クロードコードMCPチュートリアル：仕組み（コーディング不要）

技術系のコミュニティにいると、「Claude Code」や「Model Context Protocol（MCP）」について話している人をよく見かけるでしょう。これは、AIモデルであるAnthropicのClaudeがさまざまな外部ツールに接続し、制御できるようにすることを約束する、開発者の間で大きな話題になっています。AIにデジタル世界の鍵を渡すようなものです。

しかし、エンジニアがコマンドラインやJSONファイルに興奮している一方で、他の人々にとってこれは実際に何を意味するのでしょうか？サポートチームを運営している、ITを管理している、またはオペレーションで働いている場合、技術的な手間よりも、より賢く、より独立したAIの結果に興味があるでしょう。

この記事はそんなあなたのためのものです。Claude Code MCPが何であるかを平易な言葉で説明します。何ができるのか、どんな素晴らしいことを約束しているのかを見ていき、開発者にとっては夢のようなものですが、ビジネスチームにとっては悪夢になり得る実践的なClaude Code MCPチュートリアルを紹介します。そして最後に、コードを一行も触れずにその力を得る、はるかに簡単な方法をお見せします。

Claude Code MCPチュートリアル: Model Context Protocol (MCP)を理解する

では、Model Context Protocolとは何でしょうか？最も簡単に考える方法は、AIのためのユニバーサル旅行アダプターのようなものです。ヨーロッパのヘアドライヤー、日本のゲームコンソール、アメリカの電話充電器を持っていて、ホテルには一種類のコンセントしかないと想像してください。MCPは、すべてのガジェットを特別な解決策なしで接続できるアダプターです。

これは、AIアプリケーションが単一の言語を使用して、互換性のあるツール、データベース、またはAPIと通信できるようにする標準です。これにより、開発者は、Jira、Slack、またはGitHubのような新しいサービスにAIを接続するたびに新しいコードを書く必要がなくなります。

基本的なレベルでは、いくつかの重要な部分で動作します:

• ホスト: これは、Claude CodeコマンドラインツールやClaudeデスクトップアプリのように、作業しているアプリです。

• MCPサーバー: これは、外部ツールへのゲートウェイとして機能する小さなプログラムです。たとえば、GitHub MCPサーバーは、問題を作成したりコードをレビューしたりするなど、GitHub固有のことを行う方法を知っています。

• MCPクライアント: これは、ホスト内でさまざまなMCPサーバーと通信する仲介役です。

graph TD  

A[ホストアプリ内のユーザー (例: Claude Code)] --> B{MCPクライアント};  

B --> C[ツールA用MCPサーバー (例: GitHub)];  

B --> D[ツールB用MCPサーバー (例: Slack)];  

C --> E[外部ツールA (GitHub API)];  

D --> F[外部ツールB (Slack API)];  

これらのサーバーはAIに3つの主要な能力を与えます:

1. ツール: これは、AIが実行できるアクションで、create_jira_ticketやsend_slack_messageのようなものです。

2. リソース: これは、AIが参照できるデータで、Confluenceウィキのページやデータベースからの顧客記録のようなものです。

3. プロンプト: これは、何度も繰り返し行う一般的なタスクのためにスラッシュコマンドで発火できる事前に書かれたテンプレートです。

基本的に、MCPはAIの頭脳と実際に物事を成し遂げるために必要なデジタルツールとの間に標準化された橋を構築します。

Claude CodeとMCPで何ができるのか？

MCPを通じてClaudeをツールに接続すると、デジタルの手足を与えて世界と対話できるようになります。それは単なるチャットボットではなく、アシスタントのように複雑で多段階のタスクを処理できるようになります。

これが開発者コミュニティが盛り上がっている理由です。突然、AIに対して、まるでSF映画から引っ張り出したようなことを頼むことができるようになります。

以下は、実際に可能になるいくつかの現実の例です:

