモートサーバーを立てる必要はない。

環境構築：Claude Desktop × MCPサーバー

ステップ1：Claude Desktopのインストール

Claude Desktop をダウンロードしてインストールする。すべてのClaude.aiプランでMCPサーバー接続がサポートされている。

ステップ2：設定ファイルの編集

Claude Desktopの設定ファイル（macOSの場合 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json）を編集する。

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
        "/Users/yourname/projects"
      ]
    },
    "memory": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-memory"]
    }
  }
}

ステップ3：MCPサーバーのインストール

Node.js（v18以上）がインストール済みであれば、上記の設定だけでClaude Desktop起動時に自動的にMCPサーバーが起動する。npxが必要なパッケージをダウンロード・実行する。

Python製サーバーの場合は uvx を使う:

{
  "mcpServers": {
    "git": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-server-git", "--repository", "/path/to/repo"]
    }
  }
}

Claude Desktopを再起動すると、チャット画面にMCPツールのアイコンが表示される。これでAIがローカルファイルの読み書きやGit操作を行える状態だ。

Claude Code × MCP：ターミナルからのAI開発

Claude Code はAnthropicのCLIベースのAIコーディングツールで、MCPとのネイティブ統合を持つ。

Claude CodeでのMCP設定

# Claude Codeのインストール
npm install -g @anthropic-ai/claude-code

# MCPサーバーの追加（プロジェクトスコープ）
claude mcp add filesystem npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /path/to/dir

# グローバルスコープで追加
claude mcp add --scope global memory npx -y @modelcontextprotocol/server-memory

Claude Codeでは .mcp.json ファイルをプロジェクトルートに配置することで、チーム共有の設定も可能だ。

ソロビルダーにとってのClaude Code + MCPの強み

  1. コンテキスト維持 — MCPのMemoryサーバーで、セッション間の知識を永続化
  2. ファイル操作 — Filesystemサーバーで、プロジェクト全体のファイルを安全に読み書き
  3. Git連携 — Gitサーバーで、コミット履歴の参照やブランチ操作をAIに委任
  4. DB接続 — PostgreSQL/SQLiteサーバーで、スキーマ確認やクエリ実行をAIが直接実行

ソロビルダー向け実践ユースケース5選

ユースケース1：ローカルDBスキーマの自動分析

PostgreSQL MCPサーバーを接続すれば、Claudeが直接DBに読み取りアクセスできる。

{
  "mcpServers": {
    "postgres": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-postgres",
        "postgresql://localhost:5432/myapp"
      ]
    }
  }
}

Claudeに「このDBのスキーマを分析して、正規化の改善点を提案して」と依頼するだけで、テーブル構造を読み取り、具体的な改善案を返してくれる。ソロ開発者にとって、DBAの代わりをAIが務めてくれるようなものだ。

ユースケース2：プロジェクトファイルの横断検索・リファクタリング

Filesystemサーバーで複数ディレクトリへのアクセスを設定し、Claude Codeに「src/ 配下の全コンポーネントで未使用のimportを削除して」と依頼すれば、自動的にファイルを走査・修正する。

ユースケース3：ナレッジベースの構築

Memoryサーバーを使えば、セッション間で「このプロジェクトのアーキテクチャ判断」「過去に発生したバグと対処法」などをナレッジグラフとして蓄積できる。ソロ開発者の「第二の脳」として機能する。

ユースケース4：GitHub Issueの自動管理

GitHub MCPサーバーを接続し、「未アサインのIssueを優先度順に整理して、それぞれの対応方針をコメントして」と指示すれば、AIがIssue管理を半自動化する。

ユースケース5：Webスクレイピング＋データ分析

Fetch MCPサーバー（Webコンテンツ取得）とPostgreSQL MCPサーバーを組み合わせれば、「競合サイトの価格情報を取得してDBに保存する」といったパイプラインをAIとの対話だけで構築できる。

MCPのセキュリティ上の注意点

MCPは強力だが、セキュリティ面で注意すべき点がある。2025年4月にセキュリティ研究者がMCPの脆弱性分析を公開しており、以下の点が指摘されている：

  1. プロンプトインジェクション — 悪意あるデータソースがAIの行動を操作するリスク
  2. ツール権限の過剰付与 — 複数ツールの組み合わせによるデータ流出リスク
  3. なりすましツール — 信頼されたツールを偽物に置き換えるリスク

ソロビルダーが取るべき対策

  • 最小権限の原則: 必要なMCPサーバーだけを有効にする
  • 読み取り専用アクセス: 特にDB接続は読み取り専用から始める
  • 信頼できるサーバーのみ使用: MCP公式リファレンスサーバーやMCP Registryで検証済みのものを優先
  • OAuth 2.1認証: リモートMCPサーバーを使う場合は、2025年6月の認証仕様に準拠したサーバーを選ぶ

MCPエコシステムの主要プレイヤー

MCPは単なるAnthropicのプロジェクトではなく、業界全体の標準になっている。

企業/プラットフォーム MCP対応状況 開始時期
Anthropic Claude Desktop, Claude Code でネイティブ対応 2024年11月
OpenAI ChatGPT Desktop, Agents SDK, Responses API 2025年3月
Google Gemini, Google AI Studio, Vertex AI 2025年4月
Microsoft VS Code, GitHub Copilot Agent Mode, Azure OpenAI 2025年5月
AWS Lambda, ECS等のMCPサーバー提供 2025年
Cloudflare MCPサーバーホスティング基盤 2025年7月
Cursor AIコードエディタでMCPネイティブ対応 2025年

2025年12月には、AnthropicがMCPをLinux Foundation傘下の Agentic AI Foundation（AAIF） に寄贈。Anthropic、Block、OpenAIが共同創設し、AWS、Google、Microsoftなどがプラチナメンバーとして参加している。これによりMCPはベンダー中立のオープン標準としての地位を確立した。

ソロビルダーが今すぐ始めるべきこと

MCPはソロビルダーにとって「一人で十人分の仕事をする」ための最重要インフラだ。以下の3ステップで今すぐ始められる。

Step 1: 最小構成で試す

Claude DesktopにFilesystemサーバーとMemoryサーバーだけを設定し、日常のコーディング作業に組み込む。

Step 2: DB連携を追加

PostgreSQLまたはSQLiteのMCPサーバーを追加し、AIにスキーマ分析やクエリ生成を任せる。

Step 3: Claude Codeに移行

CLIベースの開発フローに移行し、.mcp.jsonでプロジェクト単位のMCP設定を管理する。

まとめ

MCPは2024年11月の公開からわずか1年で、GitHub Stars 76,000超、公開サーバー10,000以上、月間SDKダウンロード9,700万回、主要AI企業すべてが採用という驚異的な成長を遂げた。ソロビルダーにとっては、カスタム統合コードを書くことなく、AIに外部ツールやデータへのアクセスを与えられる画期的なプロトコルだ。

特にClaude DesktopやClaude Codeとの組み合わせは、ソロ開発者の生産性を劇的に向上させる。まずはFilesystemサーバーから始めて、MCPの威力を体感してほしい。

参考リンク:

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