MCPとは？仕組みとMCPサーバーの役割、Claudeでの使い方をわかりやすく解説

MCP（Model Context Protocol）は、ClaudeやChatGPTなどのAIのアプリと、外部のデータやツールをつなぐための標準規格です。MCPに対応したサービスなら、AIのアプリごとに個別の連携を作らなくても、同じ方法でつなげます。

公式のサイトは、MCPを「AIのアプリのためのUSB-Cのポート」にたとえています（What is the Model Context Protocol (MCP)?（別タブで開く））。USB-Cの端子があればメーカーを問わず機器をつなげるのと同じように、MCPに対応していれば、AIのアプリとサービスの組み合わせを問わずつなげます。

本記事では、MCPの仕組み、MCPサーバーの役割、APIとの違い、Claudeで使う方法、使うときの注意点を解説します。記載の仕様は2026年10月時点の公式情報に基づきます。

MCPとは

MCPは、Anthropicが2024年11月25日に公開した、オープンソースの規格です（Introducing the Model Context Protocol（別タブで開く））。

2025年12月9日、AnthropicはMCPを、Linux Foundationの中に作られた「Agentic AI Foundation（AAIF）」に寄贈しました。AAIFは、Anthropic、Block、OpenAIが共同で設立し、Google、Microsoft、AWS、Cloudflare、Bloombergが支援しています。特定の会社のものではなく、業界で共有する規格として運営されています（Donating the Model Context Protocol and establishing the Agentic AI Foundation（別タブで開く））。

寄贈の時点で、公開されているMCPサーバーは1万を超え、ChatGPT、Cursor、Gemini、Microsoft Copilot、Visual Studio Codeなどが対応していました。

仕様は改訂が続いており、2026年10月時点の最新の版は2026年7月28日のものです（Specification（別タブで開く））。

MCPが必要になった理由

MCPができる前は、AIのアプリと外部のサービスをつなぐたびに、組み合わせごとに連携を作る必要がありました。AIのアプリが3つ、サービスが10個あれば、30通りの連携が要ります。

MCPでは、サービスの側が1つのMCPサーバーを用意すれば、MCPに対応したどのAIのアプリからでも使えます。AIのアプリの側も、MCPに対応すれば、どのMCPサーバーともつなげます。

MCPの仕組み

ホスト・クライアント・サーバー

MCPは、次の3つの役割で成り立っています（Architecture overview（別タブで開く））。

利用者がAIに「先月の広告の成果をまとめて」と頼むと、AIは必要なMCPサーバーの機能を選んで呼び出し、返ってきたデータをもとに答えます。

MCPサーバーが提供する3つの機能

MCPサーバーは、次の3つの機能をAIのアプリに提供します（Understanding MCP servers（別タブで開く））。

実際に使う場面で中心になるのはツールです。たとえばBigQueryのMCPサーバーには、SQLを実行するツールや、テーブルの一覧を返すツールがあります。

ローカルとリモート

MCPサーバーには、動く場所によって2つの種類があります。

• ローカル：利用者のパソコンの中で動く。手元のファイルや、社内のネットワークの中のツールにつなぐときに使う
• リモート：インターネットの向こうで動く。各サービスの会社が提供するものが多く、ブラウザ版のClaudeからも使える

リモートのMCPサーバーにつなぐときは、多くの場合、OAuthという仕組みで、サービスのアカウントにログインして利用を許可します。パスワードをAIのアプリに渡す必要はありません。

APIとの違い

APIは、サービスが外部のプログラム向けに用意している窓口です。MCPサーバーの多くも、中ではサービスのAPIを呼んでいます。

違いは、ツールを誰が作るかです。APIを直接使う場合は、ツールの定義（名前・説明・入力の形）と、APIを呼ぶ処理を自分で書きます。MCPでは、それらをサーバーの提供元が用意しており、つなぐだけで使えます。

