Claude CodeにカスタムMCPを追加してみた
はじめに
AI事業本部の竹口です。
Claude、賢いですよね。そんなClaudeにいい感じのWiki的な情報板や素敵なツールを渡したら、もっと痒い所に手が届くことでしょう。
今回はClaude CodeにMCP設定を追加していきます。
MCPの概要
MCP(Model Context Protocol)とは、AIと外部のシステムを繋ぐためのプロトコル(通信規格)です。
Anthropicが2024年11月に発表・オープンソース化しました。
Google CalendarやNotionに代表される多くの外部システムは、異なるソフトウェアやアプリケーション、Webサービス同士が、互いの機能を呼び出したり、データを共有したりするための API が提供されています。
しかし素のままのAPIをLLMが利用しようとした場合、
APIのドキュメントを読み込む → 適切なパラメーターを選択する → 適切なエンドポイントにリクエストを送信する → レスポンスから必要なデータだけを取得する
といった手順が必要になってしまいます。
もしそれらの手順をパッケージングしてツールとして渡せば、LLM達は良い感じに楽ができて目的の作業に集中できそうですね。
その パッケージをエコシステムとして様々なLLMで扱えるようにしたオープンソースの通信規格 が、MCP です。
やってみた
今回追加したMCPは、AWSが提供する AWS Knowledge MCP Server です。
これはAIに対して、AWSに関する正確で信頼できる情報ソースを提供してくれるとっても便利なナレッジMCPです。
AWS Knowledge サーバーにより、AI エージェントと MCP クライアントは、LLM 互換の形式で、ドキュメント、ブログ投稿、新着情報、Well-Architected ベストプラクティスなどの信頼できる知識にアクセスできます。
このMCPサーバーを、私のClaudeに接続してみました。
MCPサーバーのURLを取得
導入の手順が公式で用意されています。
こちらの [構成] の項目でサーバーの設定に必要なURLが公開されていました。
https://knowledge-mcp.global.api.aws
ターミナルでコマンドを実行
ターミナルを立ち上げ、プロジェクトディレクトリで以下のコマンドを実行します。
claude mcp add --transport http aws-knowledge https://knowledge-mcp.global.api.aws
この操作により、現在のプロジェクト内における自身のローカルマシンに限ってこのMCP接続の設定が適用されます。
結果の確認
claude mcp list
というコマンドによって、設定済みサーバーのリストを取得することができます。
aws-knowledgeがConnectedとなっていればOKです。
aws-knowledge: https://knowledge-mcp.global.api.aws (HTTP) - ✓ Connected
うまく設定できていることが確認できました。
MCP接続を適用するスコープ
MCPサーバーは適用するレベルを3種類の異なるスコープで設定できます。
| スコープ | 範囲 | 保存先 | 適したサーバー |
|---|---|---|---|
| ローカル（local） ※デフォルト | 現在のプロジェクト内の自分だけ | .claude.json（Git管理外） |
個人の実験的な設定、機密認証情報を含むサーバー |
| プロジェクト（project） | 同じリポジトリを使うチームメンバー全員 | .mcp.json（Git管理対象） |
チーム全員に同じツールを使ってほしいサーバー |
| ユーザー（user） | 自分のマシン上のすべてのプロジェクト | ユーザーのグローバル設定 | 個人的なユーティリティ、異なるプロジェクト横断で使うサービス |
claude mcp add --transport http <name> --scope user <url>
さいごに
MCPを接続することで、AIエージェントの利便性はどんどん向上します。
一方でセキュリティの観点からそのMCPのスコープ範囲は適切か、リスクのあるサーバーではないかなど、接続に関する責任はユーザーが負います。
リスクには十分気をつけながら、よいAIライフを送りましょう。
この記事がどなたかの助けになれば幸いです。
参考文献
