Claude Code×MCPサーバー連携｜構築・設定・活用事例を徹底解説

記事のポイント

• Claude CodeをMCPサーバーとして活用し、データベースや外部サービスとの連携を円滑化。
• 設定ファイルの編集や環境変数の設定を行い、MCPサーバーとしてのClaude Codeを構築。
• MCPサーバー経由で安全なデータアクセスを実現し、セキュリティリスクを低減。

はじめに

本記事では、Claude CodeをMCPサーバーとして活用する際の構成、設定方法、および具体的なユースケースについて解説します。MCPサーバーとしてのClaude Codeの利用は、データベースや外部サービスとの連携を円滑にし、セキュアなデータアクセスを実現します。

この記事を通じて、Claude CodeとMCPサーバーの連携による可能性を深く理解し、貴社のビジネスにどのように貢献できるかのヒントを得ていただければ幸いです。具体的な設定手順から運用上の注意点まで、詳細に解説していきます。

MCPサーバーの基本とClaude Codeの役割

本セクションでは、MCPサーバーのアーキテクチャと機能、そしてClaude CodeがMCPサーバーとして動作する仕組みについて解説します。MCPサーバーを活用することで、データ連携や処理を効率化し、より高度なアプリケーション開発が可能になります。

MCPのクライアント・サーバーモデル

MCP（Message Communication Protocol）のクライアント・サーバーモデルは、クライアントとサーバーが明確な役割分担を持つことが特徴です。クライアントは、データの要求や処理の指示をサーバーに送信し、サーバーはそれらの要求に応じてデータを提供したり、処理を実行したりします。

このモデルでは、クライアントはユーザーインターフェースを提供し、サーバーはバックエンドのデータ処理やデータベースとの連携を担当します。データ送受信の基本的な流れは、クライアントがサーバーにリクエストを送信し、サーバーがそのリクエストを処理してレスポンスをクライアントに返すという形式です。

例えば、クライアントがデータベースから特定の情報を要求した場合、サーバーはデータベースにアクセスして必要なデータを取得し、クライアントに返送します。この際、@ergut/mcp-bigquery-serverのようなコマンドを使用することで、BigQueryのような外部サービスとの安全な連携が可能になります。

クライアント・サーバーモデルの利点は、処理の分散化とセキュリティの強化です。サーバー側で一元的にデータ管理や処理を行うことで、クライアント側の負荷を軽減し、セキュリティリスクを低減できます。

また、クライアントはサーバーのAPIを通じてデータにアクセスするため、直接データベースにアクセスする必要がなく、セキュリティが向上します。このアーキテクチャは、特に大規模なデータ処理や複数のクライアントが同時にアクセスするようなシステムにおいて、その効果を発揮します。

Claude CodeのMCPサーバー機能

Claude CodeをMCPサーバーとして利用する主なメリットは、その柔軟性と拡張性にあります。Claude Codeは、ローカル環境でのデータ処理や外部サービスとの連携を容易にするための機能を提供します。

例えば、ローカルのテキストファイルを編集し、テキスト分類やコードの関係性などのタスクを処理したり、ローカルのプログラムコードを実行し、その結果を分析したり、ローカルのCSVファイルを読み込んでデータ分析を行うことができます。

他のMCPサーバーとの違いとして、Claude Codeは特に開発者が自身のローカル環境で迅速にプロトタイプを作成し、テストを行うのに適しています。

また、Claude Codeは、Claude Desktopや他のMCPクライアントとの連携をサポートしており、これにより、より複雑なデータ処理パイプラインを構築することが可能です。

例えば、Claude Desktopと連携して、ローカルで編集したデータをクラウド上のデータベースに安全に送信し、分析結果を可視化するといったユースケースが考えられます。

Claude CodeのMCPサーバー機能は、開発者がデータ処理の実験やプロトタイプの作成を迅速に行い、それを実際のアプリケーションに統合するための強力なツールとなります。Claude CodeをMCPサーバーとして活用することで、開発者はより効率的にデータ分析やアプリケーション開発を進めることができるでしょう。

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Claude CodeをMCPサーバーとして設定する手順

