この記事でわかること
- MCP（Model Context Protocol）とは何か——Claudeを外部ツールと繋ぐ「共通プラグ」の正体
- MCPの接続方法を2パターンで解説——デスクトップアプリがある場合（GUI）と、ない場合（ターミナル＝Claude Code）
- Google Drive・Notion・Slackと繋ぐ、すぐ試せる活用例
「自社の業務をAIに任せたい」という方はこちら
AIサービスの詳細・無料相談はこちら →「ClaudeにNotionの議事録を読ませたい」
「Slackの会話を要約させたい」
「Google Driveの資料をもとに分析させたい」
上記のような作業を、毎回コピペせずに実現できる仕組みがMCP（Model Context Protocol）です。
この記事では、MCPが何なのかを非エンジニアの方にもわかるように噛み砕き、デスクトップアプリがある場合・ない場合の2通りで接続方法を解説します。
MCP（Model Context Protocol）とは？
MCPとは、ClaudeのようなAIと、外部のツールやデータを繋ぐための「共通の差込口（プラグ）」を定めた規格です。
2024年にAnthropic（Claudeの開発元）が提唱したオープンな標準で、今では多くのAIツールが対応しています。
イメージしやすいのは「USB Type-C」です。
かつては機器ごとに専用ケーブルが必要でしたが、Type-Cという共通規格ができたことで、1本でどの機器にも挿せるようになりました。
MCPはこれのAI版で、「Claud と Notion」「Claude と Slack」をそれぞれ専用開発しなくても、MCPという共通規格に従えば繋がるという発想です。
MCPがないと、AIに社内のデータを使わせるには毎回コピペで貼り付ける必要がありました。
コピペでも十分に便利かつ効率化はされますが、MCPで繋いでおけば、Claudeが必要なときに自分でツールを参照しにいくので、「コピペの往復」が丸ごと消えるのが最大の価値です。
なお、技術的な接続方式は2025年11月の仕様更新で「Streamable HTTP」が標準になりました。
難しく感じるかもしれませんが、利用者側は「対応サーバーを選んで繋ぐ」だけでよく、中身を理解する必要はありません。
MCPで何ができるのか（機能の核心）
MCPでできることは、大きく3つのレイヤーに分けると整理しやすくなります。
| レイヤー | できること | 例 |
|---|---|---|
| ① 読む（参照） | 外部ツールの情報をClaudeが読み取る | Notionの議事録を読んで要約する |
| ② 書く・操作する | 外部ツールに対して書き込み・更新する | Slackにメッセージを投稿する |
| ③ 自動化する | ①②を組み合わせて一連の作業を任せる | Driveの資料を読み→分析し→Notionに保存する |
つまりMCPは「Claudeに目と手を与える」仕組みです。
これまでチャット欄の中だけで完結していたAIが、実際の業務ツールに手を伸ばせるようになる。
ここが”なるほど！”のポイントです。
【接続方法①】デスクトップアプリがある場合（GUIで簡単）
Claudeのデスクトップアプリ（Claude Desktop）を使っている場合は、プログラミングなしの画面操作だけで繋げます。
非エンジニアの方には、まずこちらがおすすめです。
コネクタ（Connectors）で繋ぐ
NotionやGoogle Driveなど主要サービスは「コネクタ」として用意されています。
手順は次のとおりです。
1. Claude Desktopの「設定」→「コネクタ（Connectors）」を開く
2.繋ぎたいサービスを選ぶ（または「カスタムコネクタを追加」でURLを登録）
3.表示される画面でログイン・許可（OAuth認証）するだけで完了
また、チャット入力欄の左下にある「＋」ボタンからも、繋がっているコネクタを確認・利用できます。
たったこれだけの作業で、外部ツールとの連携ができ、コピペの手間が省くことができます。
【接続方法②】デスクトップがない場合（ターミナル＝Claude Code）
デスクトップアプリを使わず、ターミナルで動くClaude Codeを使っている場合は、コマンドで繋ぎます。
難しそうに見えますが、覚えるのは基本1つ「claude mcp add」だけです。
基本コマンド：claude mcp add
接続方式には、ネット越しのサービスに繋ぐ「HTTP」と、自分のPC内のプログラムに繋ぐ「stdio」があります。
例えばリモートのサービスを繋ぐ場合はこう書きます。
# リモート（HTTP）のMCPサーバーを追加する例
claude mcp add --transport http sentry https://mcp.sentry.dev/mcp
