Claude Code × MCP
AIを、外の世界につなぐ。
MCPを使うとClaude Codeは、コードベースだけでなく、 Notion、Vercel、Sentry、Figma、データベースなどの外部サービスまで扱えるようになります。 AI開発を「コード生成」から「ツールを横断して仕事を進める」段階へ拡張する仕組みです。
Claude Codeと外部サービスを共通方式で接続し、AIが実際のツールやデータを使って開発作業を進められるようにします。
MCPとは？
MCPはModel Context Protocolの略です。
Anthropicが公開した、AIアプリケーションと外部データやツールをつなぐためのオープンな仕組みです。
これまでAIに新しいサービスを接続するには、それぞれ専用の連携処理を作る必要がありました。
MCPでは接続方法を共通化することで、AIがさまざまなツールを同じ考え方で扱えるようにします。
ユーザーから目的を受け取り、何を実行するか判断します。
AIと外部サービスの間をつなぐ標準的な仕組みです。
Notion、Vercel、Sentry、Figma、DBなどをAIが利用します。
MCPの登場によって、AIエージェントの価値はモデル単体の賢さだけでなく、どのツールやデータへ安全にアクセスできるかでも決まるようになります。
Claude Code × MCPで何ができる？
Claude Code単体でも、コードの読み取り、ファイル編集、テスト、Git操作などを行えます。
MCPを追加すると、その作業範囲を外部サービスまで広げられます。
仕様書やプロジェクト情報を参照。
デプロイやプロジェクト情報を確認。
本番エラーや障害情報を調査。
デザイン情報を実装へ活用。
たとえばMCPを使えば、Claude Codeへ次のような指示を出せるようになります。
> Sentryで本番エラーを確認して、
原因を特定してください。
> 関連コードを調査し、
最小変更で修正してください。
> テストを実行して、
問題がなければ差分をまとめてください。Claude CodeとMCPの仕組み
ユーザーからタスクを受け取り、何をするべきか判断します。
AIが利用できるツールやデータを公開します。
Notion、Vercel、Sentry、DBなどへアクセスします。
Claude CodeでMCPを設定する
Claude Codeでは、CLIからMCPサーバーを管理できます。
# MCP設定を管理
claude mcp
# 登録済みサーバーを確認
claude mcp list
# 特定サーバーの詳細
claude mcp get server-name
# MCPサーバーを削除
claude mcp remove server-nameMCPの接続方式
ローカルPC上でMCPサーバーを起動する方式。ローカルファイルや開発ツールとの連携に向いています。
ネットワーク上のMCPサーバーへ接続する方式。クラウドサービスとの連携に使われます。
Server-Sent Eventsを利用したリモート接続。サービス側の仕様に応じて利用します。
stdioの例
claude mcp add my-server -- npx -y example-mcp-serverHTTPの例
claude mcp add --transport http notion https://mcp.notion.com/mcpMCP設定の3つのスコープ
MCP設定をどこまで共有するかは、スコープで管理できます。
現在のプロジェクトで、自分だけが利用する設定。
プロジェクト単位で共有する設定。チーム運用に向いています。
自分の複数プロジェクトから利用する設定。
APIキーやアクセストークンなどの秘密情報を、共有される設定ファイルへ直接書き込む運用には注意が必要です。
Claude Codeで使いたいMCP連携
Webアプリのプロジェクトやデプロイ状況をClaude Codeから確認。
本番環境で発生したエラー情報を調査し、修正につなげます。
仕様書や開発ドキュメントを参照しながら実装できます。
デザイン情報を取得してフロントエンド実装へ活用できます。
Claude Code × MCPの実践ワークフロー
MCPの強みは、複数のサービスをClaude Code中心で横断できる点です。
要件・仕様・タスク内容を取得します。
コードベースを調査し、必要な変更を行います。
テスト、Lint、型チェック、ビルドなどを実行します。
デプロイ状態や必要な情報を確認します。
障害があれば、再びClaude Codeへ戻して原因調査・修正します。
MCPによって、AI開発はコードを書くところだけでなく、仕様確認・実装・デプロイ・監視まで含む開発フロー全体へ広がっています。
OAuth認証にも対応
外部サービス側で認証が必要な場合、対応するMCPサーバーではOAuthなどの認証フローを利用できます。
ユーザーアカウントへのアクセスが必要なサービスでは、認証によって「誰の権限で何を操作できるか」を管理します。
MCPを使うときのセキュリティ
「何を許可するか」が重要。
AIが外部サービスへアクセスできるということは、 間違った設定では重要データや本番環境へ影響を与える可能性もあります。
- 信頼できるMCPサーバーだけを利用する
- 不要な書き込み権限を与えない
- APIキーやトークンをGitへ保存しない
- 本番環境への権限を必要最小限にする
- AIが実行する操作を確認する
- 外部コンテンツ経由のプロンプトインジェクションに注意する
MCPツールの権限管理
MCPツールもサーバー名・ツール名単位で管理できます。
mcp__serverName__toolNameAIへ最初からすべての権限を与えるのではなく、必要な機能だけを許可する考え方が重要です。
Claude Code × MCPはどんな人に向いている？
MCPでAI開発はどう変わる？
「仕事の流れを動かすAI」へ。
MCPによってAIはコードだけでなく、仕様書、デプロイ、ログ、デザイン、データベースなどへ接続できます。 AIエージェントの活動範囲は、開発環境全体へ広がっていきます。
これまでのAIコーディングは、エディター内でコードを書くことが中心でした。
MCPを組み合わせると、
仕様を読む → 実装する → テストする → デプロイを確認する → 本番エラーを調査する
という、より長い開発フローまでAIが担当できるようになります。
今後はモデルの性能だけでなく、「どのサービスへ接続できるか」「どこまで安全に操作できるか」がAI開発環境の競争力を左右していくと考えられます。
Claude Codeをもっと知る
出典：Anthropic「Model Context Protocol」「Connect Claude Code to tools via MCP」「Claude Code CLI reference」ほか。機能・接続方法は記事執筆時点の情報です。
