Claude MCPとは？接続方法・設定スコープと安全に使うための注意点を解説【2026年最新】
「Claudeから社内の課題管理やデータベースを直接扱えるようにしたい」。そう考えたときに使うのがMCPです。ただ、設定できる範囲が複数あり、どこに書けばチームで共有できるのか、何を接続してよいのかが分かりにくく、導入で止まるケースは少なくありません。
本記事では、MCPが解決する課題から、Claudeのどの環境で使えるか、ホスト型とローカル型の接続手順、3つの設定範囲とチーム共有の方法、つまずきやすい点、そしてセキュリティと組織での管理までを、公式ドキュメントの情報をもとに整理します。
| 確認したいポイント | 結論 | 詳細 |
|---|---|---|
| MCPとは？ | AIと外部ツールをつなぐ共通の規格 | 対応したサーバーを登録するだけで、課題管理やデータベース、ブラウザ操作などをAIから扱えます。 |
| どこで使える？ | ターミナル・デスクトップ・Webの各環境 | claude.aiで登録した接続先は、同じアカウントでサインインすればCLIでも読み込まれます。 |
| どう設定する？ | 用途に応じて3つの範囲から選びます | 自分だけ・このプロジェクトだけ・全プロジェクトの3種類。チーム共有は設定ファイルをリポジトリに含めます。 |
| 注意点は？ | 信頼できる提供元のものだけ使います | サーバーはコードを実行し、ローカルの資源にも触れます。接続数が増えると文脈も消費します。 |
この記事でわかること
- MCPが解決する課題と、他の拡張手段との役割の違い
- Claudeのどの環境で使えるかと、設定の共有のされ方
- ホスト型・ローカル型・認証が必要な場合の接続手順
- 3つの設定範囲と、チームで共有する方法
- 導入前に押さえるセキュリティと組織での管理
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MCPとは｜AIと外部ツールをつなぐ共通の規格
設定に入る前に、この仕組みが何のためにあるのかを整理します。ここでは解決する課題、役割の分担、他の拡張手段との違いという3点を確認します。規格として共通化されている点が、この仕組みの価値です。
MCPが解決する課題
AIに社内のシステムを扱わせようとすると、これまでは個別に連携を作り込む必要がありました。APIの仕様を調べ、認証を実装し、呼び出す処理を書く。接続先が増えるたびに、この作業が発生していました。
MCPは、この接続方法を共通化する規格です。対応したサーバーが提供されていれば、登録するだけでAIから扱えるようになります。個別の開発が不要になる点が最大の利点です。
公式ドキュメントでは、課題管理システムの検索、データベースへの問い合わせ、ブラウザの操作といった例が挙げられています。本来AIが持っていない機能を、後から足していく仕組みだと考えてください。
規格として公開されているため、Claude専用の仕組みではありません。他社のAIツールでも同じ規格への対応が進んでおり、一度整備した接続を別の環境で活かせる可能性が残ります。
クライアントとサーバーという役割
構造は単純です。Claude側がクライアントとして接続し、機能を提供する側がサーバーとして待ち受けます。
サーバーは、自分の端末でプログラムとして動くものと、外部で提供されているサービスに接続するものの2種類があります。どちらを選ぶかで、設定方法と安全性の考え方が変わります。
サーバー側は、自分が提供できる機能の一覧をクライアントに伝えます。Claudeはその一覧を見て、依頼の内容に応じてどれを使うかを判断します。
利用者が毎回どの機能を使うか指定する必要はありません。目的を伝えれば、必要な機能が選ばれて実行されます。ただし、確実に特定のサーバーを使わせたい場合は、名前を明示して依頼することもできます。
他の拡張手段との違い
Claudeを拡張する手段は複数あり、混同されがちです。MCPは外部との接続を担い、手順や知識を渡す仕組みとは役割が異なります。
たとえば、社内システムにつなぐのがMCP、そのシステムをどう使うかという手順を教えるのが別の仕組み、という分担になります。両者は対立せず、組み合わせて使います。
