MCPの基本から実践まで

作成日 2025/05/04

MCPとは

MCPとは、Model Context Protocol の略で Anthropic 社が提唱したオープンソースのプロトコル。 LLM(Large Language Model)にコンテキストを提供する方法を標準化するためのもの。つまり、MCPはLLMを使用する際に外部システムと連携するための標準インターフェイスを提供する。

LLMに直接接続できる、構築済みの統合のリストが増えています
LLMプロバイダーとベンダーを切り替える柔軟性
インフラストラクチャ内でデータを保護するためのベストプラクティス

MCPが連携する外部リソース

MCPが連携する外部のリソースは以下のように3種類に分類することができる。

Tools(ツール) : LLMがデータベースを照会したり、メールを送信するなどのアクションを実行する
Resources(リソース) :モデルが出力を生成する際に参照する構造化データ（例えば、文書、ログ、APIの応答など）を提供する
Prompts(プロンプト) : 対話するための事前定義されたテンプレートで、一貫性と効率を確保する

MCPのアーキテクチャ

MCPはクライアントサーバアーキテクチャに従う。

用語	説明
MCPホスト	MCPを介してデータにアクセスする Claude Desktop、IDE、AIツールなどのプログラム
MCPサーバ	MCPを通じて特定の機能を公開する軽量プログラム
MCPクライアント	サーバと1:1でコネクションするプロトコルクライアント
ローカルデータソース	MCPサーバが安全にアクセスできるローカルのファイル、データベース、サービス
リモートサービス	MCPサーバが外部API等で接続できるインターネット上の外部システム

MCPホスト

簡単にMCPホストであるClaude Desktopの使用方法を解説します。ここではインストールにHomebrewを使用します。

brew install --cask claude

Claude > 設定 > 開発者を開きます。

構成を編集を押すと、claude_desktop_config.jsonが存在するディレクトリが開かれます。

VSCodeなどで以下のように編集します。

claude_desktop_config.json

{
    "mcpServers": {
        "weather": {
            "command": "node",
            "args": [
                "/ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDER/weather/build/index.js"
            ]
        }
    }
}

上記の場合だと、weatherがMCPサーバ名で、commandにサーバ起動の実行コマンドを指定、argsに引数を指定します。例えば、上記と同じことをPython(uv)で行う場合は以下のようになります。

claude_desktop_config.json

{
    "mcpServers": {
        "weather": {
            "command": "uv",
            "args": [
                "--directory",
                "/ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDER/weather",
                "run",
                "weather.py"
            ]
        }
    }
}

シンプルなMCPの実装

まず、mcp[cli]とhttpxをインストールする必要があります。 uvの場合は以下のコマンドでダウンロードします。

uv add "mcp[cli]" httpx

次にシンプルなMCPサーバを構築します。

src/server.py

from mcp.server.fastmcp import FastMCP
 
mcp = FastMCP(
    name="python_template",
)
 
 
@mcp.tool()
def hello_world() -> str:
    return "Hello, World!"
 
 
if __name__ == "__main__":
    mcp.run(transport="stdio")

サーバを呼び出すMCPクライアントを実装していきます。

src/client.py

import asyncio
 
from mcp import ClientSession
from mcp.client.stdio import StdioServerParameters, stdio_client
 
 
async def main():
    server_params = StdioServerParameters(command="python", args=["src/server.py"])
    async with stdio_client(server_params) as (read_stream, write_stream):
        async with ClientSession(read_stream, write_stream) as session:
            await session.initialize()
            result = await session.call_tool("hello_world", {"name": "MCP"})
            print("Tool result:", result.content)
 
 
if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

リモートのMCPサーバ

上記のシンプルな例ではmcp.run(transport="stdio")のように標準入力で受け取っています。これはローカルなサーバを期待しており、コンテナやリモートサーバの際は異なるアプローチが必要です。 FastMCPでは、transportにsseを指定できるのでこちらを使用していきます。

以下ではコンテナで起動する場合の例を挙げます。

from mcp.server.fastmcp import FastMCP
 
mcp = FastMCP(
    name="python_template",
    host="0.0.0.0",
    port=80,
)
 
 
@mcp.tool()
def hello_world() -> str:
    return "Hello, World!"
 
 
if __name__ == "__main__":
    mcp.run(transport="stdio")
    mcp.run(transport='sse')

Claude Desktop側でMCPサーバと接続してみます。Claude DesktopにはRemoteのMCPサーバの接続をサポートしていないので、npmでmcp-remoteというツールがあるのでこちらを使用する必要があります。(参考 : Claude Desktop App with HTTP-with-SSE-transport? · modelcontextprotocol · Discussion #16)

ちなみに、私の環境ではコンテナのポートの80はローカルの8000に割り当てられているのでconfigファイルは以下のようになります。

claude_desktop_config.json

{
    "mcpServers": {
        "hello": {
            "command": "npx",
            "args": [
                "mcp-remote",
                "http://localhost:8000/sse"
            ]
        }
    }
}