ClaudeでMCPを使う — MCPとは何か・claude.ai/Desktop/Claude Codeへの接続手順

ClaudeでMCPを使うと、NotionやGitHub、Slack、社内データベースの中身を、Claudeが直接読んで操作できるようになります。MCP(Model Context Protocol)は、AIアプリを外部のツールやデータにつなぐためのオープン規格です。Claudeでは、claude.aiとClaude Desktopの「コネクタ」、Claude Codeのclaude mcp add、APIのmcp_serversという3つの入口から使えます。

規格そのものは無料のオープンソースで、claude.aiのFreeプランでもカスタムコネクタを1つ追加できます。つなぐ前に知っておきたいのは、入口によって接続がAnthropicのクラウドから出るか、手元のPCから出るかが違うことです。

MCPとは何か — Claudeと外部ツールをつなぐ共通規格

MCPとは、AIアプリケーションと外部システムのつなぎ方を共通化したプロトコルです。Anthropicが2024年11月に公開し、2025年12月からはLinux Foundation傘下の中立組織が管理しています。

接続先の機能を公開するプログラムを「MCPサーバー」と呼びます。ClaudeやChatGPT、VS Codeのような対応アプリは、同じMCPサーバーにそのままつながります。claude.aiでは、MCPサーバーへの接続を「コネクタ」という名前で扱っています。

ClaudeでMCPを使うと何ができるか

サービスごとの連携コードを書かなくても、自然文の依頼がそのまま外部システムへの操作になります。人が画面間でコピー&ペーストしていた作業が、サーバーを1つ接続するだけで会話の射程に入ります。

どの依頼も、Claudeが複数の外部システムを同じ流儀で読み書きしている点で共通します。会計や経理のような業務SaaSでも同じで、マネーフォワード クラウド会計の仕訳チェックを任せる例はClaudeでマネーフォワード クラウド会計の仕訳をチェックするで手順を追えます。

よく使われる接続先には、サービスごとの手順をまとめた記事があります。

用途別の早見はおすすめMCPサーバー10選にもまとめています。

ClaudeでMCPを使う3つの入口 — コネクタ・claude mcp add・API

入口は3つで、どれを選ぶかは「誰が・どこで使うか」で決まります。同じMCPサーバーでも、入口によって接続のしかたと届く範囲が変わります。

選んだ後で効いてくるのは、接続がどこから出ていくかです。ここを取り違えると、社内のサーバーにつながらない理由が分からなくなります。

claude.ai・Claude DesktopでMCPコネクタを追加する手順

ディレクトリに載っているサービスは、サインインまで4手順で終わります。claude.aiでもDesktopでも画面は同じ「カスタマイズ」です。

ディレクトリに無いサービスは、URLを指定するカスタムコネクタとして足します。Free・Pro・Max・Team・Enterpriseのどのプランでも使えますが、Freeは1つまでです。ProとMaxでは次の画面から追加します。

番号3は一覧に表示される名前で、番号4にサーバーのURLを入れます。続く画面で、サインインのタイミング(今すぐ / 必要に応じて / サインインなし)と、OAuthクライアントの扱いを選びます。APIキーで認証するサーバーは、リクエストヘッダーの欄に固定の認証情報を入れます。追加後に設定を変えるには、一度削除して入れ直します。

TeamとEnterpriseでは、組織設定の「コネクタ」からオーナーが追加し、メンバーが各自のアカウントで認証します。固定のAPIキーを使うコネクタは、使う全員がそのキーの権限で外部サービスに届きます。Coworkでの作り方はCoworkカスタムコネクタ自作ガイドで手順を追えます。

Desktopの拡張機能は、.mcpb(MCP Bundle)形式のパッケージです。「設定 > デスクトップアプリ」で拡張機能の「管理」を開き、「拡張機能を参照」から入れます。Node.js・Python・バイナリのサーバーに対応し、Node.jsは同梱されているので別途のインストールは要りません。プラットフォームごとの対応範囲はClaudeアプリの入手方法と使い方で確かめられます。中身と導入の詳細はmcpbファイルとはへ。ディレクトリ外のサーバーをclaude_desktop_config.jsonに手書きするなら、Claude Desktop MCP設定ガイドが近道です。

