MCPサーバーとは？仕組みやできること、実装手順をわかりやすく解説

生成AIが急速に普及するなか、ChatGPTやClaudeといったAIツールを業務で活用する企業が増えています。しかし、AIが学習データだけで対応できる範囲には限界があり、社内システムや外部サービスとの連携が課題となっています。

その解決策として注目されているのが「MCPサーバー」です。本記事では、MCPサーバーの仕組みや導入メリット、実装手順をわかりやすく解説します。MCPサーバーの導入を検討している方は、ぜひ参考にしてみてください。

MCPサーバーとは？

MCPサーバーは、AI（人工知能）が外部のツールやデータベースと通信するための橋渡し役を担うシステムです。MCP（Model Context Protocol）という共通規格にもとづいて設計されており、ChatGPTやClaudeといった生成AIが学習データだけでは対応できない処理を実行できるようにします。

具体的には、以下のような処理が可能です。

• 天気情報の取得
• ファイル操作
• 社内システムへのアクセス
• 外部APIの呼び出し

従来はAIごとに異なる連携方法が必要でしたが、MCPサーバーを介することで統一的な接続が可能となり、開発者の負担を軽減できる点が特徴です。

MCPサーバーの仕組み

MCPサーバーは、以下3つの要素が連携して動作します。

• MCPホスト
• MCPクライアント
• MCPサーバー

それぞれの要素について、詳しく見ていきましょう。

MCPホスト

MCPホストは、ユーザーからの指示を受け取り、どのツールやデータが必要かを判断する司令塔の役割を果たします。AIエージェント本体に組み込まれており、プロンプトを解析して適切なクライアントへ処理を依頼します。

たとえば「今日の天気を教えて」という質問に対し、気象情報を取得するツールを選択し、MCPクライアントへ実行指示を送る仕組みです。ホストが正確に判断することで、AIは複雑な処理でもスムーズに実行できます。

MCPクライアント

MCPクライアントは、ホストからの指示にもとづいて実際の作業を担当する実行部隊です。外部APIへのリクエスト送信やデータベースへのクエリ実行、ファイルの読み書きなど、具体的な処理を行います。

複数のクライアントを組み合わせることで、AIは多様な業務を同時並行で処理できるようになります。たとえば、在庫確認と発注処理を別々のクライアントが担当し、結果をホストへ返却する連携が可能です。

MCPサーバー

MCPサーバーは、ホストとクライアント間の通信を仲介し、全体の接続を管理する中継役です。認証やアクセス制御を実施しながら、リクエストとレスポンスを適切にルーティングします。

セキュリティ面でも重要な役割をもち、不正なアクセスを防ぎつつ、必要な処理だけを許可する仕組みを提供する点が特徴です。サーバーが安定稼働することで、AIと外部システムの連携が信頼性高く維持され、企業での本格導入にも耐えられる基盤が構築できます。

MCPサーバーでできること

MCPサーバーを導入すると、質問応答を超えた実務的な処理を実行できます。具体的にMCPサーバーでできることは、以下のとおりです。

• リアルタイムデータの取得
• 業務システムとの連携
• 外部APIの活用

それぞれのできることについて、詳しく見ていきましょう。

リアルタイムデータの取得

MCPサーバーを通じて、AIは常に最新の情報にアクセスできます。天気予報や株価、ニュース速報など、刻々と変化するデータを取得し、ユーザーへ的確な情報を提供します。

たとえば「明日の東京の降水確率は？」という質問に対し、気象庁APIから最新データを取得して回答する処理が可能です。学習済みデータだけでは対応できない時事情報や地域特有の情報も、リアルタイムで反映できるのが特徴です。

業務システムとの連携

社内の顧客管理システム（CRM）や在庫管理システムと接続することで、AIが業務支援ツールとして機能します。たとえば「先月の売上トップ10の顧客リストを作成して」という指示に対し、MCPサーバーがデータベースへアクセスし、集計結果をレポート形式で出力できます。

手作業で行っていたデータ抽出や集計作業が自動化され、業務効率が向上する点が魅力です。社内システムとの連携により、AIは企業固有の業務フローに対応可能となります。

外部APIの活用

MCPサーバーを介して、GoogleカレンダーやSlack、GitHubといった外部サービスのAPIを呼び出せます。たとえば「明日の午後2時に会議予定を追加して」という指示で自動的にカレンダーへ登録したり、「最新のプルリクエストを確認して」でGitHubの情報を取得したりする処理が実現可能です。

