Claude CodeのMCPとは？設定方法とおすすめサーバー・トラブル対処法を解説

Claude Codeでのコード生成や修正には慣れてきたものの、GitHubの課題内容やNotionの仕様書、本番環境のエラーログを毎回コピーして貼り付けている、という状態で止まっている方は少なくありません。この受け渡し作業を不要にする仕組みがMCP（Model Context Protocol）です。

MCPを設定したClaude Codeは、外部のツールやデータベースを直接読み書きできるようになります。課題管理ツールに書かれた要件をそのまま実装し、プルリクエストの作成まで一続きで進めるといった動き方が可能になります。

本記事では、MCPの基本的な考え方から4つの接続方式、実際の設定コマンド、スコープの使い分け、認証設定、つながらないときの対処、運用時のセキュリティ対策までを順に整理します。下の表で全体像を確認したうえで、気になる項目から読み進めてください。

確認したいポイント	結論	詳細
Claude CodeのMCPとは？	外部ツールとつなぐ共通の接続規格	Claudeが課題管理ツールやDB、デザインツールを直接読み書きできるようになり、貼り付け作業が不要になります。
MCPの接続方式は何種類ある？	HTTP・stdio・SSE・WebSocketの4つ	クラウド上のサービスはHTTP、手元で動かすツールはstdioが基本です。SSEは非推奨のため新規では選びません。
MCPサーバーはどう設定する？	claude mcp addコマンドで追加する	コマンド1行で登録でき、JSON設定を直接書く方法や、Claude Desktopの設定を取り込む方法も用意されています。
設定の保存先はどう選ぶ？	個人はlocal、チーム共有はproject	スコープはlocal・project・userの3種類です。プロジェクトスコープはバージョン管理で共有できます。
どのMCPサーバーから入れる？	毎日触る業務ツールを1つだけ選ぶ	課題管理、ドキュメント、デザイン、DB、監視の5系統が中心です。最初から複数入れると管理が煩雑になります。
リモートサーバーの認証方法は？	スラッシュmcpからOAuth 2.0で連携	トークンは安全に保存され自動更新されます。コマンドラインから直接サインインする方法もあります。
つながらないときの確認点は？	接続状態と設定ファイルの記述を確認	typeフィールドの記述漏れ、認証切れ、起動タイムアウトが代表的な原因です。順に切り分けます。

この記事でわかること

• MCPがClaude Codeにもたらす具体的な変化と、Claude.aiのコネクタとの違い
• HTTP・stdio・SSE・WebSocketという4つの接続方式の特徴と選び分けの基準
• claude mcp addコマンドと.mcp.jsonファイルを使った設定手順と管理コマンド
• local・project・userという3つのスコープの違いと、チーム開発での共有方法
• 接続エラーや出力制限といった実務で起きやすい問題の切り分け方と対策

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Claude CodeのMCPとは外部ツールをつなぐ共通規格

MCPはModel Context Protocolの略で、AIツール連携のためのオープンソース標準として公開されている接続規格です。Claude Codeはこの規格を通じて、数百規模の外部ツールやデータソースに接続できます。

課題追跡ツールや監視ダッシュボードから内容をコピーしてチャットに貼り付けている作業が、そのまま置き換えの対象になります。サーバーを接続すると、Claudeは貼り付けられたものを読むのではなく、そのシステムを直接読み取って操作します。

MCPで実際にできるようになること

公式ドキュメントでは、課題追跡ツールに記載された機能を実装してプルリクエストまで作成する、監視ツールを確認して機能の利用状況を調べる、データベースに問い合わせて条件に合うユーザーを抽出するといった使い方が挙げられています。

Slackに投稿されたデザインをもとにテンプレートを更新する、対象ユーザーへのメール下書きを作成するといった、開発以外の業務も対象に含まれます。MCPサーバーはセッションにメッセージを送る役割も担えるため、外部で起きたイベントに反応させる構成も組めます。

こうした自律的な処理の考え方については、AIエージェントの仕組みと業務への取り入れ方でも整理しています。

Claude.aiのコネクタとの違い

ブラウザで使うClaude.aiにも「コネクタ」という名前で同じMCPの仕組みが用意されています。両者は排他的な関係ではなく、Claude.aiアカウントでClaude Codeにログインしていれば、Claude.ai側で追加したコネクタがClaude Codeでも自動的に利用可能になります。