プロジェクト全体の方針を書く設定ファイルもまた別の役割です。どこに何を書くかを決めておかないと、同じ内容が複数の場所に散らばり、更新漏れの原因になります。
出典：Model Context Protocol 公式サイト
Claudeのどこで使えるか
利用できる環境は1つではありません。ターミナル、デスクトップとブラウザ、エディタとWebという3つの区分で整理します。設定が共有される範囲が環境ごとに異なる点が要点です。
ターミナルで使う場合
コマンドラインのツールでは、専用のコマンドでサーバーを登録します。登録した内容は設定ファイルに書き込まれ、セッションの開始時に読み込まれます。
セッション中は専用のコマンドで一覧を確認でき、接続状態の確認、認証、再接続もその場で行えます。うまく動かないときはまずここを見るのが基本です。
この環境が最も細かく制御できます。どの範囲に設定を置くか、どの権限を渡すかを明示的に指定できるため、組織で運用する場合の基準になります。
また、初回にサーバーの機能を呼び出す際には確認が求められます。想定外の操作が実行される事態を防ぐ仕組みのため、承認する前に何をしようとしているかを確認してください。
デスクトップアプリとブラウザ版
画面から設定する方法もあります。デスクトップアプリでは接続先の管理画面から追加でき、ブラウザ版でも同様に設定画面から登録できます。
重要なのは、ブラウザ版で登録した接続先は、同じアカウントでサインインしていればコマンドラインのツールでも自動的に読み込まれる点です。二重に登録する必要はありません。
なお、チャット用のデスクトップアプリと開発者向けのツールは別の製品です。設定ファイルも分かれているため、片方に登録したものがもう片方に自動で反映されるわけではありません。
エディタ拡張とWeb版
エディタの拡張機能からも接続を追加できます。普段の作業環境から離れずに設定できるため、開発中に必要になった接続を素早く足せます。
Web上で動く環境では、リポジトリに含まれている設定ファイルが読み込まれます。つまり、プロジェクトに設定を置いておけば、どこから開いても同じ接続が使える状態になります。
環境ごとの導入手順はClaude Codeの始め方と初期設定でも扱っています。
接続方法｜3つのパターン
実際の追加方法を確認します。URLで接続する場合、自分の端末で動かす場合、サインインが必要な場合の3つです。いずれも、追加して状態を確認し、使うという流れは同じです。
ホスト型のサーバーにURLで接続する
外部で提供されているサーバーは、URLを指定して登録します。通信の方式としてHTTPを指定し、任意の名前とURLを渡すだけで完了します。
名前は自分で決められます。ここで付けた名前が、Claudeの出力の中でどのサーバーを使ったかを示すラベルになるため、分かりやすいものにしておくと後で追いやすくなります。
登録が終わったら、一覧を表示して接続状態を確認します。接続済みと表示されれば、その時点で使える状態です。
表示される状態にはいくつか種類があります。接続済み、認証が必要、接続失敗、承認待ちなどが区別して表示されるため、どこでつまずいているかがひと目で分かります。
ローカルでプログラムとして動かす
自分の端末で動かす場合は、起動するコマンドを指定して登録します。ファイルシステムやローカルのデータベース、ブラウザなど、手元の資源にアクセスする用途で使われます。
この方式では、指定したプログラムがClaudeの子プロセスとして起動します。初回は必要なパッケージの取得に時間がかかり、一時的に接続失敗と表示されることがあります。少し待って再確認してください。
注意点として、この方式で動くプログラムは利用者と同じ権限で動作します。そのプロセスが読める情報は、すべてAIから見える状態になると理解しておいてください。
サインインが必要なサーバー
外部サービスの多くは、追加しただけでは使えません。登録後に一覧を見ると認証が必要と表示され、セッション内から認証を実行するとブラウザが開いてサインインに進みます。
承認が完了すると状態が接続済みに変わり、利用できるようになります。ブラウザが自動で開かない場合は、表示されたURLを手動で開いてください。
