🔍 Claude MCP とは
Claude MCP（Model Context Protocol）は、AIに外部のデータやツールを接続するための共通インターフェースです。
簡単に言えば「AI版のUSB-Cポート」のようなもの！
従来はデータソースごとにバラバラの統合手段が必要でしたが、MCPによって単一のプロトコルに置き換えられます。
📋 主な特徴・機能
オープン標準：プロトコル仕様やSDKが公開されており、誰でも自由に実装・利用可能
コンテキスト提供の標準化：アプリからLLMへの情報提供方法を統一化
多様なコネクタ提供：Google Drive、Slack、GitHub、データベースなど主要な外部システム向けに作成済み
双方向のやり取り：データの参照だけでなくAIから外部ツールへのアクション実行も標準化
LLM非依存設計：バックエンドのLLMを切り替えても同じMCP接続が利用可能
セキュリティとプライバシー配慮：ユーザー側環境内でデータを保持しつつAIに提供
💰 Claude MCPの料金
重要 Claude MCP自体の利用料金は不要です。プロトコル仕様や公式実装はオープンソースで提供されています。
Clatudeの利用方法と料金
MCPを活用するにはAnthropicのLLM「Claude」へのアクセスが必要です。
Claude.ai / Desktop
無料プランで一定の利用が可能
無料チームエンタープライズ
無料プランで一定の利用が可能
無料チームエンタープライズ
Claude API
従量課金制（トークン数に応じて）
例: Claude 3.5 Haiku
入力:0.80ドル/1Mトークン
出力:4.00ドル/1Mトークン
従量課金制（トークン数に応じて）
例: Claude 3.5 Haiku
入力:0.80ドル/1Mトークン
出力:4.00ドル/1Mトークン
API利用にはAnthropicの開発者アカウント登録とAPIキーの取得が必要です。
🌟 Webアプリケーション開発での活用
Claude MCPはWebアプリ開発において強力な「AIエージェント機能」の実現手段となります。
🤖 主な活用シーン
社内データを用いたチャットボット：自社のナレッジベースやDBに接続し、最新の情報をAIが回答
ユーザー支援の対話型エージェント：Webサービス上でユーザーの操作を代行・支援
開発者向けアプリの高度化：AIにコードベースやIssueトラッカーの内容を直接参照させる
メリット： AIがリアルタイムに自社データや外部サービスにアクセスでき、常に最新の情報やユーザー固有のデータに基づいた応答が可能に。
留意点： レスポンスの速度や複雑性に注意が必要。適切なキャッシュ戦略や並列実行の活用などでユーザー体感を改善する工夫を。
⚙️ Claude MCPの仕組み
Claude MCPはクライアント–サーバ方式のアーキテクチャに基づいて動作します。
📊 主要コンポーネント
MCPホスト（Host）
LLMを動かすアプリケーション側
例：Claude Desktopアプリ、独自チャットボット
LLMを動かすアプリケーション側
例：Claude Desktopアプリ、独自チャットボット
MCPクライアント（Client）
ホスト内で動作し、MCPサーバと接続・通信を管理
ホスト内で動作し、MCPサーバと接続・通信を管理
MCPサーバ（Server）
各種データやツールへのアクセス機能を公開
例：ファイルシステム参照、Web検索、DB問い合わせ
各種データやツールへのアクセス機能を公開
例：ファイルシステム参照、Web検索、DB問い合わせ
ホスト（LLMアプリ）は、クライアントを通じて各種サーバと接続！AIから見れば様々な外部データ・機能が一元化された手段で利用可能に！
🧩 3つの重要概念
リソース（Resources）：静的なデータやコンテンツを提供する仕組み
ツール（Tools）：実行可能な操作（関数）を提供する仕組み
プロンプト（Prompts）：定型的なプロンプトテンプレートや対話フローを提供
🔄 動作イメージ
1
サーバ登録と発見：MCPクライアントは接続されたサーバから利用可能なリソース・ツール・プロンプトの一覧を取得
2
ユーザーからの質問：ユーザーがLLMに対して何らかの質問や指示を提示
3
必要な外部情報の決定：LLMは回答に必要な場合、利用可能なリソースやツールから適切なものを選択
4
ユーザー許可の確認：Claudeが外部ツールを使おうとすると、まずユーザーに許可を求める
5
AIによる回答生成：LLMは得られた外部データを自分の会話コンテキストに組み込み、回答を生成
6
継続的な対話：ユーザーの追加質問に対して必要に応じMCP経由のデータアクセスやアクションが繰り返される
技術的には、MCPは各社ごとに異なる「関数呼び出し」の仕組みを抽象化する上位レイヤーとも言えます。
🚀 Claude MCPの使い方
Claude MCPを活用するには、大きく分けて「Claude Desktopアプリを使う方法」と「APIを使って自前のアプリケーションに組み込む方法」があります。
🔌 APIの利用方法
自社のWebサービスやアプリにClaude MCPを組み込むには、まずAnthropicのClaude APIへのアクセスが必要です。
MCPをAPI経由で使う場合、自前のコードでMCPクライアントとサーバを用意し、LLMとの間を繋ぐ必要があります！
Anthropicは各種言語向けのSDK（TypeScript/Node.js、Python、Java、Kotlinなど）を提供しており、これらを使ってMCPクライアントやサーバを実装できます。
🛠️ 開発フロー
1
ニーズの整理：どのようなデータや機能をLLMに使わせたいのか明確にする
2
既存MCPサーバの調査：要件に合った既存のMCPサーバがないか確認する
3
MCPサーバの入手または実装：要件に合致するサーバがあればそれを利用し、なければ自作
4
MCPクライアントの設定：ホストアプリケーション側で「どのサーバに繋ぐか」を設定
5
テスト：実際にLLMに質問を投げて意図通り外部データにアクセスできるか確認
6
運用準備：本番環境でMCPサーバをデプロイし、セキュリティ設定やログ体制を整える
📝 導入手順例
Claude Desktopを用いた基本的な導入手順を例として説明します。
1
Claude Desktopのインストール：Anthropic公式サイトからアプリをダウンロード
2
MCPサーバの準備：利用したいデータソースに対応するMCPサーバをインストール
3
設定ファイルの編集：Claude Desktopの設定ファイルに接続するサーバを追記
4
Claude Desktopの再起動：設定を保存し、アプリを再起動
5
動作テスト：Claudeとのチャット画面でMCPサーバ経由の機能を使ってみる
Claude Desktopで手軽に試せる反面、応答トークン数や回数に制限があります。大規模運用時はAPI+カスタムクライアントへ！