Claude MCPとは？できることと設定方法・おすすめサーバー・注意点を解説【2026年最新】

課題管理ツールから内容をコピーしてClaudeに貼り付け、返ってきた回答をまた別の画面に転記する。この往復をなくす仕組みがMCPです。Claudeを社内のツールやデータベースに直接つなぎ、読み取りから操作までを任せられるようになります。総務省の令和7年版情報通信白書によれば、国内企業の55.2%が何らかの業務で生成AIを利用しており、業務システムとの接続に関心が移りつつあります。

とはいえ、チャット版のClaudeとClaude Codeで設定方法が違う、スコープという概念が分かりにくいといった声も多く聞きます。この記事では、MCPの仕組みから両方の設定手順、代表的なサーバー、セキュリティ上の注意点までを公式ドキュメントにもとづいて整理します。

出典：総務省「令和7年版 情報通信白書」企業におけるAI利用の現状

確認したいポイント	結論	詳細
MCPとはどういう仕組み？	AIと外部ツールをつなぐ共通規格	サービスごとの個別実装を挟まず、統一された形でClaudeがツールを扱えるようにします。
具体的に何ができる？	読み取りから操作まで任せられる	課題管理から実装、データベース照会、監視データの分析などを会話の中で完結できます。
チャット版ではどう使う？	コネクタとして設定画面から追加	Claudeの設定画面でコネクタを追加し、認証を済ませれば使えるようになります。
Claude Codeではどう設定する？	claude mcp addコマンドで追加	リモート接続はHTTP、ローカル実行はstdioという方式の違いを押さえれば設定できます。
スコープとは何のこと？	設定の保存先と共有範囲	local・project・userの3つがあり、チームで共有するならprojectを選びます。
どのサーバーから始める？	公式ディレクトリから1つ試す	レビュー済みのコネクタが公開されています。まず1つ入れて動かすのが確実です。
セキュリティで注意すべきは？	接続先を信頼できるかの見極め	外部コンテンツを取得するサーバーはプロンプトインジェクションの経路になり得ます。

この記事でわかること

• MCPが従来のAPI連携と何が違い、なぜ共通規格が必要になったのか
• チャット版Claudeのコネクタと、Claude CodeのMCP設定の関係
• local・project・userという3つのスコープの使い分けと優先順位
• プロンプトインジェクションを含む、接続時に確認すべきリスク
• サーバーを増やしてもコンテキストを圧迫しない仕組みと設定

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Claude MCPとは何か

MCPはModel Context Protocolの略で、AIモデルが外部のツールやデータソースとやり取りするためのオープンな標準規格です。Anthropicが2024年に公開し、現在はClaude以外の多くのAIクライアントも対応しています。Claude MCPという言い方は、この規格をClaudeで使う場面を指しています。

Claudeが各サービスのAPIを直接叩くのではなく、MCPサーバーを間に挟むという構造が要点です。サーバー側が個々のサービスの仕様を吸収し、Claudeには統一された形でツールを差し出します。

「AIのUSB-C」という例え

この規格はしばしばUSB-Cにたとえられます。1つの規格に対応するだけで、多様な機器がつながるという意味です。従来は、AIに社内データを参照させたければサービスごとに個別の実装が必要でした。MCPに対応したサーバーを用意すれば、その手間が消えます。

サーバーは1度作れば、Claude以外の対応クライアントからも使えます。特定のAIサービスに縛られない資産になる点が、企業にとっての利点です。

規格そのものの仕様は、Model Context Protocol 公式サイトで公開されています。

従来のAPI連携との違い

APIをつなぐこと自体は以前からできました。違いは、誰が呼び出し方を知っているかです。個別実装では、開発者がAPIの仕様を読み、呼び出すコードを書く必要があります。MCPでは、サーバーが自分の持つツールの一覧と使い方をClaudeに伝えます。

結果として、Claudeは「このツールが使える」と理解したうえで、必要な場面で自ら呼び出します。人が手順を書かなくても、目的を伝えれば道具を選んで動くという状態になります。この動き方の背景は

▶ AIエージェントとは？従来の生成AIとの違いと業務での使いどころで整理しています。

コネクタという呼び名

チャット版のClaudeでは、MCPサーバーはコネクタという名前で扱われます。同じ仕組みを指す言葉なので、記事や画面によって呼び方が変わる点だけ覚えておいてください。Claude Codeで追加したサーバーと、チャット側で追加したコネクタは、同じ基盤の上で動いています。

MCPでできること

接続すると、Claudeは貼り付けられた内容から推測するのではなく、対象のシステムを直接読み書きできるようになります。公式ドキュメントで挙げられている用途を軸に整理します。

