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AI研修2026-05-12最終更新: 2026-05-124分で読めます

Claude Code MCP 完全ガイド|業務導入する5ステップとsettings.json設定例【2026年最新】

Claude CodeMCPModel Context ProtocolAnthropicAI開発settings.jsonAI業務活用
上田拓哉

上田拓哉

監修

株式会社課題解決プラットフォーム 代表取締役

複数事業の経営を通じてAI活用を推進。ChatGPT・Claude・Geminiを自社業務に導入し、50社以上のAI研修を監修。現場目線のAI導入支援を行う実践者。

著者プロフィール →

Claude Code(Anthropic CLI)の MCP(Model Context Protocol)は、AIエージェントから外部ツールに安全にアクセスするための業界標準プロトコル。本記事では2026年最新仕様で、業務導入する5ステップとsettings.json の実装例、主要MCPサーバーの連携方法を解説します。

Claude Code MCP とは

MCP(Model Context Protocol)は Anthropic が2024年11月に公開したオープン標準で、Claude をはじめとする AIエージェントから外部ツール・データソースに安全にアクセスするための仕組みです(出典:Anthropic 公式 MCP仕様書)。

従来手法との違い

項目ChatGPT PlusClaude Code MCP
外部ツール連携カスタムGPT(GPTs)MCPサーバー
連携可能なツール数Web URL + 公式アプリ100+ の公式・コミュニティMCPサーバー
ローカルファイル操作不可可能(Filesystem MCP)
カスタム連携の難易度高(OpenAPI)低(npx 1コマンド or stdio)

settings.json の基本構造

claude_desktop_config.json の基本テンプレート:

{
  "mcpServers": {
    "github": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
      "env": {
        "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "ghp_xxxxxxxxxx"
      }
    },
    "slack": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-slack"],
      "env": {
        "SLACK_BOT_TOKEN": "xoxb-xxx",
        "SLACK_TEAM_ID": "T01XXXX"
      }
    },
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/Users/yourname/Documents"]
    }
  }
}

各MCPサーバーは command + args + env で起動。再起動時に自動で接続されます。

業務導入する5ステップ

Step 1: 業務要件の整理(30分)

「どの業務を AIで自動化したいか」をリストアップ:

  • エンジニア: GitHub PR作成・コードレビュー・コミット管理
  • マーケ: GA4分析・GSC データ取得・Ahrefs SEO監査
  • 営業: Salesforce / HubSpot のリード管理・メール作成
  • 総務: Notion / Google Workspace の文書検索・要約

Step 2: 必要なMCPサーバーの選定

主要な公式・コミュニティMCP一覧(出典:公式MCP Servers Registry):

MCP役割推奨業務
@modelcontextprotocol/server-githubGitHub APIエンジニア
@modelcontextprotocol/server-slackSlackコミュニケーション
@modelcontextprotocol/server-filesystemローカルFS共通
mcp-server-ga4Google Analytics 4マーケ
google-searchconsole-mcpSearch ConsoleSEO
@danielsogl/lighthouse-mcpLighthouseパフォーマンス
@modelcontextprotocol/server-google-mapsGoogle Maps営業

Step 3: settings.json への記述

各MCPサーバーの公式README に従って設定。例:

{
  "mcpServers": {
    "github": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
      "env": {
        "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "ghp_xxxxx"
      }
    }
  }
}

重要: API キー・トークンは環境変数で渡す(settings.json に直接書く場合はファイル権限を 600 に)。

Step 4: Claude Desktop / Claude Code の再起動

設定変更後、Claude Desktop を完全終了(Cmd+Q)→再起動。MCP接続が確立されると、Claude セッション内でツール一覧に追加されます。

Step 5: 動作確認とプロンプト設計

接続テスト:

  • 「GitHub の組織 X のPR一覧を取得して」
  • 「Slack の #general チャンネルに『お疲れさまでした』と送って」
  • 「GA4 で過去7日のセッション数を出して」

プロンプトテンプレートを業務別に作成し、CLAUDE.md(チーム共有ファイル)に記載すると効率化が加速。

法人活用の3パターン

パターン1: エンジニアチーム(5名規模)

  • GitHub + Slack + Filesystem MCP
  • 月20〜40時間の削減(PR作成・コードレビュー・PRノート生成)

パターン2: マーケチーム(3名規模)

  • GA4 + Search Console + Ahrefs + Lighthouse MCP
  • 月15〜30時間の削減(SEO監査・週次レポート自動化)

パターン3: 営業チーム(10名規模)

  • Salesforce / HubSpot MCP + Slack + Filesystem
  • 月30〜60時間の削減(提案書作成・顧客情報更新)

セキュリティの注意点

  1. アクセストークンの最小権限: 必要な操作だけに限定
  2. MFA 強制: 各サービスで二要素認証
  3. 監査ログ: GitHub Audit Log・Slack Audit Log を有効化
  4. 書き込み権限の慎重設定: 本番環境への直接書き込みは別承認フロー
  5. チーム共有時の認証: 個人トークンではなく、Service Account / Bot Token を使用

当社の Claude Code 業務導入支援

当社のAI研修では、Claude Code MCP の業務導入を以下のプログラムで支援します:

  • 設定ファイル代行作成(業務要件ヒアリング → settings.json 生成)
  • 主要MCP接続テスト(GitHub・Slack・GA4・GSC等)
  • チーム向け業務プロンプト集(50点以上)
  • 3ヶ月フォロー(月次効果測定 + 新規MCP追加支援)

330,000円〜人材開発支援助成金で最大75%補助対象。

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参考文献

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📌 この記事のポイント

Claude Code(Anthropic CLI)の MCP(Model Context Protocol)を業務導入する5ステップを2026年最新で解説。settings.json の設定例、主要MCPサーバー(GitHub・Slack・GA4・GSC)の連携方法、中小企業のAI業務効率化での活用事例まで完全網羅。

この記事は株式会社課題解決プラットフォーム2026-05-12に公開し、2026-05-12に内容を更新しました。内容の正確性を定期的に確認しています。最新の情報についてはお問い合わせください。

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