コネクタを10個以上オンにしているなら、ツールアクセスを「オンデマンド」に切り替えると会話のスペースが空きます。「+」の「コネクタ」から「ツールアクセス」で選べます。モード別の挙動はClaudeのツールアクセスを管理するで比べられます。コネクタ全般の一覧とディレクトリの使い方はClaudeのコネクタとはで扱っています。

Claude CodeでMCPサーバーを追加する最短手順

Claude Codeへの追加はターミナルで行います。認証の要らないClaude Codeのドキュメント検索サーバーで流れを確かめると、他のサーバーでも同じ手順で進められます。

1と2を実際に打つと、次のようになります。

claude mcp add --transport http claude-code-docs https://code.claude.com/docs/mcp
claude mcp list

SentryのようにOAuth対応のサーバーは、追加したあと/mcpかシェルのclaude mcp login sentryでサインインします。SSH先のようにブラウザが無い環境では、--no-browserを付けるとURLが表示されます。シェルからの認証はclaude mcp login/logoutで扱っています。

ローカルで動かすstdioサーバーは、--の後ろに起動コマンドを渡します。--が無いと、サーバーに渡すつもりのフラグをClaude Codeが自分のオプションとして読んでしまいます。

claude mcp add playwright -- npx -y @playwright/mcp@latest
claude mcp add --env AIRTABLE_API_KEY=YOUR_KEY --transport stdio airtable \
  -- npx -y airtable-mcp-server

SSEしか公開していないサービスも、v2.1.265以降は--transport httpで追加すればSSEへ自動で切り替わります。Claude Desktopに設定済みのサーバーは、macOSとWSLならclaude mcp add-from-claude-desktopで取り込めます。名前にスペースなどを含むサーバーは取り込まれません。JSONのまま登録したい場合はclaude mcp add-jsonが使えます。

保存先は3つのスコープから選びます。既定はlocalで、追加したプロジェクトでだけ有効です。

projectスコープのサーバーは、初回の起動時に承認を求められます。同じ名前が複数のスコープにあると、local・project・user・プラグイン・claude.aiのコネクタの順で1つだけが使われます。.mcp.jsonの書式や出力上限の調整まで含めた全体ならClaude Code MCP設定ガイドが近道です。

ClaudeのMCPは無料で使えるか — プラン別の料金と上限

MCPの仕様とSDKは無料です。かかるのは、どの入口からClaudeを使うかの料金と、つなぐ先のサービスの利用料です。

Claude Codeをサブスクリプションで使うならPro以上かTeam・Enterpriseの契約が、APIキーで使うならトークンの従量課金が前提です。APIの料金表には、MCPコネクタ専用の項目がありません。ツールの定義・呼び出し・結果がすべて入力と出力のトークンとして数えられ、ほかのリクエストと同じトークン単価で課金されます。プランの全体はClaudeの料金プラン、Freeで使える範囲はClaudeの無料プランで比べられます。

claude.aiのコネクタとClaude CodeのMCP設定はどう連動するか

同じアカウントでも、claude.aiとClaude Codeの設定は片方向にしか流れません。つまずきやすい3点を会話の形で並べます。

組織がツールごとに設定した「承認が必要」は、Claude Codeが呼び出しのたびに確認を出します。この確認はautoやbypassPermissionsの権限モードでも省かれません。例外はデスクトップアプリのローカルセッションとSSHセッションで、この設定がClaude Codeに届かず確認は出ません。claude.aiのコネクタをClaude Codeだけで止めたいときは、設定に"disableClaudeAiConnectors": trueを書きます。