• 開発ワークフローの自動化: 開発者は「JIRAチケットENG-4521の機能を実装し、GitHubでPRを開いてください」といったシンプルなことを入力できます。AIはJiraチケットを読み、必要なコードを書き、レビューのために提出することができます。

• 生産データの分析: エンジニアは「SentryとStatsigをチェックして、機能ENG-4521がどのように使用されているかを確認してください」と頼むことができます。AIはそれらのサービスに接続し、分析を返します。

• ビジネスツールとの統合: ワークフローは今や12以上の異なるアプリ間を飛び回ることができます。Claudeに「新しいFigmaデザインを使用して標準のメールテンプレートを更新してください」と頼むことができます。

• クラウドインフラの管理: 平易な英語でサーバーを管理することさえできます。「DigitalOcean上のすべてのアプリをリストし、このGitHubリポジトリから新しいものをデプロイしてください」といったプロンプトが実行可能なコマンドになります。

大きなアイデアは、AIアシスタントが技術的なワークフローのあらゆる部分に組み込まれる未来です。彼らは高レベルの目標を理解し、それを実現するためにさまざまなツールを使用する方法を見つけ出すことができます。これは本当に自律的に行動できるAIへの大きな一歩です。しかし、見ていくと、単に頼むだけでは簡単に達成できないことがわかります。

開発者向けの実践的な体験

それはすべて素晴らしいことのように聞こえますが、問題はそれをすべて設定することが非常に技術的なプロセスであり、開発者向けに作られていることです。これは設定メニューで簡単にオンにできる機能ではありません。このClaude Code MCPチュートリアルのこの部分では、設定が単純な約束よりもはるかに複雑である理由を示します。

まず、ツールを接続することは簡単なクリックではありません。コマンドラインターミナルを開き、claude mcp add...のような特定のコマンドを実行することを意味します。正しい名前、パス、引数を提供する必要があり、1つのタイプミスで全体が失敗する可能性があります。たとえば、サーバーを設定することは、秘密のAPIキーのような機密情報をコマンドに直接渡すことを意味することがよくあります。

次に、構成自体はJSONというデータ形式で書かれたプレーンテキストファイルに保存されます。これはコンピュータが好む形式ですが、人々にとっては非常に厳しいものです。あなたの.claude.jsonやclaude_desktop_config.jsonファイルの中の1つのカンマや括弧の誤りがすべてを壊す可能性があり、何が間違っているのかを見つけるのは本当に大変です。中には、すべての異なる検索ツールを管理するために独自のツールを構築しなければならなかった人もいます。

このビデオは、Claude CodeにMCPサーバーを追加する方法を完全に説明し、技術的な手順を示しています。

その上、接続したいすべてのサービスのためにAPIキーを生成し、管理する必要があります。これは、各ツールの開発者ポータルにログインし、新しいトークンを作成し、それを正しい場所に慎重に貼り付けることを含みます。また、ツールが利用可能な場所を制御するために、インストール「スコープ」（ローカル、プロジェクト、またはユーザー）のような概念を理解する必要があります。

最後に、問題が発生したとき、そしてそれは必ず発生しますが、トラブルシューティングはログファイルを読み、タイムアウトエラーをチェックし、ファイルパスをデバッグすることを意味します。これはエンジニアにとっては日常の作業ですが、サポートエージェントやITマネージャーにとっては完全な障害です。

ボトルネックは明らかです: MCPは非常に強力ですが、完全にエンジニアリングチームに依存することになります。サポートチームが新しい知識源を追加したり、AIがチケットをエスカレートする方法を変更したりしたい場合、自分たちで行うことはできません。チケットを提出し、開発者がコードを編集するのを待たなければなりません。

機能	約束	サポートチームにとっての現実
ツール統合	どのツールにもシームレスに接続。	コマンドラインを使用し、JSONファイルを編集するために開発者が必要。
カスタマイズ	AIワークフローをどんなニーズにも合わせて調整。	変更には技術的なスキルと設定ファイルの更新が必要。
セットアップ時間	迅速に接続。	トラブルシューティング、パスの検索、デバッグに数時間かかることも。
メンテナンス	標準化されていてシンプル。	ツールの更新とAPIキーの管理にはエンジニアリングが必要。