違いが出るのは設定の自由度です。Claude Code側では自作のMCPサーバーやローカル実行のサーバーを組み込めるほか、プロジェクトごとに読み込むサーバーを切り替えられます。チーム全体で同じ構成を配布したい場合も、Claude Code側の設定ファイルが中心になります。

なお、Claude Codeで追加したサーバーは、同じURLを指すClaude.aiのコネクタより優先されます。重複して登録した場合は片方が非表示として扱われるため、どちらで管理するかを先に決めておくと混乱を避けられます。

導入が進む背景にある業務側の事情

生成AIの業務利用そのものは広がりつつあります。総務省の令和7年版情報通信白書によると、何らかの業務で生成AIを利用していると回答した日本企業の割合は55.2％で、資料作成などの補助用途では47.3％という結果が示されています。

一方で同白書は、日本企業が生成AI導入で最も懸念している点として「効果的な活用方法がわからない」を挙げています。チャット画面での一問一答から抜け出せていないことが、この停滞の一因です。MCPは、AIを実際の業務データに接続することでこの壁を越えるための現実的な手段になります。

参照：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

MCPの4つの接続方式と選び分けの基準

MCPサーバーの接続方式は、HTTP・stdio・SSE・WebSocketの4種類です。どれを選ぶかはサーバー提供元がすでに決めている場合が多いものの、仕組みを理解しておくと設定ミスの切り分けが速くなります。

大きく分けると、クラウド上のサービスに接続するリモート型と、手元のマシンでプロセスを起動するローカル型に分かれます。

リモートHTTPサーバーが基本の選択肢

HTTPはリモートMCPサーバーに接続する際の推奨方式で、クラウドベースのサービスで最も広く対応しています。NotionやStripe、Sentryといったサービスは、いずれもHTTPのエンドポイントを公開しています。

設定ファイルに直接書く場合、typeフィールドにはhttpのほか、MCP仕様上の名称であるstreamable-httpも指定できます。サーバー側のドキュメントからコピーした設定がそのまま動くよう配慮されています。

注意点として、urlを書いたのにtypeを書き忘れた設定はエラーになります。Claude Codeはtypeのないエントリをローカル実行のサーバーとして読み取るため、該当するサーバーは読み込まれず警告が表示されます。

ローカルstdioサーバーは手元の環境を触るとき

stdioサーバーは、自分のマシン上でローカルプロセスとして動作します。ファイルシステムへの直接アクセスや、自作スクリプトを呼び出したい場合に適した方式です。

起動時にはプロジェクトルートを示す環境変数が渡されるため、作業ディレクトリに依存せずプロジェクト内の相対パスを解決できます。ファイルアクセスを特定のディレクトリに制限したいサーバーは、この変数ではなくMCPの標準機能を実装する形が推奨されています。

実行するコマンドと引数は、Claude Code自体のオプションと区別するためにダブルダッシュで分離します。この区切りを忘れると、サーバー側のフラグをClaude Codeが自分のオプションとして解釈しようとして失敗します。

SSEとWebSocketの位置づけ

SSEはServer-Sent Eventsの略で、リモート接続の方式として長く使われてきました。現在は非推奨扱いとなっており、HTTPが利用できる場合はそちらを選ぶよう案内されています。既存の設定を引き継ぐ場合を除き、新規で選ぶ理由は基本的にありません。

WebSocketは永続的な双方向接続を保つ方式で、サーバー側からClaudeへ予期しないイベントを送りたいケースに向きます。ただしOAuthに対応しておらず、認証はヘッダーのみとなるため、用途は限定されます。

リクエストに応答するだけのサーバーであればHTTPで十分です。接続の性質に応じた設計の考え方は、AIエージェントのプロトコルと連携方式の整理もあわせて参考にしてください。

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Claude CodeでMCPサーバーを設定する手順

設定方法は大きく3通りあります。コマンドで追加する方法、JSON設定を直接渡す方法、Claude Desktopの設定を取り込む方法です。最初の1台であれば、コマンドから始めるのが確実です。

接続先の候補は、レビュー済みのコネクタが並ぶAnthropicのディレクトリから探せます。ディレクトリのコネクタはClaude Codeと同じMCPの仕組みを使っているため、そこに掲載されているリモートサーバーはコマンドでそのまま追加できます。

claude mcp addコマンドで追加する

リモートのHTTPサーバーを追加する場合は、claude mcp add –transport http に続けて任意の名前とURLを指定します。認証トークンをヘッダーで渡す必要があるサーバーでは、–headerオプションを添えます。