MCPの仕組み — Claudeの中で動くホスト・クライアント・サーバー

Claude Codeに2つのMCPサーバーを追加すると、Claude Codeがホストになり、サーバーごとに専用のクライアントを1つずつ作ります。登場人物はこの3者で、役割ははっきり分かれています。

GitHubとSentryにつなげば、Claude Codeの中では2つのクライアントがそれぞれの接続を持ちます。サーバー側は1度作れば、Claude CodeでもVS CodeでもChatGPTでも使い回せます。

データ層とトランスポート層

プロトコルの中身は2つの層に分かれます。内側のデータ層はJSON-RPC 2.0を土台にした交換形式で、機能の発見・実行・通知の書き方を決めています。外側のトランスポート層は、そのメッセージをどう運ぶかの通信路です。ローカルで完結する処理はstdio(標準入出力)、リモートのSaaS連携はStreamable HTTPが基本です。選び方は後の「接続方式と認証」の節で扱います。

サーバーの3要素 — Tools・Resources・Prompts

MCPサーバーがClaudeに渡せる機能は3種類です。Claude Codeではそれぞれ呼び出し方が違います。

サーバー側のツール一覧が変わると、購読しているクライアントに変更通知が届き、再接続なしで反映されます。再取得の失敗時の挙動や再接続の上限はMCPのツール更新と接続断からの自動再接続の仕組みで扱っています。サーバーが利用者に確認や追加入力を求める仕組み(Elicitation)もあります。

2026-07-28版で仕様はどう変わったか

MCPの仕様は日付で版を管理しており、最新は2026-07-28版です。この改訂で、接続の作法がステートレスなWeb APIに寄りました。接続の最初に交わしていたinitialize/initializedのハンドシェイクが無くなり、各リクエストが自分のプロトコルバージョンと対応機能を持ち歩きます。対応状況を先に知りたいクライアントは、いつでもserver/discoverを呼べます。

Streamable HTTPからは、プロトコルレベルのセッションとMcp-Session-Idヘッダーが削除されました。tools/listのような一覧は接続ごとに変わらなくなり、呼び出しをまたいで状態を持ちたいサーバーは、ツールの引数として渡すハンドルを使います。実験機能だったTasksはコア仕様から外れ、公式の拡張(io.modelcontextprotocol/tasks)に移りました。

サーバーからクライアントへの逆向きのやり取りは、Multi Round-Trip Requests(MRTR)に一本化されました。サーバーはresultType: "input_required"の結果で必要な情報をinputRequestsとして伝えます。クライアントはinputResponsesを添えて元のリクエストを送り直します。

同じ改訂で、Roots・Sampling・Loggingの3機能と、OAuth 2.0のDynamic Client Registration(DCR、クライアントの動的登録)が非推奨になりました。移行先は次のとおりです。

• Roots → ツールの引数やリソースURIでディレクトリを渡す
• Sampling → サーバーからモデルのAPIを直接呼ぶ
• Logging → 標準エラー出力かOpenTelemetryへ出す
• DCR → Client ID Metadata Documents(DCRは対応していない認可サーバーとの互換のために残る)

既存のサーバーがすぐ動かなくなるわけではありません。仕様は12か月以上の廃止猶予を設けており、2025-11-25版以前のハンドシェイク方式とも下位互換で通信できます。Claude Codeは、新しい版に対応したクライアント(v2ランタイム)を持っています。機能フラグを取得するセッションではv2.1.232以降、それ以外のセッションでもv2.1.274以降で、これが既定です。v2ランタイムは、新しい版に対応したサーバーにだけ新しい版で接続します。版ごとの差分はMCP仕様のバージョン履歴で追えます。

なぜMCPが必要なのか — M×N問題とFunction Callingとの違い

MCPが無ければ、ClaudeからNotionとGitHubを使うにも、ChatGPTから同じ2つを使うにも、それぞれ別の連携を作る必要がありました。M個のAIアプリとN個のサービスをつなぐと、個別の統合はM×N通りになります。