サインインではなくトークンで認証する方式もあります。この場合は登録時に認証情報を指定します。トークンは秘密情報として扱い、設定ファイルごと共有しないよう注意してください。
出典：Claude Code公式ドキュメント「Connect to MCP servers」
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設定スコープとチーム共有
ここが最も混乱しやすい部分です。3つの範囲の違い、チームで共有する方法、変更する場合の手順を整理します。どこに書いたかを把握していないと、動かない原因を特定できません。
3つの範囲の違い
設定を書き込める場所は3つあります。自分だけかつ現在のプロジェクトのみ、プロジェクトを共有する全員、自分だけかつ全プロジェクト、という区分です。
既定では1つ目が選ばれます。つまり、何も指定せずに登録すると、そのプロジェクトでしか有効になりません。別のプロジェクトで見当たらない場合は、この点を疑ってください。
普段から使いたいツールであれば、全プロジェクトで有効になる範囲を指定します。チームで共通して使うものは、プロジェクトの範囲に置きます。
実務では、共通の接続先はプロジェクトの範囲で共有し、各自の認証情報は自分だけの範囲に置くという組み合わせがよく使われます。名前をそろえたまま、秘密情報は個人に閉じられます。
チームで共有する設定
共有したい場合は、プロジェクトの範囲を指定して登録します。設定はプロジェクトの直下にファイルとして書き出されるため、そのままバージョン管理に含められます。
リポジトリを取得したメンバーは、初回に承認を求められます。この確認があることで、取得したリポジトリが勝手にプログラムを起動する事態を防いでいます。
認証情報の扱いには注意が必要です。共有する設定ファイルにはトークンを直接書かず、各自が環境変数として持つ構成にしてください。ファイルをそのまま登録すると、情報が流出します。
範囲を変更する場合
範囲は登録時に決まり、後から切り替える操作はありません。変更したい場合は、いったん削除してから別の範囲で登録し直します。
同じ名前のサーバーが複数の範囲に存在すると、削除の際にどれを消すかを指定する必要が出ます。管理を単純に保つため、同じ名前を複数の範囲に置かないほうが無難です。
現在どの範囲に登録されているかは、専用のコマンドで確認できます。動作がおかしいときは、まずここを確認するのが早道です。
設定ファイルを直接編集する方法もあります。プロジェクトで共有するファイルは、内容がそのままチームの構成になるため、手で書いて管理するほうが意図が伝わりやすい場合もあります。
何ができるか｜代表的な用途
接続すると何が変わるのかを整理します。開発業務、業務システムとの連携、資料やコマンドとしての活用という3点を取り上げます。接続先の選び方で、効果は大きく変わります。
開発業務での用途
最も導入例が多いのがこの領域です。リポジトリの操作、エラー監視の確認、データベースへの問い合わせ、ブラウザを使った動作確認などが代表的です。
たとえば、本番で発生しているエラーの内容を取得し、該当するコードを調べて修正案まで作る、といった流れが1つの会話の中で完結します。画面を行き来する手間がなくなります。
デザインツールとの連携も使われています。デザインの情報を読み取り、実装に落とし込む用途です。
導入の際は、日常的に開いている画面から順に検討してください。頻繁に行き来しているシステムほど、接続したときの効果が実感しやすくなります。
業務システムとの連携
開発以外でも活用できます。課題管理、ドキュメント管理、チャット、会計や人事のシステムなど、対応するサーバーを公開している事業者が増えています。
複数のシステムをまたぐ処理が扱いやすくなる点が特徴です。案件情報を取得して請求内容を組み立てる、といった連携が個別開発なしで実現できます。
ただし、接続を増やすほど管理の負担も増えます。実際に使う見込みのあるものだけを登録してください。
資料やコマンドとしての活用
サーバーが提供するのは操作機能だけではありません。参照用の資料を提供するものもあり、記号を使って会話の中で呼び出せます。
定型的な処理を、コマンドとして呼び出せる形で提供するサーバーもあります。よく使う操作を短い入力で実行できるようになります。
