Claude Code MCPとは？基本概念から設定・おすすめサーバーまで解説

最終更新日:2026/03/27

Claude Code MCPとは？

「Claude Codeでコードは自動で書けるけれど、GitHubの操作やデータベースの参照は手動でやっている」そんな方に知ってほしいのがMCP（Model Context Protocol）です。

Claude Codeはターミナル上でコード編集やコマンド実行を支援する強力なツールですが、GitHubやSlack、データベースなどの外部サービスと接続するにはMCPによる拡張が有効です。MCPを使えば、データベースへのアクセス、ブラウザの自動操作、GitHubとの連携といった外部サービスとの接続をClaude Codeに追加できます。

MCPを導入すると、Claude Codeが「コードを書くだけのAI」から「開発工程全般を担えるAI」に進化します。GitHubのPRを確認する、データベースにクエリを投げる、ブラウザでテストする、Slackに報告する。これらすべてをClaude Codeの中で完結できるようになります。

本記事では、MCPの基本概念からClaude Codeでの具体的な設定手順、おすすめMCPサーバー、実際の活用例、そして安全に使うための注意点までを詳しく解説します。エンジニアの方はもちろん、これからClaude Codeを使ってみたい方も、ぜひ最後までお読みください。

そもそもMCPとは何か？

MCPの定義

MCP（Model Context Protocol）とは、AIモデルと外部ツール・データソースを接続するための標準プロトコル（通信規格）です。

生成AI「Claude（クロード）」を開発するAnthropic社が2024年11月にオープンソースとして公開しました。2025年12月にはLinux Foundation傘下のAgentic AI Foundation（AAIF）へ寄贈され、MCPはAAIFの創設プロジェクトとして運営されています。AAIFはAnthropic、Block、OpenAIらが共同で立ち上げ、さらにGoogle、Microsoft、AWS、Cloudflare、Bloombergも支援しています。

MCPはよく「USB-C」にたとえられます。スマートフォン、カメラ、外付けHDDなど、デバイスの種類は違ってもUSB-Cケーブル1本でパソコンにつながります。MCPも同じ考え方です。

GitHub、データベース、Slack、ブラウザなどサービスの種類は違っても、MCPという共通規格があれば、AIから統一した方法でアクセスできるのです。

MCPが登場する以前は、AIと外部ツールを連携させるには、ツールごとに専用の実装が必要でした。AIツールがM種類、外部サービスがN種類あれば「M×N」通りの個別実装が必要になる「M×N問題」と呼ばれる課題があったのです。MCPはこの課題を解消し、1つのプロトコルで何にでもつなげられる世界を実現しています。

MCPについては以下の記事でも紹介しています。

参考：MCPとは？AIの機能拡張を簡単にするプロトコルをご紹介

Claude Codeとは？

Claude Codeは、Anthropic社が提供するコマンドラインで動作するAIコーディングエージェントです。ターミナルからclaudeと入力して起動し、コードの編集やコマンド実行を進められます。

Claude Codeは、Claudeの有料プラン（Pro・Max・Team・Enterprise）、またはAPIを利用できるConsoleアカウントで利用できます。

Claude Codeは単体でもファイルの読み書きやシェルコマンドの実行、Web検索が可能ですが、GitHubやSlack、データベースなどの外部サービスと接続するにはMCPサーバーの設定が必要です。たとえば以下のような操作です。

社内データベースへのアクセス
ブラウザ上でのテスト操作
GitHubのPR・Issue管理
Slackへのメッセージ送信

ここでMCPの出番です。MCPサーバーを導入すれば、これらの外部操作がすべてClaude Codeの中から実行できるようになります。

MCPの仕組みを理解しよう

MCPについて詳しく理解するために仕組みを見ていきましょう。

MCPを構成する3つの要素

MCPは「ホスト」「クライアント」「サーバー」の3つの要素から構成されています。

ホスト（Host）

ユーザーが直接操作するAIアプリケーションです。Claude CodeやClaude Desktopがこれにあたります。「こういう操作をしたい」というリクエストの出発点です。

クライアント（Client）

ホストの内部に組み込まれた通信モジュールです。ホストとサーバーの間のやり取りを仲介します。MCPではJSON-RPC 2.0という標準的な通信形式が使われています。

サーバー（Server）

外部ツールやAPIをMCPプロトコルに準拠した形で公開する軽量なプログラムです。「GitHub MCP」「Playwright MCP」などがこれにあたります。リクエストを受け取って、実際にデータ取得やコマンド実行を行います。Claude CodeでMCPを活用するためには、このサーバーを導入する必要があります。

MCPサーバーが提供する3つの機能

MCPサーバーが提供する機能は、おもに以下の3種類です。

Tools（ツール）

「実行する」機能。AIが呼び出して操作を実行する機能です。DBへのクエリ実行、ブラウザ操作、メッセージ送信など、外部に影響を与えるアクション全般がこれにあたります。MCPで最も多用される機能です。