課題管理から実装まで一気通貫

課題管理ツールをつなげば、「この課題に書かれた機能を実装して、プルリクエストを作って」という依頼が成立します。Claudeが課題の内容を読み、コードを書き、リポジトリに反映するまでを1つの流れで進めます。

チケットの内容をコピーして貼る作業がなくなるだけでも、日々の手数は目に見えて減ります。仕様の理解漏れも起きにくくなります。

データベースを自然言語で照会する

データベース向けのサーバーを接続すれば、「今月の総売上は」「orders テーブルの構造を見せて」といった依頼に答えられるようになります。SQLを書ける人でなくても、必要な数字を引き出せます。

接続情報を読み取り専用のユーザーで設定しておけば、誤って書き換えられる心配もありません。最初はこの構成から始めるのが安全です。

監視・デザイン・業務の自動化

・監視ツールをつなぎ、直近24時間で多いエラーやスタックトレースを確認する

・デザインツールと接続し、共有されたデザインをもとにテンプレートを更新する

・メールやチャットのサーバーを介して、下書きの作成や通知を任せる

・外部イベントを受け取り、CIの結果や監視アラートに反応させる

業務システム同士をつなぐという意味では、ワークフロー自動化のツールと目的が重なります。画面で流れを組むか、会話で都度指示するかという違いで捉えると使い分けやすくなります。ノーコード側の選択肢は

▶ n8nとは？ノーコードで業務を自動化する仕組みで解説しています。

チャット版Claudeでのコネクタ設定

エンジニアでなくても使えるのがこちらです。設定画面から追加して認証するだけで、会話の中から外部サービスを扱えるようになります。

追加の手順

Claudeの設定からコネクタの画面を開き、使いたいサービスを追加します。公式に用意されたコネクタであれば一覧から選ぶだけで、独自のサーバーを使う場合はURLを指定して追加します。追加後、そのサービスへのログインを求められるので、案内に沿って認証を完了させてください。

TeamプランとEnterpriseプランでは、コネクタを追加できるのは管理者のみです。個人の判断で接続先を増やせない設計になっているため、組織で使う場合は管理者への申請が前提になります。

デスクトップアプリでの設定

デスクトップアプリでも同様に設定できます。画面から追加する方法に加えて、設定ファイルを直接編集する方法も用意されています。ローカルのファイル操作など、自分のPC上で動くサーバーを使う場合はこちらの経路になります。

Claude Codeにも自動で反映される

見落とされやすい便利な仕様がこれです。Claude.aiのアカウントでClaude Codeにログインしている場合、チャット側で追加したコネクタはClaude Code側でも自動的に使えるようになります。同じ設定を2回行う必要はありません。

ただし条件があります。APIキーやクラウド事業者経由の認証が有効になっている場合、この連携は働きません。想定どおりに出てこないときは、まず現在の認証方法を確認してください。プランと認証の関係は

▶ Claude Codeは無料で使える？料金プランと最安で始める方法でも整理しています。

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Claude CodeでのMCP設定方法

ターミナルから使う場合は、コマンドで追加します。接続方式を選ぶところが最初の分かれ目です。

方式	どこで動くか	主な用途	指定の仕方
HTTP	リモートのサーバー	クラウドサービスへの接続	–transport http
stdio	自分のPC上のプロセス	ファイル操作、独自スクリプト	— のあとにコマンドを書く
SSE	リモートのサーバー	旧方式（非推奨）	–transport sse
WebSocket	リモートのサーバー	サーバーから通知を受ける用途	JSON設定で type を ws に

リモートサーバーを追加する

クラウドサービスへの接続は、HTTPが推奨される方式です。名前とURLを指定するだけで追加できます。

claude mcp add –transport http notion https://mcp.notion.com/mcp

認証が必要なサーバーの場合、追加したあとにClaude Codeの中で/mcpと入力すると、ブラウザでのログイン手順が案内されます。認証情報は安全に保存され、自動で更新されます。

ローカルで動くサーバーを追加する

自分のPC上でプロセスとして動かす方式です。ここで最も間違いが多いのが、区切り記号の位置です。

claude mcp add –env API_KEY=YOUR_KEY –transport stdio airtable \

  — npx -y airtable-mcp-server

ダブルダッシュより後ろに書いたものは、すべてサーバー側のコマンドとして渡されます。スコープの指定などClaude Code自身のオプションは、必ずこの区切りより前に書いてください。ここを誤ると、指定が無視されて意図しない設定になります。