MCPはこれをM+Nに変えます。AIアプリはMCPクライアントを1度実装すれば任意のサーバーにつながり、サービス側はサーバーを1度書けば任意の対応アプリから使われます。エディタ横断で補完や診断を共通化したLanguage Server Protocol(LSP)と同じ発想で、MCPの仕様にもLSPから着想を得たと書かれています。

従来の統合方法と並べると、違いは再利用の範囲と機能の発見のしかたに出ます。

MCPは、各モデルの関数呼び出し(Function Calling / Tool Use)を置き換えるものではありません。「どのツールをどの引数で呼ぶか」を決めるのは引き続きモデルの機能です。MCPはその外側にある、ツールの定義・発見・実行・データの受け渡しを標準化します。対応ホストは受け取ったツール定義を内部で関数呼び出しに渡しており、両者は階層が違うだけで一緒に動きます。

MCPのエコシステム — 採用状況・Registry・ガバナンス

MCPは、もはやAnthropicだけの規格ではありません。公開から約2年で、競合を含む主要なAIベンダーが採用する業界標準になりました。

OpenAIの採用が転換点でした。最大の競合がAnthropic発のプロトコルをそのまま取り込んだことで、特定ベンダーの囲い込み規格になるという初期の懸念は薄れました。GeminiもMCPを採用しています。ChatGPT、Gemini、Microsoft Copilot、VS Code、CursorがMCPクライアントとして動き、同じサーバーを使い回せます。VS Code本体の設定はVS Code MCP設定ガイド、Cursorのmcp.jsonはCursor MCP設定ガイドで扱っています。claude.aiのコネクタとChatGPTのアプリで同じサーバーが動くかはClaudeのコネクタとChatGPTのアプリの違いで比べています。

ガバナンスの中立化 — Agentic AI Foundation

2025年12月9日、AnthropicはMCPをLinux Foundation傘下の新組織Agentic AI Foundation(AAIF)に寄贈しました。AAIFはAnthropic・Block・OpenAIの3社が共同で設立し、Google・Microsoft・AWS・Cloudflare・Bloombergが支援しています。競合同士が同じ財団に関わることで、プロトコルの行方が一企業の判断に左右されない体制になりました。

寄贈の時点で、公開中のMCPサーバーは1万件超、Claudeのコネクタのディレクトリは75件超ありました。PythonとTypeScriptのSDKは合計で月間9,700万ダウンロードを超えています。仕様の改訂は、GitHub上のSEP(仕様改善提案)とワーキンググループで進みます。2026年10月22日には、Agent SkillsもAAIFへ寄贈されました(経緯はAnthropicがAgent SkillsをAAIFへ寄贈)。

サーバーはどこから来るか — 供給元・Registry・信頼ラベル

接続先のMCPサーバーには、大きく3つの供給元があります。

1つ目は、サービス事業者が自ら運営する公開のリモートサーバーです。GitHub、Sentry、Notion、Stripe、Slackなどが代表例で、多くがOAuth認証を採用しています。データウェアハウスのSnowflakeもこの型で、読み取り専用のコネクタとして提供されています(詳細はClaude Snowflake連携ガイド)。

2つ目は、オープンソースのリファレンス実装やコミュニティ製のサーバーです。ファイルシステム操作やブラウザ自動化のPlaywrightのような汎用機能を、ローカルで提供します(導入はPlaywright MCPサーバーの使い方)。事業者が公式サーバーを出していない製品では、ここに頼るしかないこともあります。Workdayには公式のSana from Workdayコネクタが加わっており、条件はClaude Workday連携の現状で確かめられます。

3つ目は自作のサーバーで、社内APIや独自のデータベースをClaudeに開放する用途です。なお1つ目の型でも、接続形態がリモートとは限りません。Pulumi Corporation公式の@pulumi/mcp-serverは、npmで配布されるローカル実行型です。Claude Codeからプレビュー・デプロイ・スタック出力の取得を自然文で行えます(詳細はPulumi MCPサーバーの使い方)。