ローカルのstdioサーバーであれば、名前を指定したあとにダブルダッシュを挟み、実行コマンドと引数を並べます。APIキーなどは–envオプションで環境変数として渡せます。サーバー名に使えるのは英数字とハイフン、アンダースコアのみです。

スコープを指定する-sオプション、起動タイムアウトを調整するMCP_TIMEOUT環境変数など、細かい調整用のオプションもあわせて用意されています。

.mcp.jsonに直接記述する

設定内容をファイルとして管理したい場合は、プロジェクトルートの.mcp.jsonに記述します。JSON文字列をそのまま渡せるclaude mcp add-jsonコマンドも用意されており、サーバー提供元が公開している設定例を貼り付けて使えます。

このファイルでは環境変数の展開に対応しています。値をそのまま書く代わりに変数名を書いておけば、マシン固有のパスやAPIキーを各自の環境から読み込めます。既定値を添える書き方もできるため、変数が未設定の環境でも動く構成にできます。

変数が設定されておらず既定値もない場合、Claude Codeは記述をそのまま文字列として残し、変数が足りない旨の警告を出します。設定自体は読み込まれるため、起動しているのに動かないという状況になりやすい部分です。

設定後の確認と管理コマンド

登録済みのサーバーはclaude mcp listで一覧表示でき、個別の内容はclaude mcp getで確認します。不要になったものはclaude mcp removeで削除します。

Claude Codeのセッション内では、スラッシュに続けてmcpと入力することで接続状態を確認できます。接続中の各サーバーの横にはツール数が表示され、ツール機能を宣言しているのにツールを公開していないサーバーには印が付きます。

Claude Desktopですでにサーバーを設定している場合は、claude mcp add-from-claude-desktopで取り込めます。対話的なダイアログで対象を選ぶ形式で、macOSとWindows Subsystem for Linuxで利用できます。

3つのスコープと設定の保存先の使い分け

MCPサーバーの設定は、local・project・userという3つのスコープのいずれかに保存されます。どこに保存するかで、読み込まれるプロジェクトの範囲とチームへの共有可否が変わります。

選択を誤ると、他のメンバーの環境でサーバーが動かない、逆に共有すべきでない認証情報がリポジトリに入るといった問題につながります。

ローカルスコープは個人の実験用

ローカルスコープは既定の設定です。追加したプロジェクトでのみ読み込まれ、他のプロジェクトからは見えず、チームにも共有されません。保存先はホームディレクトリの設定ファイル内で、プロジェクトのパスごとに区分けされます。

個人的な開発用サーバー、試験的な構成、バージョン管理に含めたくない認証情報を持つサーバーはここに置きます。

プロジェクトスコープはチーム共有向け

プロジェクトスコープを選ぶと、設定はプロジェクトルートの.mcp.jsonに保存されます。このファイルはバージョン管理にチェックインする前提で設計されており、リポジトリを取得したメンバー全員が同じツール構成を利用できます。

安全のため、Claude Codeは.mcp.jsonのサーバーを使う前に承認を求めます。未承認のサーバーは一覧上で保留中として表示されるため、対話モードで起動して内容を確認したうえで承認します。

クローンしたリポジトリが自分自身のサーバーを勝手に承認することはできない設計になっています。共有と安全性を両立させる仕組みとして押さえておくとよい部分です。

ユーザースコープと優先順位

ユーザースコープのサーバーは、マシン上のすべてのプロジェクトで利用可能になります。個人的な補助ツールや、プロジェクトを問わず頻繁に使うサービスに向いた選択です。

同じサーバーが複数の場所で定義されている場合、Claude Codeは優先度の高い順に1つの定義を採用します。順序はローカル、プロジェクト、ユーザー、プラグイン提供、Claude.aiコネクタの順です。定義同士がマージされることはなく、採用された定義がそのまま丸ごと使われます。

3つのスコープは名前で重複を判定し、プラグインとコネクタはエンドポイントで判定します。同じURLやコマンドを指すものは重複として扱われる点に注意してください。

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業務で使えるMCPサーバーの選び方と代表例

接続できるサーバーは数多くありますが、最初から複数を同時に入れると管理が煩雑になります。毎日触っているツールを1つ選び、動作を確認してから広げる進め方が現実的です。

業務で使われるサーバーは、おおむね5つの系統に整理できます。

開発・課題管理系

GitHubのリモートサーバーは、個人アクセストークンをヘッダーで渡して認証します。Claudeが操作対象とするリポジトリへのアクセス権を持つトークンを発行してから登録する流れです。