追加後の管理コマンド

claude mcp list          # 設定済みサーバーの一覧

claude mcp get github    # 特定サーバーの詳細

claude mcp remove github # 削除

claude mcp login sentry  # コマンドラインから認証

Claude Codeのセッション中であれば、/mcpと入力することで接続状況を画面で確認できます。各サーバーの横にツール数が表示されるため、正しく認識されているかがひと目で分かります。

設定項目の全体像は、Claude Code Docs「MCPを使用してClaude Codeをツールに接続する」で公開されています。

3つのスコープの使い分け

設定をどこに保存し、誰が使えるようにするか。この選択がスコープです。Claude Codeでつまずきやすい概念のひとつなので、表で整理します。

スコープ	使える範囲	チームと共有	保存場所
local（既定）	追加したプロジェクトのみ	しない	ホーム配下の設定ファイル
project	そのプロジェクト	する（バージョン管理経由）	プロジェクト直下の.mcp.json
user	すべてのプロジェクト	しない	ホーム配下の設定ファイル

選び方の基準

自分だけが試したいものはlocal、どのプロジェクトでも使う汎用的なものはuser、チーム全員に同じ環境を配りたいものはprojectという整理になります。projectスコープで追加すると設定ファイルがプロジェクト直下に作られ、これをリポジトリに含めれば全員が同じサーバーを使えます。

同じ名前のサーバーが複数のスコープにある場合、local、project、userの順に優先されます。チーム共有の設定を自分だけ別の接続先に差し替えたい、といった場面でこの仕組みが役立ちます。

プロジェクトスコープには承認が入る

セキュリティ上の配慮として、リポジトリに含まれた設定ファイルからサーバーを使う前に、Claude Codeは承認を求めます。悪意のある設定がバージョン管理経由で紛れ込むリスクへの対策です。

承認していないサーバーは一覧に保留として表示されます。クローンしてきたリポジトリでサーバーが動かない場合は、この承認が済んでいない可能性を確認してください。導入の前提となる環境構築は

▶ Claude Codeのインストール手順とエラー対処で解説しています。

どのサーバーから始めるか

公開されているサーバーは膨大にあります。いきなり多くを入れると原因の切り分けが難しくなるため、業務で頻度の高いものを1つ選んで動かすのが確実な入口です。

最初に試しやすい領域

・コード管理：リポジトリの参照、プルリクエストのレビュー、課題の作成

・エラー監視：直近のエラー傾向やスタックトレースの確認

・データベース：読み取り専用の接続でスキーマや集計を照会

・ドキュメント：社内ナレッジやメモの検索と参照

・デザイン：デザインデータの読み取りとコードへの変換

公式サーバーから始めて、慣れてから業務システムへ広げるという順序が安全です。サードパーティ製のサーバーは品質にばらつきがあるため、最初の1つに選ぶのは避けてください。

探し方

Anthropicが公開しているディレクトリに、レビュー済みのコネクタがまとまっています。ここに掲載されているリモートサーバーは、Claude Codeのコマンドからもそのまま追加できます。まずこの一覧を眺めて、自社で使っているサービスがあるか確認するのが早道です。

自作という選択肢

既製のサーバーで届かない社内システムには、自分で作るという道があります。公式のプラグインを使えば、Claudeに用途を伝えるだけでサーバーの雛形を生成させられます。認証やテストを含めた作り方も公式に案内されています。

【ご相談】自社専用のMCPサーバー開発も承ります既製のコネクタでは届かない基幹システムや独自APIとの接続は、専用のサーバーを用意することで実現できます。認証や権限の設計を含めて対応可能です。現状のシステム構成をうかがったうえで、現実的な進め方をご提案します。 ▶ 開発について相談する（株式会社ネクストスケール）

セキュリティで押さえること

MCPはAIに手足を与える仕組みです。便利さと同じだけ、扱いを誤ったときの影響も大きくなります。接続する前に確認すべき点を整理します。

接続先を信頼できるか

公式ドキュメントにも、接続する前に各サーバーを信頼しているか確認するようにという警告が明記されています。外部からコンテンツを取得するサーバーは、プロンプトインジェクションの経路になり得ます。取得した文章の中に指示が仕込まれ、Claudeがそれに従ってしまう可能性があるためです。

対策の基本は、信頼できる提供元のサーバーだけを使うこと、そして権限を必要最小限に絞ることです。読み取りだけで足りる用途に書き込み権限を与えないという原則は、事故の影響範囲を大きく変えます。

認証情報の扱い

多くのサーバーはAPIキーやトークンを必要とします。設定ファイルに直接書き込むのではなく、環境変数を参照する書き方が用意されているため、そちらを使ってください。バージョン管理に認証情報が混入する事故を防げます。