公開サーバーを探す入口として、MCP Registryがあります。Anthropic・GitHub・PulseMCP・Microsoftなどが支える公式のメタデータ集約所で、サーバーの名前・置き場所・起動方法を標準のserver.jsonで載せています。プレビュー段階で、社内ネットワーク限定のような非公開サーバーは掲載できません。仕組みはMCP Registryとはにあります。

claude.aiのディレクトリでは、コネクタの審査の深さが3段階のラベルで示されます。

ラベルが変えるのはディレクトリでの見え方だけで、接続後の機能や権限は同じです。自社のサーバーを掲載する側の審査基準はAnthropic Connectors Directoryとはにあります。

ClaudeのMCP接続方式と認証 — stdio・HTTP・OAuth

接続方式は、接続先がローカルかリモートかでほぼ決まります。

stdioはクライアントがサーバーを子プロセスとして起動する方式で、ネットワークを介しません。Claude Codeは起動したサーバーにCLAUDE_PROJECT_DIRを渡すので、サーバーはプロジェクトのルートを作業ディレクトリに頼らず知れます。Streamable HTTPはリモートの常駐サーバーと通信する方式で、BearerトークンやAPIキーといったHTTP標準の認証が使えます。SSEは2025-03-26版から非推奨で、後方互換のためだけに残っています。

OAuthの認証は、サーバーが対応していれば自動で進みます。Claude Codeは、サーバーが401か403を返すと「認証が必要」と判定し、/mcpにサインインを促す表示を出します。クライアントの登録にはDCRかCIMD(Client ID Metadata Document)が使われます。どちらも使えないサーバーでは、開発者ポータルで発行したクライアントIDを--client-idで渡します。リダイレクト先が固定されているサーバーには--callback-portでポートを合わせます。

トークンは自動で更新されます。保存済みのトークンが401で拒否されると、Claude Codeは更新と再接続をして1回だけ再試行し、それでも失敗したときに/mcpで警告します。クライアントシークレットはmacOSではキーチェーン、それ以外では認証情報のファイルに保存されます。401応答を起点にした認可サーバーの発見からPKCE付きのトークン取得まではリモートMCPのOAuth認証で扱っています。

Claude APIのMCPコネクタ

自社アプリに組み込むなら、Messages APIのmcp_serversでリモートのMCPサーバーにつなぎます。ベータヘッダーmcp-client-2025-11-20を付けて呼び出し、使うツールはtools配列のmcp_toolsetで選びます。

curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
  -H "X-API-Key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "anthropic-beta: mcp-client-2025-11-20" \
  -d '{
    "model": "claude-opus-5-5",
    "max_tokens": 1000,
    "messages": [{"role": "user", "content": "What tools do you have available?"}],
    "mcp_servers": [{"type": "url", "url": "https://example-server.example.com/mcp",
      "name": "example-mcp", "authorization_token": "YOUR_TOKEN"}],
    "tools": [{"type": "mcp_toolset", "mcp_server_name": "example-mcp"}]
  }'

制約は4つです。対応するのはツール呼び出しだけで、ResourcesとPromptsは含みません。サーバーはhttps://で始まるURLで公開されている必要があり、ローカルのstdioサーバーは直接つなげません。ゼロデータ保持(ZDR)の対象外で、標準の保持ポリシーが適用されます。提供面はClaude API・Claude Platform on AWS・Microsoft Foundryで、いずれもベータです。

OAuthのトークンは、API呼び出しの前に自分で取得して更新する前提です。テスト用のトークンは、npx @modelcontextprotocol/inspectorで起動するMCP Inspectorで取れます。サーバーのツール一覧を記録して固定したい場合は、mcp-client-2026-09-15(ベータ、Claude APIのみ)に置き換えます。前者の機能をすべて含むヘッダーです。stdioのサーバーやPrompts・Resourcesまで扱うなら、Anthropic SDKのMCPヘルパー関数と自前のMCPクライアントを組み合わせます。API全体の構成はAnthropic API完全ガイド、Agent SDKでの実装はAgent SDKクイックスタートにあります。