どのツールをいつ使うかをAIが判断する点は、どちらも同じです。AnthropicのMCPの講座でも、AIにツールを呼ばせる仕組み（ツールの利用）とMCPは、補い合う別の概念だと説明されています（Introduction to Model Context Protocol（別タブで開く））。

MCPに対応している主なAI

2026年10月時点で、公式の情報で対応を確認できた主なAIのアプリは次のとおりです。

対応の範囲や必要なプランは、アプリによって違います。ChatGPTでの使い方は「ChatGPTでGoogle広告を分析する方法（別タブで開く）」で解説しています。

ClaudeでMCPを使う3つの方法

Claudeでは、使う画面によって、MCPサーバーを追加する方法が3つあります。

①コネクタとして追加する

Anthropicのディレクトリに載っているコネクタは、次の手順で追加します（Get started with connectors（別タブで開く））。

1. 「カスタマイズ（Customize）」→「コネクタ（Connectors）」を開く
2. 「探索（Discover）」で、追加したいサービスを探す
3. 「Claudeに接続（Connect to Claude）」を選ぶ
4. サービスのログインの画面で、ログインして、Claudeに許可する権限を確かめて承認する
5. 「Your connectors」に「Connected」と表示されたら完了

会話で使うときは、入力欄の「+」→「Connectors」で、その会話で使うコネクタをオンにします。Claudeがツールを使う前に確認を求めたら、「Allow once」（今回だけ）か「Always allow」（今後は確認しない）を選びます。

ディレクトリにないサービスでも、MCPサーバーのURLがわかれば「カスタムコネクタ」として追加できます。Free・Pro・Max・Team・Enterpriseのすべてのプランで使え、Freeプランでは1つまでです（Add a connector that isn’t in the directory（別タブで開く））。Free・Pro・Maxでは、「カスタマイズ」→「コネクタ」の「Add custom connector」から、URLを入れて追加します。Team・Enterpriseでは、オーナーが「Organization settings」→「Connectors」の「Add」→「Custom」から追加します。

claude.aiで追加したコネクタは、Coworkでも使えます。Claude Codeでも、claude.aiのアカウントでログインしている場合は使えます。Coworkについては「Claude Coworkとは（別タブで開く）」で解説しています。

TeamとEnterpriseの場合

TeamとEnterpriseでは、オーナーが「Organization settings」→「Connectors」で、組織にコネクタを追加します。メンバーはそのあと、「カスタマイズ」→「コネクタ」で、自分のアカウントで接続します。

Teamでは、組織に追加されていないコネクタを、メンバーがオーナーに申請できます。組織を作ったあとに管理者が行う設定は、「Claudeの法人プランの違い（別タブで開く）」の「最初に行う設定」の節で一覧にしています。

②デスクトップの拡張として追加する

Claude Desktopでは、手元のパソコンで動くMCPサーバーを、デスクトップの拡張（拡張子 .mcpb のファイル）として入れられます。「Settings」→「Extensions」にファイルをドラッグして、インストールします。

設定ファイル（claude_desktop_config.json）に書き足してMCPサーバーを追加する方法もあります（Connect to local MCP servers（別タブで開く））。どちらも手元のパソコンで動くため、ウェブ版のclaude.aiからは使えません。

③Claude Codeで追加する

Claude Codeでは、claude mcp add のコマンドでMCPサーバーを追加します。リモートのサーバーなら、次のように書きます。--transport http は、リモートのサーバーにつなぐという指定です（Connect Claude Code to tools via MCP（別タブで開く））。

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

ログインが必要なサーバーは、Claude Codeの中で /mcp を実行して認証します。

プロジェクトのフォルダに置く設定ファイル .mcp.json に書いておくと、チームで同じ設定を共有できます。.mcp.json に書かれたサーバーは、最初に使うときにClaude Codeが承認を求めます。