Claude Code MCPチュートリアルの簡単な代替案: コマンドラインなしでAIサポート自動化

では、ツールと統合されたAIが欲しいけれど、それに伴うエンジニアリングの頭痛を避けたい場合はどうすればいいでしょうか？ここでeesel AIのようなプラットフォームが登場します。eesel AIは、サポート、ITSM、およびオペレーションで自動化がすぐに機能する必要があるビジネスチーム向けに特別に構築されました。

開発者向けのMCPアプローチとeesel AIが同じ問題をどのように処理するかを比較してみましょう。

数分で始める、数ヶ月ではなく

MCPサーバーの設定にはエンジニアが数時間または数日かかることがありますが、eesel AIははるかに簡単な、DIYのセットアップを提供します。サインアップし、ヘルプデスクを接続し、基本的なAIエージェントを数分で稼働させることができます。営業電話、必須デモ、コマンドラインは不要です。

ワンクリック、コード不要の統合

すべてのツールに対してclaude mcp addを実行する代わりに、eesel AIは本当のワンクリック統合を備えたダッシュボードを提供します。あなたのZendeskヘルプデスク、Confluence知識ベース、内部Slackチャンネルを接続したいですか？ボタンをクリックし、接続を承認するだけで完了です。プラットフォームは、舞台裏で複雑なことをすべて処理します。

ビジュアルワークフローエンジンで完全なコントロール

AIに何をさせるかを指示するためにJSONファイルを編集することを忘れてください。eesel AIは強力で使いやすいプロンプトエディターとビジュアルワークフローエンジンを提供します。

• カスタムアクション: AIを簡単に設定して、Shopifyで注文詳細を調べたり、Freshdeskでタグを追加してチケットをトリアージしたり、特定の人に会話をエスカレートしたりする複雑なアクションを実行させることができます。コーディングは不要です。

• 選択的自動化: 簡単なビジュアルルールを使用して、AIがどのチケットに触れるべきかを正確に決定できます。小さく始めて、一般的な「方法」質問を処理させ、他のすべてを自動的にエスカレートさせることができます。このレベルのコントロールは、堅固なコードベースのシステムでは不可能です。

サンドボックス環境で自信を持ってテスト

開発者主導の展開で最大の懸念の1つはリスクです。AIが実際の顧客と正しく動作するかどうかをどうやって知ることができますか？eesel AIは素晴らしいシミュレーションモードでこれを解決します。AIをオンにする前に、過去のチケット数千件に対して安全なサンドボックスで実行できます。AIがどのように応答したかを正確に確認し、自動化率の正確な予測を得て、知識ベースのギャップを見つけることができます。顧客にリスクを与えることなく。

Claude Code MCPチュートリアル: 仕事に適したツールを選ぶ

Claude CodeとMCPは、エンジニアにとって本当にエキサイティングな開発です。カスタムAIワークフローを構築するための強力で柔軟で標準化された方法を提供し、AI駆動のコーディングアシスタントの新しい世界を開きます。ターミナルで生活し、呼吸する人々にとっては大きな前進です。

しかし、カスタマーサポート、IT、内部オペレーションのビジネスチームにとって、技術的なハードルはあまりにも高すぎます。自動化への道は、すべての小さな調整や新しい統合のためにエンジニアリングチームに依存することを意味するべきではありません。

eesel AIのようなプラットフォームは、このギャップを埋めるために構築されています。彼らは、コンテキストを理解し、ツールに接続し、行動を起こすことができる同じ強力な結果を提供しますが、誰でも使用できるセルフサービスのノーコードプラットフォームを通じてそれを行います。それは、仕事に適したツールを選ぶことに関するものであり、ビジネス自動化のためには、シンプルさとコントロールの両方を提供するものを選ぶことを意味します。

複雑さなしでサポートワークフローを自動化する準備はできましたか？

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