Resources（リソース）

「読み取る」機能。読み取り専用のデータ参照です。ファイルの内容やログデータ、DB設計情報などを、AIがコンテキスト（文脈情報）として参照するために使います。データを書き換えることはないため、安全に扱えます。

Prompts（プロンプト）

「テンプレートを使う」機能。再利用可能なプロンプトテンプレートです。Claude Code内では/mcp__サーバー名__プロンプト名のようなコマンドで呼び出せます。

MCPサーバーの2つの通信方式

MCPサーバーには2種類の通信方式があります。

stdio（標準入出力）

ローカル向けの方式です。パソコン上でプロセスを起動し、標準入出力で通信します。個人利用や自作サーバーに向いています。npxコマンドで手軽に起動できるサーバーが多いのが特徴です。

Streamable HTTP

リモート向けの方式です。単一のHTTPエンドポイント（例：https://example.com/mcp）を介して通信します。クラウドサービスとの連携やチーム共有に向いています。2025年3月の仕様更新で従来のHTTP+SSE方式が非推奨となり、このStreamable HTTPに置き換えられました。

GitHubやSentryなどの主要サービスはこの方式でリモートMCPサーバーを公開しており、URLを指定するだけで接続できます。

MCPサーバーについては以下の記事でも紹介しています。

参考：MCPサーバーとは？初心者でもわかるMCPの基本を詳しく解説

MCPサーバーの導入手順

MCPサーバーを導入する手順を解説します。

ステップ1：Claude Codeをインストールする

現在はネイティブインストーラーが推奨されています（Node.js不要）。

macOS / Linux / WSL の場合

curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash

Windows（PowerShell）の場合

irm https://claude.ai/install.ps1 | iex

詳しくは公式セットアップページを参照してください。インストール後、claudeコマンドを実行し、ブラウザでOAuth認証を完了すれば使えるようになります。

ステップ2：MCPサーバーを追加する

claude mcp addコマンドで追加します。

Streamable HTTP方式（GitHub MCP）の場合

claude mcp add --transport http github https://api.githubcopilot.com/mcp/

stdio方式（Playwright MCP）の場合

claude mcp add --transport stdio playwright -- npx -y @playwright/mcp@latest

追加したサーバーはclaude mcp listで一覧確認できます。

Windows（WSL以外）でnpxを使うstdioサーバーを追加する場合は、cmd /cを挟んで実行します。たとえばPlaywright MCPは次のように追加できます。

claude mcp add --transport stdio playwright -- cmd /c npx -y @playwright/mcp@latest

ステップ3：スコープ（適用範囲）を設定する

MCPの設定には3つの「スコープ」があります。スコープとは「どの範囲で使えるか」を決める設定です。

スコープ	保存場所	使える範囲	使いどころ
local（デフォルト）	~/.claude.json内	自分だけ・このプロジェクトだけ	実験的な設定、秘密鍵を含む設定
project	プロジェクトルートの.mcp.json	チーム全員（Gitで共有）	チーム共通で使うサーバー
user	~/.claude.json	自分だけ・全プロジェクト共通	個人で常用するツール

同名のサーバーがある場合はlocal > project > userの優先順位で適用されます。

なお、projectスコープのサーバーは.mcp.jsonから読み込まれるため、初回利用時にClaude Codeで承認を求められます。組織で固定構成を配布したい場合は、managed-mcp.jsonを使った管理も可能です。

チーム共有（project）で追加する場合

claude mcp add --scope project playwright -- npx -y @playwright/mcp@latest

個人の全プロジェクト共通（user）で追加する場合

claude mcp add --scope user context7 -- npx -y @upstash/context7-mcp

ステップ4（チーム利用）：.mcp.jsonで設定を共有する

チームで共通の設定を使うには、プロジェクトルートに.mcp.jsonを作成してGitリポジトリにコミットします。

{
"mcpServers": {
"github": {
"type": "http",
"url": "https://api.githubcopilot.com/mcp/"
},
"dbhub": {
"command": "npx",
"args": ["@bytebase/dbhub@latest", "--config", "./dbhub.toml"],
"env": {
"DATABASE_URL": "${DATABASE_URL}"
}
},
"playwright": {
"command": "npx",
"args": ["@playwright/mcp@latest"],
"env": {}
}
}
}

重要： APIキーやパスワードは${DATABASE_URL}のように環境変数で参照し、.mcp.jsonには直接書かないでください。ローカルでは.envファイルで管理し、.gitignoreに追加しましょう。DBHubを読み取り専用で使いたい場合は、dbhub.toml側でreadonly = trueを設定します。