ここでは、Claude CodeをMCPサーバーとして設定する手順について解説します。設定ファイルの編集から設定反映の確認、環境変数の設定まで、具体的な手順を説明します。

設定ファイルの編集

Claude CodeをMCPサーバーとして機能させるには、設定ファイルclaude_desktop_config.jsonを適切に編集する必要があります。このファイルは、MCPサーバーの動作を制御するための重要なパラメータを含んでいます。

設定ファイルの場所は、通常~/.claude/catapult.jsonまたは~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.jsonです。このファイルを編集して、MCPサーバーのポート番号やデータベースのパスなどを指定します。以下は設定ファイルの例です。

{
  "mcpServers": {
    "claude_code": {
      "command": "/usr/local/bin/claude",
      "args": "mcp", "serve",
      "env": {}
    }
  }
}

commandはClaude Codeの実行ファイルのパス、argsはMCPサーバーとして起動するための引数、envは環境変数を指定します。設定を反映させるためには、Claude Desktopを再起動する必要があります。

設定ファイルの編集時には、JSON形式が正しいことを確認してください。形式が正しくないと、Claude Desktopが設定を読み込めない場合があります。特に、カンマの位置や括弧の対応に注意してください。

設定ファイルの変更後、Claude Desktopが正常に起動しない場合は、設定ファイルの内容を見直してください。設定ミスが原因であることが多いです。また、設定ファイルの保存場所や名前は、開発環境の設定によって異なる場合があります。必要に応じて、適切な場所と名前で設定ファイルを保存してください。

設定反映の確認

設定ファイルの編集後、Claude Desktopに設定が正しく反映されているかを確認する必要があります。確認のためには、まずClaude Desktopアプリを再起動します。

次に、メニューから「Settings」を選択し、「Developer」タブに移動します。この画面で、MCPサーバーの設定が正しく表示されているかを確認します。特に、「Claude Code」がサーバー一覧に表示されていることを確認してください。

もし表示されていない場合は、設定ファイルの内容や保存場所に誤りがないか再度確認してください。また、コマンドラインから以下のコマンドを実行して、MCPサーバーが正常に起動しているかを確認することもできます。

node /path/to/your/my-mcp-project/build/index.js

起動画面に以下の表示が出れば、MCPサーバーは正常に起動しています。

Starting MCP server...
MCP server is running. Provide JSON requests via stdin.

設定が反映されない場合のトラブルシューティングとして、以下の点を確認してください。

• 設定ファイルのJSON形式が正しいか。
• 設定ファイルの保存場所が正しいか。
• Claude Desktopが最新バージョンであるか。
• 必要な環境変数が設定されているか。

これらの確認を行っても問題が解決しない場合は、Claude Desktopの再インストールを検討してください。

環境変数の設定

Claude CodeをMCPサーバーとして利用する際には、特定の環境変数を設定する必要がある場合があります。環境変数は、MCPサーバーの動作に必要な情報を提供するために使用されます。

例えば、NODE_PATH環境変数は、Node.jsのモジュールを検索するパスを指定するために使用されます。環境変数を設定するには、設定ファイルに以下のように記述します。

"env": {
  "NODE_PATH": "/path/to/node-modules"
}

環境変数の設定は、セキュリティにも影響を与える可能性があります。例えば、データベースのパスワードやAPIキーなどの機密情報を環境変数として設定する場合は、適切なアクセス制限を設定する必要があります。また、環境変数を外部に公開しないように注意してください。

環境変数の設定に関するセキュリティ上の考慮事項として、以下の点が挙げられます。

• 機密情報を環境変数として設定する場合は、暗号化などの保護措置を講じる。
• 環境変数のアクセス権を必要最小限のユーザーに制限する。
• 環境変数をログファイルや設定ファイルに保存しない。
• 定期的に環境変数の設定を見直し、不要な環境変数を削除する。

これらの対策を講じることで、環境変数の設定に伴うセキュリティリスクを軽減することができます。

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MCPサーバー経由での安全なデータアクセス

MCPサーバーを経由することで、データベースや外部サービスへのアクセスを安全に管理できます。本セクションでは、具体的な手順とセキュリティ対策のポイントを解説します。

