先日サイバーエージェントさん主催のAI Code Agents 祭りに参加してきました。色々な企業・個人のAI活用や今のAIの進化を体感してきましたが、中でもすごそう！と個人的に思ったのがMCP(Model Context Protocol) でした。
MCPとは何なのか、復習も兼ねて、実際にMCPサーバーを立ててClaude Desktopから使ってみました。
Anthropicが提唱したLLM(大規模言語モデル)が外部ツールやサービスと通信するためのプロトコルです。LLMが安全に外部サービスの知識や機能を使えるように、通信のクライアントとサーバーが守るべき作法を定めています。まだ盛んに議論されており発展中です。
LLMは基本的に外界と接続されてないため、知識・能力には限界があります。
LLMエージェントが自社の資料や外部のサービスのAPIを閲覧・操作できるようになるのは必然の流れです。
MCPはどういう風に外部サービスとやりとりするようにすればセキュアにできるかを議論し、標準化しようとしています。
この標準化により、誰もが安全かつ一貫した方法でLLMの機能を拡張できるようになります。
つまり、開発者がMCPサーバーを実装することで、特定の目的に特化したLLMの能力強化が簡単になり、「AIを強化していく時代」が本格的に始まるということですね。
さらにOpenAIがMCPをサポートすることを発表し、ますますデファクトスタンダード感が強くなっている情勢です。
LLMに機能を提供するサーバーです。
例えば：
LLMとMCPサーバーを繋ぐ通信の受け取り手となるものです。
例えば：
利用可能なクライアントの例↓
MCPクライアントを通じてMCPサーバーの機能を使用する言語モデルです。Claude DesctopならClaude、自前で立てる場合はAPIキーを使ってリモートのLLMまたはローカルLLMを使用します。
百聞は一見にしかずということで、実際にMCPを使ってみることで理解を深めてみます。
今回は以下の構成で試します：
package.json
{
"name": "line-mcp-server",
"version": "1.0.0",
"main": "build/index.js",
"scripts": {
"start": "node build/index.js",
"build": "tsc"
},
"keywords": [],
"author": "",
"license": "ISC",
"description": "",
"dependencies": {
"@modelcontextprotocol/sdk": "^1.7.0",
"axios": "^1.8.4",
"zod": "^3.24.2"
},
"devDependencies": {
"@types/node": "^22.13.11",
"typescript": "^5.8.2"
}
}
Point: @modelcontextprotocol/sdk は公式が提供するMCPのSDKです。TypeScript以外にもPython、Java、Kotlinなど様々な言語で利用可能です。
index.ts
import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
import { StdioServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js";
import { z } from "zod";
import axios from 'axios';
const server = new McpServer({
name: "LineMessage",
version: "1.0.0"
});
server.tool(
"lineTextMessage",
{ message: z.string() },
async ({ message }) => {
try {
const client = new LineMessagingClient();
const userId = process.env.LINE_USER_ID;
if (userId === undefined) {
return {
content: [{ type: "text", text: `user_id is null` }]
};
}
await client.sendTextMessage(userId, `${message}`);
return {
content: [{ type: "text", text: `Tool echo: ${message}` }]
};
} catch (error) {
return {
content: [{ type: "text", text: `Error occured ${error}` }]
};
}
}
);
const transport = new StdioServerTransport();
(async () => {
await server.connect(transport);
})();
MCPサーバーがMCPクライアントに提供できる機能は3種類あります：
今回のサーバーでは、LINE送信機能を「Tool」として提供しています。
MCPで定義されている通信路は2種類あります：
Claude Desktopはstdioのみ対応しているため、今回はStdioServerTransportを使用しています。
index.ts
class LineMessagingClient {
private readonly channelAccessToken: string;
private readonly apiUrl: string = 'https://api.line.me/v2/bot/message/push';
constructor() {
const token = process.env.LINE_CHANNEL_ACCESS_TOKEN;
if (!token) {
throw new Error('LINE_CHANNEL_ACCESS_TOKEN environment variable is required');
}
this.channelAccessToken = token;
}
async sendTextMessage(to: string, message: string): Promiseany> {
const requestData = {
to,
messages: [
{
type: 'text',
text: message
}
]
};
try {
const response = await axios.post(
this.apiUrl,
requestData,
{
headers: {
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': `Bearer ${this.channelAccessToken}`
}
}
);
return response.data;
} catch (error) {
if (axios.isAxiosError(error)) {
const status = error.response?.status;
const responseData = error.response?.data;
console.error(`Line API Error (${status}):`);
if (responseData) {
console.error('Response data:', responseData);
}
throw new Error(`Failed to send message: ${error.message}`);
}
throw error;
}
}
}
ここまで終わったら、npm run buildでjsにトランスパイルしておきます。
Claude Desktopのインストール
MCPクライアントとしてClaude Desktopを使用します。
Claude Desktopの設定
claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"line": {
"command": "node",
"args": ["C:\\path-to-mcp-server\\build\\index.js"],
"env": {
"LINE_CHANNEL_ACCESS_TOKEN": "XXXXXXXXXXXXXXXXX",
"LINE_USER_ID": "XXXXXXXXX"
}
}
}
}
重要: “env”の項目にLINEのチャネルアクセストークンと送信先ユーザーIDを設定してください。
設定完了後、Claude Desktopを再起動
正常に連携できていれば、右下にハンマーのようなアイコンが表示されます
会話の中で「LINE送って」と依頼すると、ツール使用の許可ポップアップが表示
承諾すると、設定したLINEアカウントにメッセージが送信されます
自前でMCPサーバーを実装しましたが、公式では以下のようなサンプルも提供されています：
Anthropicがチュートリアルを公開しています：
英語ではありますが、MCPを触ってみて理解するには良い教材だと思います。
自分でLLMを強化できるMCPは、これからのAI活用において重要なスキルになりそうです！
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