MCPについて知らなかった私が1から調べ直した結果

仕事で生成AIサービスの説明会を聞いていたとき、ふと「MCP」という言葉が出てきた。

「あー、MCPね」と心の中でうなずきながら、正直なんのことかまったくわかっていなかった。

周りが自然に話しているのを聞きながら、家に帰ってから急いで調べた。

調べてみると、これが想像以上に面白い技術だった。しかも知らないうちに自分のClaude Coworkですでに使えていたという衝撃の事実まで発覚した。

同じように「MCPって何となく聞いたことあるけどよくわからない」という方へ、AIリテラシーとして整理してみたい。

1. 勉強会で「知ったかぶり」した日

最近、生成AIについての話を聞く機会が本当に増えた。

説明会だけでなく、職場でも、SNSでも「生成AI」「プロンプト」「エージェント」という言葉が当たり前のように飛び交っている。

その説明会でスピーカーが
「MCPを使えば外部ツールとの連携が格段に楽になります」と話していた。

会場の何人かがうなずいている。私もうなずいた。完全に知らなかった。

焦りと恥ずかしさが半々。「AIを仕事にしているSEがこれを知らないのか」という自分へのがっかり感が少しあった。

でも帰宅後に調べてみたら、焦りはだんだん「これ面白い」という感情に変わっていった。

2. MCPとは何か：一言でいうとAIのためのUSB-C

MCPとは Model Context Protocol（モデル・コンテキスト・プロトコル） の略で、Claude（Anthropic社）が2024年11月に発表した、
AIと外部サービスをつなぐための共通ルールのことだ。

よく使われる例えが「AIのためのUSB-C」というもの。

USB-Cが登場する前は、充電ケーブルがメーカーごとにバラバラだった。それがUSB-Cという統一規格ができたことで、どのデバイスでも同じケーブルが使えるようになった。

MCPはこれと同じことをAIの世界で実現しようとしている。

2025年末にはLinux Foundationという業界標準を管理する団体の配下に入り、OpenAI・Google・Microsoftなどの主要プレイヤーも採用を表明している。
（※この情報は執筆時点のものです。最新情報は各社公式サイトをご確認ください）

もはやClaude専用の技術ではなく、AIを使う上での「共通インフラ」になりつつある。

具体的にどんな活用ができるか、いくつか事例を挙げると以下のようなイメージだ：

• AIに「今使えるIT補助金を教えて」と聞いたら、リアルタイムで外部データベースを参照して最新情報を返してくれる

• 物流担当者がAIに「明日の東京〜大阪の配送リスクを分析して」と指示したら、気象データを自動で取得して回答する

• 数百ページの社内マニュアルから、必要な箇所だけをAIが抜き出して答えてくれる

「AIが最新情報を知らない」「嘘をつく（ハルシネーション）」という弱点を、MCPによってリアルタイムデータと接続することで克服できる可能性がある。

3. 気づいたら自分も使っていた　ローカルMCPサーバーの正体

調べていて一番びっくりしたのが、
すでに自分のClaude Coworkにローカルサーバーが立っていたことだ。

設定画面を見ると「ローカルMCPサーバー」という項目に
「Filesystem（running）」 と 「pdf-viewer」 がある。

これが何者なのかわからなかったのだが、要するにこういうことだ。

「ローカルMCPサーバー」とは、クラウドではなく
自分のパソコン上で動いているMCPサーバーのこと。

• Filesystem：Claude Coworkが自分のPC内のファイルやフォルダにアクセスできるようにする仕組み。これのおかげでClaudeが「フォルダを選んでください」と言ってきて、選んだフォルダのファイルを直接読んだり書いたりできる

• pdf-viewer：PDFファイルをClaude側が開いて内容を読める機能を提供するサーバー

「拡張機能によって管理されています」という表示は、Claude CoworkがこれらのMCPサーバーをアプリ側で自動的に立ち上げて管理しているという意味だ。

つまり私は何も意識しないまま、すでにMCPを使ってAIと自分のPCファイルをつないでいたわけだ。知らないうちに使えていたというのが、なんとも現代のAIツールらしい。

4. NotionをAIに読ませてみた体験記

もう一歩進めて、NotionをMCP経由でClaude Coworkに接続してみた。

接続自体は設定画面からNotionと連携するだけで完了した。

試しに「このNotionのページに書いてある内容をまとめて」と聞いてみると、Claudeが自分のNotionページを読み込んで、その内容をもとに答えてくれた。

「あーこれがMCPか」と実感した瞬間だった。

これまでAIに自分のデータを読ませるには、テキストをコピーして貼り付ける必要があった。それが、「Notionのあのページ、参照しといて」と言えばAIが直接読んでくれるようになった。

地味な変化に見えて、実際に使ってみると体験がまったく違う。

5. MCPが変えるAIとの付き合い方

一連の経験を振り返ると、MCPはAIを「物知りなチャットボット」から「自分のシステムと連携して動く実務アシスタント」に変える技術だと思う。

勉強会で聞いたときは焦りが先に立ったが、調べてみると「自分でも気づかないうちに使っていた」「Notionと繋いだら体験が変わった」という発見が続いた。

生成AIに感度の高い方にはすでに当たり前の知識かもしれない。

でも「AIを使い始めたい」「なんとなく使っているけどよくわからない」という段階の人にとって、MCPという言葉と概念を知っておくことは、
これからのAIリテラシーの基礎になると思う。

まず「AIのためのUSB-C」というイメージだけ持っておけば、きっと今後の理解が早くなるはずだ。

MCPを試してみた方、または「私もうなずいてました」という方、ぜひスキで教えてください。