データベース連携の具体的な手順

MCPサーバーからデータベースへの安全な接続は、データ取得と更新に不可欠です。まず、MCPサーバーにデータベースへの接続情報を設定します。この際、Zodスキーマを用いて入力パラメータの型と構造を厳密に検証し、不正なリクエストを防ぐことが重要です。

次に、データベースへのアクセス権限をMCPサーバーに限定し、必要最低限の権限のみを付与します。例えば、特定のテーブルへのSELECT権限のみを許可するなどが考えられます。データの取得例として、SELECT * FROM products WHERE price > 100のようなSQLクエリをMCPサーバー経由で実行し、結果をClaude Codeで処理するシナリオが考えられます。

データの更新も同様に、UPDATE products SET price = 120 WHERE id = 1のようなクエリをMCPサーバー経由で実行します。この際、SQLインジェクション攻撃を防ぐために、プレースホルダーを使用し、ユーザーからの入力を直接SQLクエリに埋め込まないように注意してください。

Microsoftが提唱するように、「Claude Desktop」を利用してMCPサーバーを構築し、LLMとデータベースを安全に連携させることも有効です。このサーバーは、入力検証やシンボリックリンクチェックなど、複数のセキュリティ対策を実装しています。

外部API連携のセキュリティ

外部APIとの連携において、APIキーの管理と認証はセキュリティの要です。APIキーは、ソースコードに直接埋め込まず、環境変数として安全に保管します。MCPサーバーは、APIリクエスト時にこの環境変数を参照し、APIキーを付与します。

APIキーの漏洩を防ぐため、定期的なローテーションを実施し、不要になったAPIキーは速やかに無効化します。データ暗号化も重要であり、HTTPSを使用してAPIとの通信を暗号化し、中間者攻撃を防ぎます。また、APIから取得したデータは、MCPサーバー内で安全に保管し、不要な場合は速やかに削除します。

API連携のセキュリティを強化するために、レート制限を設け、短時間に大量のリクエストが送信されることを防ぎます。さらに、APIからのレスポンスを検証し、不正なデータが含まれていないかを確認します。例えば、Zodスキーマを使用してレスポンスの型と構造を検証し、予期しないデータによるエラーを防ぐことができます。

MCPサーバーが外部APIと通信する場合、HTTPSや暗号化されたトークンを使用し、データ送信を保護することが不可欠です。

ローカルリソースへのアクセス制御

MCPサーバーによるローカルリソースへのアクセス制御は、不正アクセス対策の重要な要素です。MCPサーバーは、特定のディレクトリのみにアクセス可能に制限し、それ以外のリソースへのアクセスを拒否します。

ファイルパスをチェックし、許可されたディレクトリ内にあるかを確認することで、ディレクトリトラバーサル攻撃を防ぎます。シンボリックリンクを使用する場合は、その実際のターゲットが許可されたディレクトリ内にあるかをチェックし、同様の攻撃を防ぎます。

アクセス制御リスト（ACL）を使用して、MCPサーバーがアクセスできるユーザーとグループを制限します。また、アクセスログを記録し、不正なアクセス試行を検知します。例えば、Claude MCPサーバーのコードには、パス検証関数（「validatePath」関数）が実装されており、許可されたディレクトリ内にあるかどうかを確認し、不正なアクセスを防いでいます。

MCPサーバーに与える権限を必要最低限に制限し、AIからのリクエストを検証し、不正なコマンドをブロックするロジックを実装することも重要です。これらの対策を組み合わせることで、ローカルリソースへの不正アクセスを効果的に防止できます。

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Claude Desktopと他のMCPクライアントとの連携

本セクションでは、Claude Desktopをはじめとする様々なMCPクライアントとの連携について解説します。連携によるメリットや具体的な連携方法、チーム開発における活用例を紹介します。

Claude Desktopとの連携

Claude Desktopとの連携は、データ取得と表示の連携、ユーザーインターフェースのカスタマイズを通じて、より高度なAI活用を可能にします。Claude Desktopは、MCPサーバーから取得したデータを効率的に表示し、ユーザーが直感的に操作できるインターフェースを提供します。

