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初心者のMCPお試しノート #1 – MCPを体験する

に公開
Model Context Protocol
idea

はじめに

MCPの勉強を始めて、本の内容を実際に動かしてみました。

勉強している本
https://www.amazon.co.jp/MCP入門――生成AIアプリ本格開発-小野-哲/dp/4297152959

環境構築と設定

Node.jsのインストール

  1. 公式サイトのダウンロードページにアクセスする：https://nodejs.org/en/download/current
  2. 緑色ボタン（Windows Install (.msi)）をクリックして、最新安定版をダウンロードする
  3. ダブルクリックでインストールを開始する
  4. インストール完了後、コマンドプロンプトで　コマンドを実行する node -v
  5. v25.2.0のような内容が表示される（数字はダウンロードするバージョンにより異なる場合ある）

Claude Desktopのインストール

  1. ダウンロード先：https://claude.com/download
  2. Claude Desktopを起動する
  3. アカウント：Googleアカウントを使う。もしくはメールアドレスでアカウントを作る
  4. 色んな質問があるだが、適当に選ぶ、もしくは飛ばす
  5. 最終的には画像の画面に辿り着く

  1. 左下のアイコンをクリックすると、表示言語を変更できる箇所が表示される

作業フォルダ作成

気に入った場所で、下記の構造のフォルダを作成する（フォルダ名は任意）
※ここはC:\mcpを例にします

mcp
 |- ch01

作業必要なファイル作成

先ほど作成したフォルダmcp/ch01に、下記のファイルを作成する

  • test1.txt
テストファイル１です
  • test2.txt
テストファイル２です

  • サブフォルダを作成する（フォルダ名：サブフォルダ）

  • サブフォルダの配下にファイル(test3.txt)を作成する

サブフォルダの中身、テストファイル３です

全部作成後の構造

mcp
 |- ch01
      |- サブフォルダ
            |- test3.txt
      |- test1.txt
      |- test2.txxt

clude desktopの設定ファイル編集

%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

編集後の内容

{
  "mcpServers":{
    "filesystem":{
      "command":"npx",
      "args":[
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
        "C:\\mcp\\ch01"
      ]
    }
  }
}

もし、configファイルの中に空ではない場合、例えば

{
  "preferences": {
    "menuBarEnabled": true
  }
}

この場合に、第一階層の最後に追加します。
上のオブジェクトの最後、, カンマが必要であれば追加します

{
  "preferences": {
    "menuBarEnabled": true
  },
  "mcpServers":{
    "filesystem":{
      "command":"npx",
      "args":[
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
        "C:\\mcp\\ch01"
      ]
    }
  }
}

設定完了後、ファイル→終了でClaude Desktopを再起動して、変更した設定を反映させます

MCP体験

コードの置き場
https://github.com/mirokanzashi/Practice/tree/master/mcp

基本実験

ファイル一覧表示

プロンプト：現在のディレクトリの中身を教えて
結果

ここで、何か起こしたというと

  • プロンプトの日本語をAIが理解
  • 「ディレクトリの中身を教えて」→ filesystemツールが必要と判断
  • MCPサーバーにツール実行を依頼
  • 結果を受け取って日本語で説明

ファイル操作

下記の３つのプロンプトを実行します

  • test1.txtの中身を教えて
  • 「今日の学習記録.txt」というファイルを作って、「MCPの体験を開始しました。とても面白いです」と書いて
  • フォルダの中にあるすべてのtxtファイルを読んで、内容をまとめて「まとめレポート.txt」を作って

この３つのプロンプトをAIに指示するファイル操作は、読み込み、書き込み、複数ファイルの読み込み+書き込みです

実際の処理を抽象化にすると、

  • プロンプトの日本語をAIが理解
  • 必要なツールを選択（ここはfilesystem）して、MCPサーバーに依頼
  • ファイルの順次処理
  • 結果を日本語でまとめて

日常タスク

CSVデータ分析

日常タスク\売上データ.csvを読んで、商品名別の売上集計と日別の売上推移をまとめて「売上レポート.txt」を作って

テーブルをmarkdown形式に変換

日常タスク\商品マスタ.csvを読んで、その内容をテーブル形式を維持するままでmarkdown形式に変換して「商品マスタ.md」に出力する

json整形

日常タスク\unformatted.jsonを読んで、indent=2と改行を入れて、中身を整形して、「formatted.json」に出力する

コマンド付きコードの文書化

日常タスク\dateutilsを読んで、関数の説明とコメントをまとめて「関数説明書.md」を作って

文書翻訳

日常タスク\MCP_en.mdを読んで、技術用語はそのままで自然な日本語に翻訳した「MCP_jp.md」を作って

※ MCP_en.mdの内容は Code execution with MCP: Building more efficient agents より抜粋

ログ解析と改善提案

日常タスク\app.logを分析して、エラーパターンを見つけて、解決策付きの「改善提案書.md」を作って

まとめ

  1. MCPの基礎は本の内容を実際に動かして理解します
  2. MCPはどのようなものを実際に動かして理解します
  3. MCPはいろんなことができることを理解します
  4. ローカル操作を除けば、内容の解析や提案はChatGPTでも可能である。では、MCPを使う場合とは何が違うか
GitHubで編集を提案

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