# 自分のPC内（stdio）のMCPサーバーを追加する例
claude mcp add --transport stdio my-db -- npx @modelcontextprotocol/server-postgres postgresql://localhost:5432/mydbポイントは、オプション（–transport など）はサーバー名より前に書くこと、stdioの場合は「--」で起動コマンドを区切ることです。
スコープ（どこまで共有するか）
繋いだMCPを「自分だけ使う」のか「チームで共有する」のかを、スコープで選べます。
| スコープ | 用途 |
|---|---|
| user（ユーザー） | 自分の全プロジェクトで使う個人用ツール |
| project（プロジェクト） | チームで共有するツール（.mcp.json をGitで共有） |
管理コマンド
# 接続済みのMCPサーバー一覧を表示
claude mcp list
# 特定サーバーの詳細を確認
claude mcp get github
# サーバーを削除
claude mcp remove githubあなたはどちらで繋ぐ？
| こんな人 | おすすめの接続方法 |
|---|---|
| プログラミングは不安。画面操作で繋ぎたい | ① デスクトップアプリ（コネクタ／拡張機能） |
| ターミナルで作業する／開発も自動化したい | ② Claude Code（claude mcp add） |
| チーム全員で同じツール構成を共有したい | ② Claude Code＋projectスコープ |
MCPの簡単な活用例（Google Drive・Notion・Slack）
実際にどう役立つのか、すぐ試せる3つの例を紹介します。
例1：Google Drive連携——資料を読ませて分析
Driveに置いた売上データや提案書をClaudeに読ませて、「この資料の要点を3つにまとめて」「先月との差分を分析して」と頼めます。
ファイルをいちいち開いてコピペする手間がなくなり、“社内データを知っているAI”として使えます。
また、この時ファイルのパスを指定することで、AIが迷わず該当データにアクセスすることが可能になります。
例2：Notion連携——議事録の要約・タスク化
Notionの議事録ページを読ませて「決定事項とToDoを抜き出して」と指示すれば、会議メモが一瞬で整理されます。
さらに「抽出したタスクをタスク管理DBに追加して」まで任せれば、記録から登録まで一気通貫で進みます。
例3：Slack連携——会話の要約・投稿
「このチャンネルの今日のやり取りを要約して」と頼めば、流れの速いSlackの議論も追いつけます。
逆に「決まった内容を○○チャンネルに共有して」と投稿まで任せることも可能です。
この3つを繋ぐだけでも、「Driveの資料を読む→Notionに整理→Slackで共有」という横断作業をAIに任せられるようになります。
注意点・よくある誤解
- 「繋げば何でも自動化される」わけではない：
MCPは”道具を渡す”仕組みで、実際に何をやるかは指示（プロンプト）次第です。 - 権限とセキュリティに注意：
MCPで繋ぐと、AIがそのツールのデータにアクセスできます。
社外秘データを扱う場合は、付与する権限の範囲を必ず確認しましょう。 - 提供元が信頼できるサーバーを選ぶ：
公式・著名なMCPサーバーから始めるのが安全です。
まとめ・次のステップ
MCPは、Claudeを「チャットの中だけのAI」から「実際の業務ツールを操作できるAI」へと進化させる共通規格です。
接続方法は2通りで、デスクトップアプリなら画面操作（コネクタ／拡張機能）、ターミナルなら claude mcp add。
まずはGoogle Drive・Notion・Slackのどれか1つを繋いで、「読ませる」ところから始めるのがおすすめです。
次のステップとして、繰り返す作業をAIに覚えさせる「Skill」を学ぶと、MCPと組み合わせて自動化の幅が一気に広がります。
よくある質問（FAQ）
Q. MCPを使うのにプログラミングの知識は必要ですか？
A. デスクトップアプリのコネクタや拡張機能を使えば、プログラミングなしの画面操作だけで繋げます。
ターミナル（Claude Code）の場合もコマンド1行で完結するため、コピペで対応できます。
Q. デスクトップアプリ版とターミナル版、どちらを使うべき？
A. 非エンジニアの方や、まず手軽に試したい方はデスクトップアプリ版がおすすめです。
開発作業の自動化や、チームでツール構成を共有したい場合はターミナル版（Claude Code）が向いています。
Q. MCPで繋ぐと情報漏えいのリスクはありますか？
A. AIが繋いだツールのデータにアクセスできるようになるため、付与する権限の範囲は必ず確認してください。
公式・信頼できる提供元のサーバーから始め、社外秘データは慎重に扱うのが安全です。
Q. MCPとSkillは何が違いますか？
A. MCPは「外部ツールと繋ぐ仕組み（目と手）」、Skillは「繰り返す作業の手順を覚えさせる仕組み（マニュアル）」です。
両者を組み合わせると、外部ツールを使った定型業務をまとめて自動化できます。
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