これにより、ユーザーはAIの分析結果をリアルタイムで確認し、迅速な意思決定を支援します。例えば、Claude Desktopを用いて、特定のデータベースから抽出した情報をグラフや表形式で表示し、データの傾向や異常値を視覚的に把握することができます。

また、ユーザーインターフェースをカスタマイズすることで、必要な情報に素早くアクセスし、作業効率を向上させることが可能です。さらに、Claude Desktopは、複数のMCPサーバーに接続し、異なるデータソースからの情報を統合的に表示することができます。

これにより、ユーザーは様々な角度からデータを分析し、より深い洞察を得ることが可能になります。Claude Desktopとの連携は、AIの可能性を最大限に引き出し、ビジネスの現場での活用を促進します。

具体的な設定方法としては、Claude Desktopの設定画面からMCPサーバーのアドレスとポート番号を指定し、必要な認証情報を入力します。これにより、Claude DesktopはMCPサーバーに接続し、データの送受信を開始します。

また、Claude Desktopは、MCPサーバーから送信されるデータの形式に合わせて、表示方法を自動的に調整します。これにより、ユーザーは特別な設定を行うことなく、常に最適な表示でデータを確認することができます。

MCP Promptsによるプロンプト管理

MCP Promptsを活用することで、プロンプトの構造化とバージョン管理が実現し、チームでの共有とABテストが容易になります。プロンプトは、AIの挙動を制御するための重要な要素であり、その品質がAIの出力結果に大きく影響します。

MCP Promptsは、プロンプトを構造化し、再利用可能なコンポーネントとして管理することを可能にします。これにより、プロンプトの作成と管理にかかる手間を削減し、AIの活用効率を向上させることができます。

また、MCP Promptsは、プロンプトのバージョン管理機能を提供し、過去のプロンプトを簡単に復元することができます。これにより、プロンプトの改善過程を追跡し、最適なプロンプトを見つけ出すことができます。

さらに、MCP Promptsは、チームでのプロンプトの共有を容易にし、チームメンバーが互いに協力してプロンプトを改善することができます。例えば、MCP Promptsを用いて、特定のタスクに対するプロンプトをチームで共有し、それぞれのメンバーがプロンプトを改善し、その結果を比較することができます。

また、MCP Promptsは、ABテスト機能を提供し、異なるプロンプトの性能を比較することができます。これにより、最適なプロンプトを客観的に評価し、AIの性能を最大限に引き出すことができます。MCP Promptsは、AIの活用をより効果的にし、ビジネスの現場でのAIの導入を促進します。

他のMCPクライアントとの連携事例

MCPは多様なクライアントとの連携を可能にし、機能拡張に貢献します。連携可能なクライアントとしては、以下が挙げられます。

• Notion
• VSCode
• Blender

Notionとの連携では、タスクやノートの自動化が実現し、外部データ連携によるリッチな運用環境が構築可能です。例えば、Notionのデータベースと連携し、MCPサーバーから取得した情報を自動的にNotionのページに反映させることができます。

VSCodeとの連携では、AI補助ツールとして、コード補完やドキュメント生成が可能です。これにより、開発者はより効率的にコードを作成し、品質の高いドキュメントを生成することができます。

Blenderとの連携では、3D自動生成支援が可能になり、プラグインを通じて操作できます。これにより、クリエイティブなプロジェクトを支援し、3Dモデルの作成を効率化することができます。

これらの連携事例は、MCPの柔軟性と拡張性を示しており、様々な分野での応用が期待されます。また、MCPは、APIを通じて他のクライアントとの連携も可能であり、既存のシステムとの統合も容易です。MCPサーバーとクライアントの連携により、AIの活用範囲が広がり、ビジネスの現場でのAIの導入が促進されます。

Claude CodeとMCPサーバーのユースケース

Claude CodeとMCPサーバーの連携は、多岐にわたる分野で革新的なユースケースを生み出します。具体的な利用シーンを通じて、その効果と導入事例をご紹介します。

価格情報のリアルタイム取得

Claude CodeとMCPサーバーの連携により、価格情報のリアルタイム取得が実現します。ショッピングアプリでの活用例として、MCPサーバーを介して複数のECサイトから最新の価格情報を収集し、ユーザーに最安値を提供する機能が考えられます。