どのサーバーが公開されているかは、Anthropicが用意している一覧から探せます。まずはそこで、自社が使っているサービスに対応するものがあるかを確認してください。
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つまずきやすい点と対処
相談が集中するのは3つの箇所です。表示されない、接続できない、機能が出てこないという順に切り分け方を示します。多くは設定の場所か認証のどちらかに原因があります。
登録したはずのサーバーが表示されない
最も多いのがこれです。別のプロジェクトで登録した設定は、そのプロジェクトでしか有効になりません。
対処は、今いるプロジェクトで登録し直すか、全プロジェクトで有効になる範囲を指定して登録することです。どちらが適切かは、そのサーバーを使う頻度で判断してください。
設定ファイルを手で編集した場合、置き場所を間違えている可能性もあります。読み込まれる場所は決まっているため、それ以外の場所に書いても反映されません。
接続できない・認証が通らない
接続失敗と表示される場合は、まず詳細を確認します。一覧や詳細表示のコマンドで、返ってきたエラーの内容が表示されます。
認証が必要と出ている場合は、セッション内から認証を実行してください。トークンを設定している場合は、前後に空白が混ざっていないかを確認します。貼り付け時に混入しやすい原因です。
自分の端末で動かすタイプであれば、指定したコマンドを直接実行してみるのが確実です。エラーの内容から、必要な環境が足りていないのか、指定が誤っているのかを切り分けられます。
接続したのに機能が出てこない
接続済みと表示されるのに何も使えない場合、必要な設定値が不足していることがほとんどです。多くは接続先が要求する認証情報などの環境変数が未設定であることが原因です。
登録時に環境変数を指定するか、設定ファイルの該当する項目に記載します。何が必要かは、そのサーバーの説明に記載されています。
設定を変更した場合は、セッションを開始し直してください。動作中のセッションには、編集内容が反映されません。
セキュリティ上の注意
利便性の裏側にはリスクがあります。提供元の確認、権限の絞り込み、文脈への影響という3点を押さえてください。ソフトウェアを導入するのと同じ慎重さが必要です。
信頼できる提供元のものだけを使う
サーバーは、状況によっては任意のコードを実行し、ローカルの資源にアクセスします。公式ドキュメントでも、信頼できるサーバーだけを導入するよう案内されています。
出所の分からないものを取り込むと、情報の持ち出しや意図しない操作につながる恐れがあります。便利そうだからという理由だけで追加しないでください。
特に注意が必要なのは、外部から取得した内容をそのまま扱う構成です。取得先の内容が書き換えられれば、当初は問題がなかったものが危険なものに変わる可能性があります。
権限は最小限にする
接続先に渡す権限は、業務に必要な範囲に絞ります。リポジトリを扱うなら読み取りのみ、データベースなら参照専用の役割を使うといった設計が基本です。
書き込みを許可するのは、その必要性が明確な場合だけにしてください。読み取りのみであれば、誤った指示が出ても被害は限定されます。
社内ルールの整備は生成AI利用時の情報漏えい対策と社内ルールの作り方にまとめています。
接続数が文脈を消費する点にも注意
見落とされがちですが、性能にも影響します。接続したサーバーの機能名や説明は、毎回のセッション開始時に読み込まれます。
つまり、接続を増やすほど、実際の作業に使える余地が狭まります。使っていない接続は削除しておくのが基本です。
また、機能の数が多いほど、どれを使うべきかの判断も難しくなります。目的に対して必要なものだけを残すほうが、結果的に精度も上がります。
定期的な棚卸しを運用に組み込んでください。半年前に試したまま放置されている接続は、性能面でも安全面でも負担になります。
組織で運用する
複数人で使う場合は、個人利用とは設計が変わります。管理者による制御、認証情報の扱い、審査の流れという3点を整理します。個人任せでは統制が効きません。
管理者による制御
組織向けには、管理者が設定を配布し、利用できる接続先を制御する仕組みが用意されています。許可する接続先と禁止する接続先を指定する運用が可能です。