また、複数のSaaSツールを横断した操作にも対応しており、AIが個人秘書やアシスタントのように振る舞えます。

MCPサーバーの種類

MCPサーバーは実装形態により、以下の2つに分類されます。

• ローカル型MCPサーバー
• リモート型MCPサーバー

それぞれ動作環境や用途が異なるため、目的に応じて選択しましょう。

ローカル型MCPサーバー

ローカル型は、ユーザーのパソコン上で直接動作するタイプです。インターネット接続が不要で、ファイルシステムへのアクセスやローカルデータベースとの連携に適しています。

たとえば、Claude Desktopに組み込んで、PC内のドキュメントを検索したり、ローカル環境の開発ツールと連携したりする用途で活用されます。セキュリティ面でも優れており、機密情報を外部サーバーへ送信せずに処理できる点が特徴です。

リモート型MCPサーバー

リモート型は、クラウド上やサーバー環境で稼働するタイプです。複数のユーザーやAIクライアントから同時にアクセスでき、大規模なデータ処理や企業全体での共有に適しています。

たとえば、社内の複数部署が同じMCPサーバーを通じて基幹システムへアクセスする運用が可能です。HTTP通信で接続するため、地理的に離れた場所からでも利用でき、拡張性と可用性に優れています。

MCPサーバーを導入するメリット

MCPサーバーを導入することで、以下のメリットがあります。

• 開発効率の向上
• 相互運用性の強化
• セキュリティの向上
• 拡張性の高さ

各メリットを具体的に見ていきましょう。

開発効率の向上

MCPサーバーは共通のインターフェース仕様で設計されているため、ツールごとに異なる連携処理を実装する手間が省けます。従来は外部サービスごとにAPI仕様を調査し、個別のコードを書く必要がありましたが、MCPを使えば統一的な実装で済みます。

たとえば、SlackとGitHubの両方に接続する場合でも、MCPの共通フォーマットに従うだけで対応可能です。開発時間が短縮されるだけでなく、コードの保守性も向上し、長期的な運用コストの削減につながります。

相互運用性の強化

MCPは、異なるAIプラットフォーム間での互換性を実現します。OpenAIのChatGPT、AnthropicのClaude、GoogleのGeminiなど、複数のAIサービスを併用する場合でも、同じMCPサーバーを共通基盤として利用することが可能です。

将来的にAIモデルを変更する際も、MCPサーバー側の設定はそのまま維持でき、移行コストを最小限に抑えられます。

セキュリティの向上

MCPサーバーは認証やアクセス制御を一元管理できるため、セキュリティ対策を効率的に実施できます。たとえば、どのAIにどのデータへのアクセスを許可するか、細かく権限設定が可能です。

具体的には「営業チームのAIには顧客情報の閲覧のみ許可し、編集は禁止」といった制御が実現します。また、クライアントが直接外部システムへアクセスするのではなく、サーバーを経由する仕組みのため、不正アクセスの検知や監査ログの記録も容易です。

拡張性の高さ

MCPサーバーの構造は、新しいツールや機能の追加を容易にします。ホストとクライアントが明確に分離されているため、既存のシステムに影響を与えずに新規ツールを組み込めます。

たとえば、社内チャットツールをSlackからTeamsへ移行する場合でも、MCPクライアントを入れ替えるだけで対応可能です。ビジネス環境の変化に応じて柔軟にツール構成を変更でき、長期的なシステム運用においても陳腐化しにくい基盤を構築できる点が強みです。

MCPサーバーの実装手順

MCPサーバーを実際に構築するには、以下の順に進めましょう。

1. 開発環境の準備
2. MCPサーバーの実装
3. クライアントツールの設定
4. 動作確認とテスト

なお、TypeScriptやPythonを使った実装が一般的です。それぞれの手順をひとつずつ見ていきましょう。

1.開発環境の準備

まず、Node.jsやPythonの実行環境を整え、MCP SDKをインストールします。TypeScriptで実装する場合は、npmを使って必要なライブラリを導入しましょう。

次に、プロジェクトディレクトリを作成し、package.jsonを設定してビルド環境を構築します。その際、tsconfig.jsonでコンパイラオプションを指定し、モジュール解決やトランスパイル設定を適切に行うことが重要です。