接続後は、プルリクエストのレビューと改善提案、見つけた不具合の課題化、自分に割り当てられた未処理のプルリクエストの確認といった依頼が通るようになります。課題の内容を読み取ってそのまま実装に進める点が、コピー&ペースト運用との最大の違いです。

ドキュメント・デザイン系

Notionは公式のリモートサーバーを公開しており、HTTPで接続します。仕様書や議事録をClaudeが直接参照できるようになるため、要件定義の内容を実装に反映させる作業が短縮されます。

Figmaはローカルで動くサーバーを立てて接続する構成が案内されています。デザインファイルの情報を読み取ってコードに落とし込む用途で使われます。

こうしたツール間の橋渡しをどう設計するかは、AIエージェントと既存システムを連携させる進め方でも扱っています。

データベース・監視系

データベースへの接続は、接続文字列を渡してローカルサーバーを起動する形が一般的です。今月の売上を集計する、テーブル定義を確認する、一定期間購入のない顧客を抽出するといった問い合わせを自然な文章で行えます。

接続には読み取り専用のユーザーを割り当てる構成が推奨されます。権限を絞っておけば、想定外の書き込みが起きる余地をなくせます。

監視系では、直近24時間で多発しているエラーの確認、特定エラーのスタックトレース表示、原因となったデプロイの特定といった調査が対象になります。

選定時に確認したい3つの基準

第一に、そのサーバーを信頼できるかどうかです。外部コンテンツを取得するサーバーには後述するリスクがあるため、提供元が明確なものを選びます。

第二に、導入と検証にかかる時間です。コマンド1行で起動でき、短時間で動作確認まで到達できるサーバーから試すと、判断のサイクルを早く回せます。

第三に、その接続で削減できる作業量です。週に何度も繰り返している転記作業がある領域から着手すると効果が見えやすくなります。業務側の整理方法は業務プロセスを見直して効率化する手順が参考になります。

リモートMCPサーバーの認証設定

クラウドベースのMCPサーバーの多くは認証を必要とします。Claude Codeは安全な接続のためにOAuth 2.0に対応しており、ブラウザ経由でのサインインが基本の流れになります。

サーバーが認証エラーを返した時点で、そのサーバーは認証が必要な状態として印が付きます。設定した直後に接続できなくても、多くの場合はサインインを済ませれば解決します。

OAuthでサインインする流れ

認証が必要なサーバーを追加したら、Claude Code内でスラッシュに続けてmcpと入力し、表示される案内に従ってブラウザでログインします。取得したトークンは安全に保存され、自動的に更新されます。

アクセスを取り消したい場合は、同じメニューから認証情報を消去します。ブラウザが自動的に開かないときは、表示されたURLを手動で開く形でも進められます。

コマンドラインから直接サインインする方法も用意されており、セッション内でパネルを開かずに認証を完了できます。SSH接続などブラウザが使えない環境では、認可用のURLが出力される挙動に切り替わります。

トークンやヘッダーでの認証

OAuth以外の認証方式を使うサーバーでは、ヘッダーにトークンを載せる方法をとります。値を設定ファイルに直接書く代わりに環境変数を参照させれば、認証情報をリポジトリに含めずに共有できます。

社内SSOや有効期限の短いトークンを使う場合は、接続時にヘッダーを生成するコマンドを指定できます。このコマンドは任意のシェルコマンドとして実行されるため、プロジェクト単位で設定する際はワークスペースの信頼確認を経てから動く仕組みになっています。

認証情報の扱いを含めた設計思想については、AIエージェント導入時のセキュリティ対策で詳しく整理しています。

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つながらないときの確認手順と対処法

MCPの設定でつまずく場面は、おおむね接続そのもの、出力量、ツール数の3つに分類できます。原因ごとに確認する場所が違うため、切り分けの順序を決めておくと解決が早まります。

まずはセッション内でスラッシュmcpを実行し、どのサーバーがどの状態にあるかを確認するところから始めます。

サーバーに接続できない場合

リモートサーバーが一時的に応答しないだけであれば、Claude Codeが自動で再接続を試みます。最大5回まで、1秒から始めて間隔を倍にしながら再試行する挙動です。5回失敗するとサーバーは失敗として記録され、手動で再試行できます。