このシステムでは、Claude Codeがデータ収集と解析を担当し、MCPサーバーが各ECサイトとの安全な接続を管理します。データ更新の自動化も重要な要素です。MCPサーバーは定期的に価格情報を更新し、Claude Codeがそのデータを解析して、価格変動を予測します。

例えば、ある商品の価格が過去24時間で10%以上変動した場合、ユーザーにアラートを送信する設定が可能です。

import schedule
import time

def update_price_data():
    # 価格情報を更新する処理を記述
    print("Updating price data...")

schedule.every(1).hour.do(update_price_data)

while True:
    schedule.run_pending()
    time.sleep(1)

このコードは、1時間ごとに価格情報を更新する簡単なスケジューリングの例です。MCPサーバーとClaude Codeを組み合わせることで、このようなデータ収集と解析の自動化が容易になります。

セキュリティ強化

Claude CodeとMCPサーバーの連携は、セキュリティ強化にも大きく貢献します。外部サービスへの直接アクセスを遮断することで、セキュリティリスクを大幅に低減できます。

例えば、通常、アプリケーションが外部のAPIに直接アクセスする場合、APIキーや認証情報が漏洩するリスクがあります。しかし、MCPサーバーを介してアクセスすることで、これらの認証情報を一元管理し、アプリケーションからは直接アクセスさせないようにできます。

データ保護の強化も重要な側面です。MCPサーバーは、アクセス制御リスト（ACL）を使用して、どのクライアントがどのデータにアクセスできるかを厳密に管理します。例えば、特定のクライアントには特定のデータベースへの読み取り専用アクセスのみを許可する、といった設定が可能です。

acl = {
    "client1": {
        "database1": "read_only"
    },
    "client2": {
        "database1": "read_write",
        "database2": "read_only"
    }
}

この例では、client1はdatabase1への読み取り専用アクセス権を持ち、client2はdatabase1への読み書きアクセス権とdatabase2への読み取り専用アクセス権を持っています。MCPサーバーを利用することで、このような詳細なアクセス制御が可能になり、データ保護を強化できます。

チーム開発の効率化

Claude CodeとMCPサーバーの連携は、チーム開発の効率化にも寄与します。プロンプト共有と管理を容易にすることで、チームメンバー間での知識共有が促進されます。

例えば、MCP Promptsを利用することで、チーム内で共有するプロンプトをMCPサーバーに保存し、各メンバーが簡単にアクセスできるようになります。これにより、新しいメンバーがプロジェクトに参画する際の学習コストを削減し、開発の初期段階から高品質なプロンプトを活用できます。

バージョン管理による品質向上も重要な要素です。MCPサーバーは、プロンプトの変更履歴を記録し、必要に応じて以前のバージョンにロールバックできます。これにより、プロンプトの改善が品質に悪影響を与えた場合に、迅速に問題を解決できます。

{
    "prompt_id": "prompt001",
    "version": 1.0,
    "description": "Initial version of the prompt",
    "content": "Translate the following text into French: ..."
}

このJSON形式のデータは、プロンプトのバージョン管理の一例です。MCPサーバーは、このようなメタデータを管理し、プロンプトの変更履歴を追跡します。Claude CodeとMCPサーバーを組み合わせることで、チーム開発におけるプロンプトの共有、管理、バージョン管理が効率的に行えるようになります。

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運用上の注意点とトラブルシューティング

Claude CodeとMCPサーバーの連携を安定させるには、パフォーマンス最適化とセキュリティリスク管理が不可欠です。これらの要素を適切に管理することで、システム全体の信頼性と効率を高めることができます。

パフォーマンスの最適化

Claude CodeとMCPサーバーの連携におけるパフォーマンス最適化は、リソース管理とボトルネックの解消が鍵となります。効率的なリソース配分と定期的なチューニングにより、システムの応答速度と安定性を向上させることが可能です。以下に具体的な最適化手法を説明します。