認証にOAuthを使うサーバーであれば、トークンは安全に保存され自動で更新されます。アクセスを取り消したいときは、画面のメニューから認証情報を消去できます。

組織としての制御

企業では、個人が自由にサーバーを追加できる状態は望ましくありません。管理者向けに、使用できるサーバーを固定したり、特定のサーバーを禁止したりする設定が用意されています。ツール単位で「毎回承認を求める」「使用させない」といった制御もかけられます。

こうした技術的な制御と、社内ルールの整備は両輪です。誰が接続先を承認し、どの情報を扱ってよいかを文書化しておいてください。整備の進め方は

▶ 社内の生成AI利用ルールを整備する手順で手順を追って解説しています。

つまずきやすい点と対処

設定でよくある失敗は、いくつかのパターンに集約されます。原因を知っていれば数分で解決できるものばかりです。

症状	原因	対処
サーバーが読み込まれない	JSON設定にtypeの指定がない	http・sse・wsのいずれかを明記する
オプションが無視される	区切り記号より後ろに書いている	サーバー名の直後にオプションを置く
一覧に保留と表示される	プロジェクト設定の承認が未完了	対話モードで起動して承認する
認証が求められ続ける	トークンの更新に失敗している	画面のメニューから再認証する
出力が途中で切れる	ツール出力のトークン上限	上限を引き上げる環境変数を設定する

サーバーを増やしても重くならない仕組み

以前は、MCPサーバーを増やすほどツールの定義がコンテキストを圧迫するという課題がありました。現在は、ツール検索という仕組みが既定で有効になっており、セッション開始時に読み込まれるのは名前と説明だけです。実際に使うツールだけがその都度読み込まれます。

サーバーごとの数に固定の上限はなく、実質的な制約はコンテキストの予算という設計になりました。常に使うごく少数のツールについては、最初から読み込ませる設定も選べます。

出力が大きいツールへの対応

データベースの照会や広範なログの取得では、返ってくる内容が大きくなりがちです。一定量を超えると警告が表示され、既定の上限で切り詰められます。必要に応じて環境変数で上限を引き上げてください。

頻繁に警告が出るサーバーがある場合は、そもそも取得する範囲を絞る依頼の仕方に変えるほうが効果的です。全件を取ってから絞るのではなく、条件を指定して取得させる形にしてください。

【ご相談】セキュリティを含めた運用ルールを整えます接続を許可するサーバー、入力してよい情報、変更を承認する担当。この3点を決めないまま広げると、統制が効かなくなります。技術と運用の両面から設計が必要です。研修とあわせて、社内ルールの草案づくりまでご支援します。 ▶ 運用ルールについて相談する（株式会社ネクストスケール）

企業で運用するときの論点

個人が試すのと、組織として展開するのとでは考えるべきことが変わります。着手前に決めておく項目を挙げます。

接続先の承認プロセス

誰がどのサーバーの利用を承認するのかを最初に決めてください。技術的な妥当性はエンジニアが、扱うデータの妥当性は業務部門や情報システム部門が見るという分担が現実的です。判断の基準を文書にしておけば、都度の相談が減ります。

接続先の棚卸しも定期的に行ってください。試しに入れたまま使われていないサーバーは、権限だけが残った状態になります。

教育とセットで進める

設定手順を配るだけでは定着しません。何ができるようになるのか、どこまで任せてよいのか。この理解がないと、便利な機能が使われないまま終わります。逆に、リスクの理解がないまま広がるのも避けたい状態です。

技術的な設定と、扱いの原則をあわせて伝える機会を設けてください。研修の設計例は

▶ 法人向けAI研修の内容とカリキュラム例で紹介しています。

まとめ

MCPは、Claudeを外部のツールやデータに接続するためのオープンな標準規格です。サービスごとの個別実装を挟まず、統一された形でClaudeが道具を扱えるようになります。チャット版ではコネクタという名前で設定画面から追加でき、Claude Codeではコマンドで追加します。

Claude Codeの設定では、接続方式とスコープの2つを押さえてください。クラウドサービスへの接続はHTTP、自分のPC上で動かすものはstdioです。スコープはlocal・project・userの3つで、チームで共有するならprojectを選びます。Claude.aiのアカウントでログインしていれば、チャット側のコネクタは自動で使えるようになります。

気をつけるべきは接続先の信頼性です。外部コンテンツを取得するサーバーはプロンプトインジェクションの経路になり得るため、提供元を確認し、権限を最小限に絞ってください。まずは公式のサーバーを1つ追加し、実際に動かしてみるところから始めるのが確実な入口になります。

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