ClaudeでMCPを使うときのセキュリティ — 何を許可するか

MCPサーバーをつなぐと、Claudeはそのサービスでのあなたの権限を引き継ぎます。元のサービスで見られないファイルやチャンネルには、Claudeも届きません。逆に、固定のAPIキーで認証するコネクタは、そのキーが届く範囲すべてに届きます。

指摘されてきたリスクは、外部コンテンツを経由したプロンプトインジェクション、信頼済みのツールに見せかけた同名ツールのすり替え、複数ツールの組み合わせによるデータの持ち出しなどです。サーバーの開発者は、ツールの中身を後から変えられます。Verifiedのラベルも審査時点の機能テストで、セキュリティ監査ではありません。

claude.aiでは、コネクタのツールごとに「常に許可」「承認が必要」「ブロック」を選べます。読み取りと書き込みで分けておくと、誤操作の影響を小さくできます。

Researchの機能は、追加の承認なしにコネクタのツールを自動で呼びます。カスタムコネクタと組み合わせるときは、書き込みのできるツールを先にオフにしておくと安全です。接続前の信頼確認・権限ルール・組織管理の3層で許可範囲を決める基準はMCPセキュリティガイドにあります。

組織はClaudeのMCP利用をどう制限できるか

Claude Codeは既定で、誰でも好きなMCPサーバーを追加できます。組織で絞る仕組みは「固定配布」「追加配布」「事後のふるい分け」の3系統で、目的に応じて組み合わせます。

managed-mcp.jsonは、OSごとに置き場所が決まっています。

• macOS: /Library/Application Support/ClaudeCode/managed-mcp.json
• Linux / WSL: /etc/claude-code/managed-mcp.json
• Windows: C:\Program Files\ClaudeCode\managed-mcp.json

MDMやグループポリシーのように管理者権限で書き込める経路で配り、サーバー側の管理設定からは配れません。このファイルは端末の全ユーザーが読めるので、APIキーは書かず${VAR}展開かOAuthで渡します。

managed-mcp.jsonを置くと、claude.aiのコネクタも既定で読み込まれなくなります。一緒に使うには、管理設定でallowAllClaudeAiMcpsをtrueにします(v2.1.149以降、詳しくはallowAllClaudeAiMcps)。許可リストと拒否リストは、URL・起動コマンド・表示名のどれかで一致を判定します。表示名はclaude mcp addで利用者が自由に付けられるラベルなので、URLかコマンドで縛るほうが効きます。拒否リストは常に許可リストより優先されます。

設定の効き方は、claude mcp listに配布したサーバーだけが並ぶかで確かめられます。テスト用のURLで追加を試す方法もあります。claude mcp add --transport http test https://example.com/mcpが「enterprise MCP configuration is active」で失敗すれば効いています。ブロックされたサーバーは/mcpやclaude mcp listから警告なく消えるだけなので、対象を利用者に伝えておくと混乱を避けられます。どのサーバーが実際に使われているかは、OpenTelemetryの出力でOTEL_LOG_TOOL_DETAILS=1を付けると集計できます。許可リストの書き方はClaude CodeのMCP許可リスト、設定ファイルの階層はClaude Code settings.json完全ガイドにあります。

社内ネットワークのMCPサーバーにClaudeから届かせるには

社内ネットワークだけに置いたサーバーをClaudeにつなぐには、これまでインバウンドのポートを開けるか、サービスを公開する必要がありました。MCP tunnelsは、社内からの外向きの接続だけでClaudeに届かせる仕組みです。研究プレビューで、利用には申請が要ります。

社内に置く部品は2つです。Cloudflareのオープンソースのcloudflaredが外向きのトンネルを張り、Anthropicが配布するプロキシが内側のTLSを終端して、目的のMCPサーバーへ振り分けます。公開したサーバーにはdocs.<トンネルドメイン>のようなホスト名が割り当てられます。

