このAI、社内のデータを扱えたらなおいいのに
ツールの切り替えがめんどくさい
AIを使っている時、そんなもどかしさを感じたことはありませんか？
AIは非常に優秀。それはわかるけど、使えるのは会話の中だけなのが残念。
自分のカレンダーもファイルもデータベースも、何も見えていない。
そのギャップを埋めるための仕組みとして登場したのが、MCP（Model Context Protocol）です。
MCP（Model Context Protocol）とは何か AIと外部ツールをつなぐ標準規格
MCP（Model Context Protocol）は、AIと外部ツールを標準化された方法でつなぐためのオープンなプロトコルです。
Anthropicが2024年11月に提唱し、現在はClaudeだけでなく、
など、主要な開発ツールのほぼすべてに採用されています。
よく使われる例えが「USB-C」です。
USB-Cが登場する前は、デバイスごとに違うケーブルが必要でした。
MCPはそれと同じで、以前はAIとGitHub・Slack・データベースをつなごうとすると、それぞれ別々の連携コードを書く必要がありました。
MCPが共通の「口」を用意したことで、どのツールもMCP対応さえしていればAIとつながるようになったわけです。
MCPの仕組み サーバー・クライアント・ホストの3つの役割
MCPの構造は3つのパーツで成り立っています。
- MCPサーバー
ツール側（GitHub・Slack・ファイルシステムなど）に置かれ、「何ができるか」をAIに伝える窓口 - MCPクライアント
AI側（Claude・Cursorなど）に組み込まれ、MCPサーバーと通信する部分 - ホスト
Claude DesktopやCursorなど、AIが動いているアプリケーション全体のこと
AIがユーザーの依頼を受けると、
- MCPクライアントが「このタスクにはGitHubの情報が必要だ」と判断
- MCPサーバー（GitHub側）に問い合わせて情報を取得
そんな流れです。
ユーザーは特に意識しなくてもAIが裏で動いてくれます。
主要MCPサーバー8選 GitHub・Slack・AWSなどカテゴリ別に整理
2026年時点で公開されているMCPサーバーは2000以上あります。
その中から特に使われているものをカテゴリ別に紹介しますね。
開発系MCPサーバー
業務・コミュニケーション系MCPサーバー
データ・インフラ系MCPサーバー
MCPの設定方法 config.jsonに数行書くだけで動く
MCPの設定は、使うツール（Claude Desktop・Cursor・Kiroなど）の設定ファイルに、どのMCPサーバーを使うかを書くだけです。
難しい開発は不要で、公式が用意したMCPサーバーをコピーして貼るだけで動くものがほとんどです。
たとえばClaude DesktopにFilesystem MCPを追加する場合、設定ファイルに以下のような記述を追加します（MacとWindowsで設定ファイルの場所が違います）。
{
"mcpServers": {
"filesystem": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/Users/ユーザー名/Documents"]
}
}
}この設定を書いてClaude Desktopを再起動すると、「Documentsフォルダにある〇〇.txtを読んで要約して」という指示がそのまま通るようになります。
便利ですよね。
MCPを使うときのコスト プロトコル自体は無料
MCPプロトコル自体はオープンソースで無料です。
公開されているMCPサーバーも、大半は無料で使えます。
ただし、以下の点には注意が必要です。
| コストが発生する可能性があるもの | 内容 |
|---|---|
| 接続先サービスのAPI利用料 | GitHubやSlackのAPIを使う場合、そのサービスのプランによって制限や課金が発生することがあります |
| AIのトークン消費増加 | 外部情報がコンテキストに加わるため、1回の会話で消費するトークンが増えます。Claude APIなどを使っている場合はAPIコストが上がる場合があります |
| MCPサーバーの自前運用 | 自社専用のMCPサーバーを立てる場合、サーバー費用や開発・保守コストがかかります |
逆にいうと、Claude DesktopやKiroで公開MCPサーバーを使う範囲であれば、追加コストはほぼゼロから始められるということです。
色々と試してみたくなりますよね。
MCPの主なユースケース 個人・チーム・企業での使われ方
MCPは技術者だけのものではなく、業務の幅広い場面で使えます。
実際にどんな使い方をされているか、場面別にまとめます。
個人・フリーランスの活用例
開発チームの活用例
業務・バックオフィスの活用例
MCPを使う上での注意点 セキュリティと権限の設定を確認しておく
MCPは便利な反面、AIに外部ツールへのアクセス権を渡すことになるので、設定時に以下の点を確認しておくと安心です。
MCPはAIに外部操作能力を持たせるための標準仕様だった
MCPはプロトコル自体の話を聞くと難しく聞こえますが、ユーザー視点では「AIがいろんなツールを直接使えるようになる仕組み」とシンプルです。
GitHubもSlackもファイルシステムも、AIが直接触れるようになることで、指示一つでかなりの作業をこなしてくれるようになります。
設定は数分で完了し、効果をすぐに体感できますので、気になるMCP、導入してみませんか？
AIについて学びたいなら、以下の記事も参考にしてみてください！