MCPでできるようになる5つのこと

MCPを導入するとClaude Codeで何ができるようになるのか、具体的な5つのシーンを紹介します。

1. GitHubのPR・Issueを自然言語で操作

GitHub MCPを接続すれば、「自分にアサインされているPRを一覧にして」「Issue #123を要約して」といった自然な日本語の指示でGitHubを操作できます。

Claude Codeへの指示例

「このリポジトリのオープンPRをすべて確認して、変更内容・規模・リスク評価をまとめた表を作ってください。」

複数のPRがある場合でも、変更内容の傾向や注意点を短時間で把握しやすくなります。

2. データベースの情報を自然言語で取得・分析

DBHub MCPを使えば、「先週の新規ユーザー数を教えて」のような自然言語の指示でSQLが自動生成・実行されます。SQLの書き方を知らなくても、「こういうデータが欲しい」と伝えるだけで結果が返ってきます。

3. Webサイトの表示確認やテストを自動化

Playwright MCPを使えば、「ログインページでパスワードなしで送信したときの動作を確認して」のような指示でブラウザが自動操作されます。デザイナーが「このページのモバイル表示を確認して」と依頼するシーンにも応用できます。

4. Slackへの投稿やチャット履歴の検索をAIに代行

Slack MCPを接続すれば、コードの修正後に「#dev-updatesチャンネルに変更内容を投稿して」と指示するだけで、ツールを切り替えずに共有が完了します。

5. エラー監視ツールと連携して本番障害に即対応

Sentry MCPを接続すれば、「過去24時間で最も多いエラーを教えて」「このエラーの修正案を出して」といった操作がClaude Code内で完結します。

MCPを安全に使うための注意点

MCPはAIに外部ツールへの操作権限を与える仕組みです。便利な反面、セキュリティリスクも伴います。2025年以降はDNS rebindingやコマンド実行につながる脆弱性が複数報告されており、特にHTTPベースのローカルサーバーや出所不明のローカルMCPサーバーには注意が必要です。以下の5つの原則を守りましょう。

シークレットをハードコードしない

.mcp.jsonにAPIキーやパスワードを直接書かず、${ENV_VAR}形式で環境変数を参照してください。

信頼できるサーバーだけを使う

出所不明のMCPサーバーを安易に追加しないでください。特にローカルMCPサーバーは実行コマンドそのものが攻撃面になるため、配布元、更新元、実行コマンドを確認しましょう。HTTPベースのサーバーでは、SSRFやDNS rebindingへの対策状況も確認したいところです。

読み取り専用モードを活用する

DBHubなどのサーバーには–readonlyフラグがあります。AIによる誤った書き込みを防ぐ効果があります。

チーム導入時は承認フローを設ける

.mcp.jsonへのサーバー追加はPRレビューを経てからコミットしましょう。組織で一括管理したい場合は、固定構成を配布するmanaged-mcp.jsonや、許可・拒否リストによる制御も選べます。

コンテキストの消費量を管理する

MCPサーバーを大量に追加すると、ツール定義がコンテキストを圧迫します。Claude Codeには必要なツールだけをオンデマンドで読み込むMCP Tool Searchがあり、ツール定義が増えたときの負荷を抑えられます。通常はデフォルト設定のままで使えます。

手動で制御したい場合は、ENABLE_TOOL_SEARCH環境変数を使います。settings.jsonではenvフィールドから同じ値を渡せます。

常に有効にしたい場合は、以下のように起動します。

常時有効にする場合

ENABLE_TOOL_SEARCH=true claude

まとめ

Claude CodeでMCPを使うと、AIコーディングアシスタントの活用範囲を「コードを書く」だけでなく、開発フロー全体へ広げられます。MCPはAIと外部ツールをつなぐ標準プロトコルで、「USB-C」のようにさまざまなサービスを統一的に扱えるのが特徴です。GitHub連携、ブラウザ自動化、データベース参照など、外部連携が必要な作業をClaude Codeから進めやすくなります。

まずはGitHub MCPやContext7から試してみて、自分の開発フローに合わせてサーバーを追加していくのがおすすめです。

本記事は2026年3月時点の情報に基づいています。最新情報はClaude Code公式ドキュメントを参照してください。

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よくある質問

MCPとは？

MCP（Model Context Protocol）は、AIアプリケーションと外部ツール・データソースを標準化された方法で接続するオープンプロトコルです。Anthropic社が2024年11月に公開し、2025年12月にはLinux Foundation傘下のAAIFへ寄贈されました。

RAGとMCPの違いは？

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は「外部データを検索してAIの回答に活用する仕組み」、MCPは「AIと外部ツールを接続・操作するための通信規格」です。RAGは情報の読み取りに特化しているのに対し、MCPは読み取りだけでなく、ブラウザ操作やメッセージ送信などの書き込み操作も含む双方向の連携を実現します。両者は排他的ではなく、MCPサーバーの中でRAG的な検索機能を提供するケース（Context7など）もあります。