配布した設定は、個人の設定で上書きできない形にできます。統制が求められる環境では、この方式を前提に設計してください。
端末の管理システムを使って配布する方法もあります。人数が多い組織では、手作業での設定を前提にしないほうが確実です。
認証情報の扱い
共有する設定ファイルに認証情報を書かないことが原則です。各自が環境変数として持ち、設定ファイルからは参照する形にします。
この構成であれば、サーバーの名前や接続先はチームで統一しつつ、認証情報は個人ごとに分けられます。誤ってリポジトリに登録してしまう事故も防げます。
自動実行の環境では、その仕組みが提供する秘密情報の管理機能を使ってください。設定ファイルに書き込んで配布する運用は避けます。
導入する接続先の審査
誰がどの接続先を追加できるかを決めておきます。個人の判断で自由に追加できる状態は、把握できない接続が増える原因になります。
審査の観点としては、提供元が明確か、必要な権限が過剰でないか、扱うデータの機密度に見合うかの3点が基本になります。
承認した接続先は一覧として記録に残してください。どの部署が何のために使っているかが分かる状態にしておけば、棚卸しや退職時の対応も進めやすくなります。
全社的な推進の設計は、AI導入を成功させる進め方と社内推進体制の作り方で解説しています。
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自社向けに作るという選択肢
公開されているサーバーで足りない場合は、自分たちで用意する道もあります。必要になる場面、設計のポイント、判断の目安を整理します。規格が公開されているため、実装自体は難しくありません。
既存のものでは足りない場合
社内独自のシステムを扱いたい場合、対応するサーバーは存在しません。この場合は、自社でサーバーを用意することになります。
既存のものがあっても、権限の制御が要件に合わない、必要な操作が含まれていないといった理由で自作を選ぶ例もあります。統制が厳しい環境ではこの判断になりやすくなります。
開発用のキットが公開されているため、ゼロから作る必要はありません。既存のAPIを持っていれば、その上に載せる形で構築できます。
作る際の設計のポイント
最も重要なのは、提供する機能の説明文です。この説明をもとに、AIがどの機能を使うかを判断するためです。
「問い合わせを実行する」といった曖昧な記述では、他の機能に埋もれます。「分析用データベースに対して参照のみの問い合わせを実行し、結果を返す」のように、対象と範囲まで書いてください。
権限の設計も同時に行います。参照と更新を別の機能として分ける、危険な操作は最初から実装しないといった判断が、運用時の安全性を決めます。
判断の目安
自作するかどうかは、対象システムの重要度と利用の頻度で判断します。日常的に使う中核のシステムであれば、作る価値があります。
逆に、たまにしか使わない業務であれば、既存の手段で代替できないかを先に検討してください。作ったものは保守が必要になります。
はじめから多機能にする必要もありません。よく使う操作を2つか3つに絞って公開し、実際の使われ方を見ながら広げる進め方のほうが、無駄が出にくくなります。
構築を伴う場合の進め方や費用感は、AI開発とは？進め方の流れ・費用相場・開発会社の選び方で整理しています。
まとめ｜設定範囲と権限を決めてから広げる
MCPは、AIと外部のツールやデータをつなぐための共通規格です。対応したサーバーを登録するだけで、課題管理、データベース、ブラウザ操作といった機能をClaudeから扱えるようになります。
設定で押さえるべきは範囲の使い分けです。自分だけか、プロジェクトを共有する全員か、全プロジェクトかを意識して登録すれば、動かない原因の多くは避けられます。チーム共有は設定ファイルをリポジトリに含める形が基本です。
そして、接続先はコードを実行しローカルの資源に触れます。信頼できる提供元に限る、権限は最小限にする、使わない接続は削除するという3点を守ったうえで、組織としての審査の流れを整えてください。
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