設定ミスが原因のケースで多いのは、URLを書いたのにtypeを書いていない、サーバー名に使えない文字が含まれている、といった記述の問題です。認証エラーと見つからないエラーは設定変更が必要なため再試行の対象外になります。

起動に時間がかかるサーバーでは、タイムアウトの設定を延ばすことで解決する場合があります。ローカルプロセスとして動くstdioサーバーは自動再接続の対象外である点も押さえておいてください。

出力が大きすぎる警告が出る場合

MCPツールの出力が大きいと、会話の文脈を圧迫します。Claude Codeは出力が1万トークンを超えると警告を表示し、既定では2万5千トークンで出力を制限します。

大規模なデータセットへの問い合わせや、詳細なレポートの生成、大量のログ処理を行うサーバーでは、この制限に到達しやすくなります。環境変数で上限を引き上げる調整が可能です。

自分でサーバーを作っている場合は、ツール側で結果サイズの上限を宣言する方法もあります。テーブル定義の一覧など、本質的に大きくなる出力を返すツールで有効な手段です。

ツールが多すぎて動作が重い場合

サーバーを増やすと、ツール定義が文脈を占有します。この問題に対して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はツール名とサーバーの説明だけが読み込まれます。

Claudeは必要になった時点で検索して該当するツールを見つけ、実際に使うものだけを文脈に取り込みます。サーバーごとのツール数に固定の上限はなく、実質的な制約は文脈の余裕次第という設計です。

常に必要なツールがある場合は、そのサーバーだけ検索を経ずに読み込む指定もできます。ただし読み込んだ分だけ会話に使える余裕が減るため、対象は最小限にとどめるのが基本です。

MCP運用で押さえるセキュリティ対策

MCPは外部システムへの入口を増やす仕組みであるため、接続先の信頼性を確認する工程が欠かせません。公式ドキュメントでも、接続前に各サーバーを信頼できるか確かめるよう明示されています。

特に注意が必要なのは、外部コンテンツを取得するタイプのサーバーです。

プロンプトインジェクションへの備え

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リスクにさらされる可能性があります。取得したWebページやドキュメントの中に、AIへの指示として解釈されうる文言が仕込まれているケースを想定した対策です。

対処としては、取得元を信頼できる範囲に限定する、外部から取り込んだ内容をそのまま実行判断の根拠にしない、といった運用が基本になります。指示と外部データを区別する設計の考え方は、プロンプト設計で押さえるべき基本と注意点でも触れています。

権限を最小限に絞る

各MCPサーバーには、必要最小限の権限しか持たない認証情報を割り当てます。読み取りだけで足りるならば読み取り専用のトークンを発行し、データベースであれば参照専用ユーザーを用意します。

この設計にしておけば、仮にサーバーが侵害された場合でも影響範囲を限定できます。設定ファイルは変更履歴を追える形で管理し、なぜそのサーバーを入れたのかを記録しておくと、見直しの判断がしやすくなります。

Claude Codeは呼び出したMCPの内容を確認できるため、導入初期は実際のやり取りを観察しておくと安心です。想定以上のデータが返ってくるサーバーがあれば、その時点で対象範囲を絞ります。

組織単位での管理

利用者が増えてきた段階では、個々の設定に任せる運用に限界が来ます。Claude Codeには管理者が組織全体のサーバー構成を集中管理する仕組みが用意されており、許可するサーバーと拒否するサーバーを指定できます。

Claude.aiのコネクタについても、ツール単位で承認を必須にする、あるいは利用そのものを遮断するといった制御を設定できます。制御が有効な場合、Claude Codeは起動時にその設定を読み取ってローカルで適用します。

組織としてどこまで許容するかを決めておくことは、利用を止めるためではなく、安心して広げるための前提条件です。全社展開の進め方は社内でのAI活用を定着させるための進め方も参考にしてください。

まとめ

MCPは、Claude Codeを手元のコードだけを扱うツールから、業務システム全体を扱えるツールへ変える接続規格です。設定自体はコマンド1行から始められ、まず1つのサーバーを接続して動きを確認するところから無理なく導入できます。

押さえるべき要点は、接続方式はHTTPとstdioを軸に選ぶこと、スコープは共有範囲で使い分けること、認証はOAuthを基本とすること、そして接続先の信頼性と権限を必ず確認することの4点です。

つながらないときは接続状態、出力量、ツール数の順に切り分ければ、多くの問題は設定の見直しで解決します。仕組みを理解したうえで小さく始め、効果を確認しながら対象を広げていく進め方が結果的に近道になります。

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