Claude Codeでデータを分析する流れは、「Claude Codeでデータ分析する方法（別タブで開く）」で解説しています。

マーケティングのデータ分析での使い方

MCPを使うと、Claudeに広告やサイトのデータを直接読ませて、集計や分析を頼めます。当社のブログでは、次のつなぎ方を解説しています。

1つのサービスのデータだけを見るなら、そのサービスのMCPサーバーにつなぐのが手軽です。一方、Google広告とMeta広告の費用を合わせる、広告と商談の記録を結びつける、といった横断の分析は、サービスごとのMCPサーバーでは難しくなります。データの定義や粒度がサービスごとに違うためです。

横断で分析する場合は、データをBigQueryなどに集めて定義をそろえ、ClaudeはBigQueryのMCPサーバーだけを読む形にします。進め方は「広告の媒体横断分析をAIで行う方法（別タブで開く）」で解説しています。

MCPを使うときのセキュリティの注意点

MCPサーバーは、AIに外部のデータを読ませ、操作をさせる仕組みです。公式の情報では、次の点に注意するよう書かれています（Add a connector that isn’t in the directory（別タブで開く）、Connector verification（別タブで開く）、Specification（別タブで開く））。

• 信頼できる提供元のサーバーだけにつなぐ：ツールは任意の処理を実行できるものとして扱う。ディレクトリの「Verified」の表示は、セキュリティの監査を受けたという意味ではない。提供元は、あとからツールの動きを変えられる
• 許可する権限を確かめる：ログインのときに求められる権限の範囲を見る
• ツールごとに許可を分ける：コネクタのページの「Tool permissions」で、ツールごとに「Always allow」「Needs approval」「Blocked」を選べる。「Always allow」は信頼できるサーバーだけにし、使わないツールは「Blocked」にする
• プロンプトインジェクションに気をつける：読み込んだ文章やデータに、AIへの指示を装った文が埋め込まれていると、意図しない操作につながるおそれがある
• 使わないコネクタはオフにする：会話ごとに、必要なコネクタだけをオンにする

当社では、データベースには読み取り専用の権限でつなぎ、書き込みや削除のツールは「Needs approval」にすることをおすすめしています。

APIキーのような固定の認証情報をコネクタに登録する機能（Request headers）もあります。2026年10月時点ではベータで、一部の組織だけが使えます。組織の全員が1つの認証情報を共有する形になるため、登録する認証情報は必要な範囲に絞ったものにします（Add a connector that isn’t in the directory（別タブで開く））。

BigQueryにつなぐ場合の権限の絞り方は、「ClaudeとBigQueryを連携する方法（別タブで開く）」で解説しています。

まとめ

• MCPとは：AIのアプリと外部のデータやツールをつなぐ標準規格。2024年11月にAnthropicが公開し、2025年12月にLinux Foundationの中のAAIFに寄贈された
• 仕組み：ホスト（AIのアプリ）が、MCPサーバーの提供するツール・リソース・プロンプトを使う。MCPサーバーは手元で動くローカルと、インターネットの向こうで動くリモートがある
• APIとの違い：ツールの定義と処理をサーバーの提供元が用意しているため、自分で書かなくてよい
• Claudeでの使い方：①コネクタ、②デスクトップの拡張、③Claude Codeのコマンドの3つ
• 注意点：信頼できるサーバーだけにつなぎ、権限を絞り、書き込みのツールは確認ありにする

MCPでつなげば、Claudeは各サービスのデータを読めます。ただし、データが複数のサービスに分かれていて定義もそろっていない状態では、横断の集計や、売上と結びつけた分析で、正しい結果を得にくくなります。

株式会社INVOXは、データ基盤の構築、データ分析の支援、AIエージェントの開発を行っています。広告やGA4、CRMのデータをBigQueryに統合し、Claudeで分析できる環境の構築までを支援しています。

「社内のデータをMCPでClaudeにつなぎたい」「どのコネクタを許可してよいか決めたい」といった課題をお持ちでしたら、お問い合わせください。