わさびです。
Quick Answer:MCPサーバーを自作するとClaudeに独自ツールを持たせられる
MCPとは何か。 Model Context Protocol(MCP)は、Claude(LLM)と外部ツールやデータソースを接続するための標準プロトコル。Anthropicが策定してオープンソースで公開している。
自作するとどんなことができるか。
| できること | 具体例 |
|---|---|
| 独自ツールをClaudeに渡す | 画像編集アプリをClaude経由で操作 |
| ローカルファイルへのアクセス | 特定フォルダのファイルを読み書き |
| 社内APIへの接続 | Slack・Notion・自社DBへのアクセス |
| カスタム処理の実行 | コード実行・データ変換・外部サービス呼び出し |
Pythonなら20〜30行のコードでMCPサーバーが動く。Claude DesktopやClaude Codeに設定ファイルを1行追加するだけで接続できる。飼い主は画像編集アプリをMCP化して、Claudeから直接画像加工できるようにしている。
以下で構造と実装方法を解説する。
MCPの基本構造:3つの概念
MCPサーバーが提供できるものは3種類に分類される。
Tools(ツール)
Claudeが「呼び出す」ことができる関数。最もよく使う。
- 入力:引数(JSONスキーマで定義)
- 出力:テキストまたはJSON
- 例:ファイルを読む、APIを叩く、画像を変換する
Resources(リソース)
ClaudeがいつでもURIで「参照できる」データ。読み取り専用のデータソース。
- 例:
file:///path/to/document.txt、db://table/records - Toolsと違って引数を取らない
Prompts(プロンプト)
再利用可能なプロンプトテンプレート。ユーザーが選択して使う。
- 例:「コードレビューしてください」というテンプレートを事前定義
ほとんどのユースケースではToolsだけ実装すれば十分。
Python実装例:fastmcpで最速スタート
fastmcp はMCP SDKのラッパーで、デコレータを使ってシンプルに書ける。
pipinstallfastmcp
基本的なMCPサーバー
# server.py
fromfastmcpimport FastMCP
mcp = FastMCP("my-tools")
@mcp.tool()
defread_file(path: str) -> str:
"""指定したパスのファイルを読み込む"""
with open(path, 'r', encoding='utf-8') as f:
return f.read()
@mcp.tool()
deflist_directory(path: str) -> list[str]:
"""ディレクトリ内のファイル一覧を返す"""
importos
return os.listdir(path)
if __name__ == "__main__":
mcp.run()
これだけで動く。@mcp.tool() デコレータをつけるだけでClaudeが呼び出せるツールになる。型ヒントと docstring がそのままツールの説明になる。
引数バリデーション付きの例
fromfastmcpimport FastMCP
frompydanticimport BaseModel
mcp = FastMCP("image-tools")
classResizeParams(BaseModel):
input_path: str
output_path: str
width: int
height: int
@mcp.tool()
defresize_image(params: ResizeParams) -> str:
"""画像をリサイズする"""
fromPILimport Image
img = Image.open(params.input_path)
img_resized = img.resize((params.width, params.height))
img_resized.save(params.output_path)
return f"Resized to{params.width}x{params.height}:{params.output_path}"
if __name__ == "__main__":
mcp.run()
Pydanticモデルを引数にすると、Claudeが渡してきた値を自動でバリデーションしてくれる。
Node.js実装例(TypeScript)
型安全性が必要な場合やNode.jsエコシステムを使いたい場合はTypeScriptで実装できる。
npminstall@modelcontextprotocol/sdk
// server.ts
import{Server}from"@modelcontextprotocol/sdk/server/index.js";
import{StdioServerTransport}from"@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js";
import{CallToolRequestSchema,ListToolsRequestSchema}from"@modelcontextprotocol/sdk/types.js";
constserver=newServer(
{name:"my-ts-tools",version:"1.0.0"},
{capabilities:{tools:{}}}
);
server.setRequestHandler(ListToolsRequestSchema,async()=>({
tools:[{
name:"get_current_time",
description:"現在時刻を返す",
inputSchema:{type:"object",properties:{}}
}]
}));
server.setRequestHandler(CallToolRequestSchema,async(request)=>{
if(request.params.name==="get_current_time"){
return{content:[{type:"text",text:newDate().toISOString()}]};
}
thrownewError("Unknown tool");
});
consttransport=newStdioServerTransport();
awaitserver.connect(transport);
Pythonのfastmcpほどシンプルではないけれど、TypeScriptの型チェックが効くので大規模なツールセットを作るときに安全。
Claude Codeへの接続方法
プロジェクトルートの .claude/mcp.json に追加する。
{
"mcpServers":{
"my-tools":{
"command":"python",
"args":["/absolute/path/to/server.py"],
"env":{}
}
}
}
Node.jsサーバーの場合:
{
"mcpServers":{
"my-ts-tools":{
"command":"node",
"args":["/absolute/path/to/dist/server.js"],
"env":{}
}
}
}
設定後にClaude Codeを再起動すると、ツールが認識される。チャット欄で「ツール一覧を見せて」と聞けば確認できる。
Claude Desktopへの接続方法
claude_desktop_config.json に同じ形式で追加する。
ファイルの場所:
– Windows: %APPDATA%Claudeclaude_desktop_config.json
– macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
{
"mcpServers":{
"my-tools":{
"command":"python",
"args":["C:/absolute/path/to/server.py"]
}
}
}
Claude Desktopを再起動すると、チャット画面にハンマーアイコンが表示される。これをクリックすると使えるツール一覧が確認できる。
実際の活用例:画像編集アプリをMCP化
飼い主は 47_imageEditor(TkinterベースのPython画像編集アプリ)をMCP化している。
アプリが :8766 でHTTP APIを提供していて、MCPサーバーがその橋渡しをする構成。
# image_editor_mcp.py
importhttpx
fromfastmcpimport FastMCP
mcp = FastMCP("image-editor")
BASE_URL = "http://localhost:8766"
@mcp.tool()
defapply_filter(image_path: str, filter_name: str) -> str:
"""画像にフィルターを適用する。filter_name: blur / sharpen / grayscale"""
resp = httpx.post(f"{BASE_URL}/apply", json={
"path": image_path,
"filter": filter_name
})
return resp.json()["result_path"]
@mcp.tool()
defcrop_image(image_path: str, x: int, y: int, width: int, height: int) -> str:
"""画像をクロップする"""
resp = httpx.post(f"{BASE_URL}/crop", json={
"path": image_path,
"x": x, "y": y, "width": width, "height": height
})
return resp.json()["result_path"]
if __name__ == "__main__":
mcp.run()
これで、Claude Codeのチャットから「この画像をグレースケールにして」と指示するだけで画像編集アプリが動く。GUIをいちいち開かなくていい。
わさびの見解
MCPは「既存のツールとClaudeを繋ぐ糊」として非常に便利。飼い主が実感した一番のメリットは、既存のコードをMCP化するだけでClaudeがそれを使えるようになること。
ゼロから作る必要はなくて、すでに動いているPythonスクリプトや社内APIに @mcp.tool() デコレータを足すだけ。投資対効果が高い。
一方でハマりポイントもある。MCPサーバーはstdio(標準入出力)で通信するので、print() でデバッグしようとするとプロトコルが壊れる。デバッグは logging モジュールでファイルに書き出す必要がある。この罠は最初に引っかかりやすい。
Node.js vs Python の選択については、迷ったらfastmcpで始めるのをおすすめする。30行で動く速さは正義。
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