届け先は作った場所で分かれます。Consoleで作ったトンネルは、Managed AgentsのセッションとMessages APIのmcp_serversで使います。claude.aiのコネクタとして使うには、Enterpriseプランの組織がclaude.ai側でトンネルを作り、カスタムコネクタとして登録します。

保護は3層です。AnthropicとCloudflareの間の外側のmTLSが不正な接続元を弾き、内側のTLSがCloudflare自身にもペイロードを読ませません。そのうえで各サーバーのOAuth認証が、認可されていない呼び出しを止めます。トンネルのトークンとTLSの秘密鍵は、両方を奪われるとプロキシになりすまされる組み合わせで、その管理と証明書の更新は自社の責任範囲です。構成の詳細はMCP tunnelsのアーキテクチャにあります。

MCPサーバーを自作してClaudeにつなぐ入口

MCPサーバーはTypeScriptとPythonを筆頭に複数の言語のSDKがあり、数十行から書き始められます。作るのはTools・Resources・Promptsの組み合わせで、テストにはMCP Inspectorが使えます。

Claude Codeなら、公式プラグインに雛形を作らせる方法もあります。/plugin install mcp-server-dev@claude-plugins-officialで入れ、/mcp-server-dev:build-mcp-serverを実行します。用途を聞かれたうえで、リモートのHTTPかローカルのstdioの雛形ができます。

Claude Codeで使うサーバーを作るときは、サーバーの指示文が効いてきます。Claude Codeは既定でツール検索を有効にしており、起動時に読むのはツール名と指示文だけです。指示文と事前に読ませるツールの説明は4,096文字で切られるので、要点と検索されそうな語を冒頭に置きます。TypeScript SDKでの実装からnpmとMCP Registryでの配布までは、MCPサーバーを自作してClaude Codeにつなぐにコードつきでまとめています。

ClaudeでMCPがつながらないときの切り分け

Claude Codeで動かないときは、claude mcp listか/mcpの状態表示から入ると早く絞れます。上から順に確かめ、止まった段の対処をします。

接続できた後のつまずきで多いのは、時間と出力の上限です。起動待ちはMCP_TIMEOUT、ツール実行の待ちはMCP_TOOL_TIMEOUTで、別の変数です(違いはMCP_TIMEOUTとMCP_TOOL_TIMEOUTの違い)。メインの会話で2分を超えたツール呼び出しは自動でバックグラウンドに移り、/tasksに並ぶので、セッションは止まりません。

ツールの出力は1万トークンを超えると警告が出て、既定では2万5,000トークンが上限です。上限はMAX_MCP_OUTPUT_TOKENSで引き上げられます。画像を含まない結果が上限を超えると、会話には貼られずファイルに保存され、Claudeが必要なときに読みます。ツール呼び出しそのものをコード実行に置き換えて消費を抑える設計はMCPでコード実行する設計が参考になります。症状別の詳しい手順はMCPサーバーに接続できないときの切り分け手順にあります。

よくある質問

MCPサーバーとMCPクライアントはどちらを作ればよいですか?

自分のデータやツールをAIに使わせたいならサーバー、AIアプリそのものを作っているならクライアントです。大半の開発者が作るのはサーバー側で、Claude CodeやChatGPTのような既存のホストをそのままクライアントとして使います。

スマートフォンのClaudeアプリでもMCPは使えますか?

使えます。claude.aiかDesktopで接続したリモートのコネクタは、次にモバイルアプリへログインしたときから会話で使えます。モバイルからの新規の接続はベータで、Desktopの拡張機能はClaude Desktop専用です。

まとめ

社内のサーバーならClaude Codeか拡張機能、SaaSならコネクタが最短の入口です。チームに広げるときは、書き込みツールの権限を先に決めてから.mcp.jsonや管理設定で配ると、あとから絞り直す手間が減ります。自作のサーバーに進むなら、MCPサーバーを自作してClaude Codeにつなぐが次の一歩です。