2.MCPサーバーの実装

Serverインスタンスを作成し、提供するツールやリソースを定義します。たとえば、天気情報を取得するツールであれば、ListToolsRequestSchemaでツール一覧を返し、CallToolRequestSchemaで実際の処理を実装する形です。

ここでは、外部APIへのリクエスト処理や、データの整形ロジックを記述します。その際、ツールの名前、説明、入力パラメータのスキーマを明確に定義することで、AIが適切にツールを呼び出せるようになります。また、エラーハンドリングも忘れずに実装しましょう。

3.クライアントツールの設定

CursorやClaude Desktopなど、MCPに対応したクライアントツールの設定ファイルを編集します。mcp.jsonに、作成したMCPサーバーの起動コマンドとパスを記述します。

プロジェクト単位またはグローバル設定で登録でき、複数のサーバーを併用することも可能です。設定完了後は、クライアントツールを再起動してサーバーが認識されるか確認しましょう。ステータスランプが緑色になれば、正常に接続されている証拠です。

4.動作確認とテスト

実際にAIへ質問を投げかけて、MCPサーバーが正しく動作するか検証します。たとえば「ロサンゼルスの天気を教えて」と入力し、外部APIから情報を取得して回答が返ってくることを確認しましょう。

エラーが発生した場合は、ログを確認して原因を特定します。複数のツールを組み合わせた処理や、エッジケースでの動作も検証し、本番環境へ投入する前に十分なテストを実施することが大切です。

MCPサーバー導入時の注意点

MCPサーバーを安全かつ効果的に運用するには、以下2つの点に注意が必要です。

• セキュリティ対策
• アクセス権限の管理
• 運用体制の整備

事前に対策を講じておきましょう。

セキュリティ対策

外部システムと接続するMCPサーバーでは、通信の暗号化や認証が必須です。HTTPSを使用し、APIキーやトークンは環境変数で管理してコードにハードコーディングしないようにしましょう。

また、入力データのバリデーションを徹底し、SQLインジェクションやコマンドインジェクションといった攻撃を防ぐ実装が求められます。定期的なセキュリティアップデートとログ監視の仕組みを整え、不正アクセスや異常な挙動を早期に検知できる体制を構築しましょう。

アクセス権限の管理

MCPサーバーがアクセスできるデータや、ツールの範囲を明確に定義しましょう。AIに過剰な権限を与えると、意図しない情報漏洩や誤操作のリスクが高まります。

たとえば、営業部門のAIには顧客情報の閲覧権限のみを付与し、削除や編集は制限するといった設定が有効です。ロールベースアクセス制御（RBAC）を導入し、チームや用途ごとに適切な権限を割り当てる運用が推奨されます。

データ連携基盤の構築なら『GENIEE CDP』

顧客データの統合管理と活用を実現するなら『GENIEE CDP』がおすすめです。複数のシステムに散在する顧客情報を一元化し、マーケティングや営業活動の精度を高めます。

また、データ連携の自動化により、手作業による転記ミスや更新漏れを防ぎ、リアルタイムで最新の顧客像を把握できる点が特徴です。AIとの連携も視野に入れた柔軟な基盤構築が可能で、MCPサーバーと組み合わせることで、より高度なデータ活用が実現します。

顧客データを活用したマーケティング施策の強化や、データドリブンな意思決定を目指す企業の方は、ぜひGENIEE CDPの導入をご検討ください。

GENIEE CDPの資料ダウンロードはこちら

MCPサーバーでAIと外部システムの連携を実現しよう

MCPサーバーは、AIと外部ツールを統一的な方法で接続し、業務自動化や高度な情報処理を可能にする技術基盤です。ホスト・クライアント・サーバーの役割分担により、柔軟かつ安全な連携が実現します。

リアルタイムデータの取得や業務システムとの統合により、AIは質問応答ツールから実務的なアシスタントへと進化します。実装手順を参考に、自社の業務に最適なMCPサーバーの構築にぜひ取り組んでみましょう。

なお、顧客データの統合管理や、複数システムとのデータ連携基盤の構築を検討されている場合は『GENIEE CDP』の活用もあわせてご検討ください。MCPサーバーと組み合わせることで、さらに高度なデータ活用が可能になります。

GENIEE CDPの資料ダウンロードはこちら