どうも、みなさん！普段からShopifyのAPI開発で苦労している皆さんに朗報です。最近、僕が触ってみて「これマジですごい！」と思ったモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーについて、今日は熱く語らせてください！
ソフト開発の世界って本当に日進月歩で、ついていくのが大変ですよね。そんな中で登場したMCPサーバーは、AIアシスタントと専門知識をつなぐ超便利ツールなんです。簡単に言うと、AIツールがAPI仕様書やドキュメント、スキーマにサクッとアクセスできるようにして、開発をめちゃくちゃ効率的にしてくれるんですよ。
正直言って、これまでの開発って「ドキュメント見て→コード書いて→また分からなくなってドキュメント見て…」の無限ループでしたよね。MCPサーバーを使えば、そんな面倒なコンテキスト切り替えがほぼなくなります。AIに「これどうやるの？」って聞くだけで、AIが最新のAPI仕様書を参照してくれるんです。超楽ちん！
Shopify Dev MCP Serverは、このアプローチの実証例で、AIアシスタントをShopifyのeコマースAPIエコシステムに直結させてくれます。これ使えば、AIがShopifyのドキュメントを検索したり、GraphQLスキーマを調べたりできるので、あのややこしいShopify APIがグッと身近になりますよ。
複数のAPIを扱うチームなら、異なるMCPサーバーを組み合わせることで、AIアシスタントが複数のAPIに詳しくなって、もう最強の開発環境の完成ですよ！
Shopify Dev MCPサーバーには、こんな便利機能があります：
これらの機能のおかげで、Shopifyの統合やアプリ開発が格段に楽になります。特に初心者の方には、学習コストが大幅に削減されるのでオススメです！
Shopify Dev MCPサーバーの設定は、めちゃくちゃ簡単です。
以下のコマンドをターミナルに打ち込むだけ！
npx -y @shopify/dev-mcp@latest
{
"mcpServers": {
"shopify-dev-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@shopify/dev-mcp@latest"]
}
}
}
AIアシスタントに以下のように質問してみてください：
"ShopifyのドキュメンテーションでProductリソースに関する情報を検索できますか？"
AIアシスタントは、search_dev_docs ツールを使用して、以下のような応答を返します：
ShopifyのProductリソースに関する情報を検索しました。主な情報は以下の通りです：
1.**Productリソースの基本構造**:
- `id`: 製品の一意の識別子
- `title`: 製品のタイトル
- `description`: 製品の説明
- `handle`: URLフレンドリーな製品名
- `vendor`: ベンダー名
- `productType`: 製品タイプ
- `status`: 製品のステータス
- `createdAt`: 作成日時
- `updatedAt`: 更新日時
2.**価格関連**:
- `priceRangeV2`: 価格範囲
- `compareAtPriceRange`: 比較価格範囲
- `contextualPricing`: コンテキスト価格
3.**在庫管理**:
- `totalInventory`: 総在庫数
- `tracksInventory`: 在庫管理の有無
- `hasOutOfStockVariants`: 在庫切れバリアントの有無
4.**メディア関連**:
- `media`: メディア接続
- `mediaCount`: メディア数
- `featuredMedia`: 注目のメディア
5.**バリアント関連**:
- `variants`: 製品バリアント接続
- `variantsCount`: バリアント数
- `hasOnlyDefaultVariant`: デフォルトバリアントのみの有無
- `options`: 製品オプション
6.**SEO関連**:
- `seo`: SEO情報
- `onlineStoreUrl`: オンラインストアURL
- `onlineStorePreviewUrl`: プレビューURL
7.**メタデータ**:
- `metafields`: メタフィールド接続
- `tags`: タグ
- `translations`: 翻訳
これらの情報は、ShopifyのGraphQL Admin APIを使用してアクセスできます。REST APIは2024年10月1日以降、レガシーAPIとして扱われるため、新しい開発ではGraphQL APIの使用が推奨されています。
正しく応答があれば設定完了です！簡単でしょ？
個人的に超おすすめなのが、Shopify Dev MCPサーバーとApidog MCPサーバーを組み合わせること。これやると、AIアシスタントがShopifyのAPIとカスタムAPI仕様の両方にアクセスできる統合環境ができあがります。最高かよ！
Apidogアカウントにログイン → アカウント設定 → APIアクセスToken
2. ApidogプロジェクトIDを確認：
プロジェクトを開く → 設定 → 基本設定
3. CursorでApidog MCPサーバーを設定：
{
"mcpServers": {
"API specification": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"apidog-mcp-server@latest",
"--project="
],
"env": {
"APIDOG_ACCESS_TOKEN": ""
}
}
}
}
とは、自分の値に置き換えてくださいね！
4. 動作確認：
両方のAPIについて質問してみましょう：
"Shopifyのドキュメンテーションで商品バリアントを検索"
"Apidog MCPを介して私のAPI仕様を取得し、利用可能なエンドポイントを一覧します"
AIアシスタントは、search_dev_docsとread_project_oas_iq16u4 ツールを使用して、以下のような応答を返します：
Shopify Dev MCPサーバーとApidog MCPサーバーを組み合わせると、こんな感じで使えます：
Shopifyとカスタムバックエンドを連携させるアプリを作るとき：
プロンプト例：
"Shopify Admin APIを使って商品情報を取得して、うちのAPI仕様に合わせてDBに保存するTypeScriptクライアント作って！"
品質保証も簡単に：
プロンプト例：
"うちの注文処理エンドポイントのテスト作って。ShopifyのWebhookデータが正しく処理できるか確認したい"
開発者として：
APIがバージョンアップしたとき：
問題発生時：
Shopify Dev MCPサーバーとApidog MCPサーバーの組み合わせは、API開発の革命と言っても過言じゃないです。AIアシスタントがShopifyのAPIとカスタムAPI仕様の両方を理解できる環境を作ることで、複数APIシステムの連携という永遠の課題に対する解決策を提供してくれます。
この統合アプローチのおかげで、開発ライフサイクル全体が効率化されます。ドキュメント探しの時間が減り、コード生成の精度が上がり、テストの品質も向上します。特にeコマース開発チームにとっては、Shopifyとの統合方法が根本から変わるでしょう。
僕自身、これを導入してから開発効率が格段に上がりました。特に複雑なGraphQLクエリの作成や、APIの互換性確保の面で、本当に助かっています。皆さんもぜひ試してみてください！
最後に、API開発の未来は複数の知識源を統合したインテリジェントな環境にあると思います。そして、Shopify Dev MCPサーバーとApidog MCPサーバーの組み合わせは、その未来を今日から実現できる素晴らしいソリューションです！
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