1. リソース監視の徹底: CPU、メモリ、ディスクI/Oなどのリソース使用状況をリアルタイムで監視し、異常な高負荷状態を早期に検出します。

• 例えば、GrafanaやPrometheusなどのツールを利用して、リソース使用率を可視化し、閾値を超えた場合にアラートを発するように設定します。

2. クエリキャッシュの活用: データベースへのクエリ結果をキャッシュすることで、繰り返し実行されるクエリの応答時間を短縮します。

• RedisやMemcachedなどのインメモリデータストアを導入し、頻繁にアクセスされるデータをキャッシュに保存します。

3. 負荷分散の実施: トラフィックが集中する時間帯には、ロードバランサーを使用して複数のMCPサーバーに負荷を分散させます。

• これにより、単一サーバーへの過負荷を避け、システム全体の応答性を維持します。
• 例えば、NginxやHAProxyなどのロードバランサーを設定し、トラフィックを均等に分散させます。

4. データベースの最適化: データベースのインデックスを適切に設定し、クエリの実行計画を最適化します。

• これにより、データベースの応答時間を短縮し、システム全体のパフォーマンスを向上させます。
• 例えば、MySQLのEXPLAINコマンドを使用してクエリの実行計画を確認し、必要に応じてインデックスを追加または修正します。

5. コードの最適化: Claude Codeのコード自体を最適化し、不要な処理や冗長なコードを削除します。

• プロファイリングツールを使用して、コードのボトルネックを特定し、最適化を行います。
• 例えば、PythonのcProfileモジュールを使用して、コードの実行時間を計測し、ボトルネックとなっている箇所を特定します。

これらの対策を実施することで、Claude CodeとMCPサーバーの連携におけるパフォーマンスを最大限に引き出し、安定したシステム運用を実現できます。

セキュリティリスクの管理

Claude CodeとMCPサーバーの連携におけるセキュリティリスク管理は、定期的なセキュリティチェックと脆弱性対策が不可欠です。これにより、不正アクセスやデータ漏洩のリスクを最小限に抑え、安全なシステム運用を確保します。以下に具体的な対策方法を説明します。

1. 定期的な脆弱性スキャン: 定期的にシステムの脆弱性をスキャンし、既知の脆弱性を早期に発見します。

• OWASP ZAPやNessusなどのツールを利用して、Webアプリケーションやサーバーの脆弱性を定期的にチェックします。

2. アクセス制御の強化: Claude Codeに与える権限を必要最低限に絞り、不要なアクセスを制限します。

• 特にファイルシステムやシェルへのアクセスは厳重に管理し、アクセス可能なフォルダを限定します。
• 例えば、Linuxのパーミッション設定やACL（Access Control List）を使用して、アクセス権を細かく制御します。

3. 入力検証の徹底: ユーザーからの入力データを厳密に検証し、不正なデータがシステムに影響を与えないようにします。

• SQLインジェクションやクロスサイトスクリプティング（XSS）などの攻撃を防ぐために、入力データのサニタイズやエスケープ処理を徹底します。

4. ログ監視の強化: システムのログをリアルタイムで監視し、異常なアクティビティや不正アクセスの兆候を早期に検出します。

• SplunkやELKスタックなどのログ管理ツールを導入し、ログデータを集約・分析します。

5. セキュリティアップデートの適用: ソフトウェアやライブラリのセキュリティアップデートを迅速に適用し、既知の脆弱性を修正します。

• 定期的にアップデート情報を確認し、最新のセキュリティパッチを適用します。

6. 二段階認証の導入: 可能な限り、二段階認証（2FA）を導入し、アカウントのセキュリティを強化します。

• Google AuthenticatorやAuthyなどの認証アプリを利用して、ログイン時のセキュリティを向上させます。

これらの対策を実施することで、Claude CodeとMCPサーバーの連携におけるセキュリティリスクを効果的に管理し、安全なシステム運用を実現できます。

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おわりに

この記事では、Claude CodeとMCPサーバーの連携について、具体的な設定方法から安全なデータアクセス、ユースケースまで解説しました。

これらの情報を活用することで、ローカル環境でのデータベース連携やチーム開発におけるプロンプト管理を効率化できます。

もし、自社での導入に際して技術的な支援が必要でしたら、ぜひ弊社の機械学習プロダクト開発支援サービスをご検討ください。お客様のデータドリブンな意思決定を強力にサポートいたします。

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参考文献

• 自作Claude Desktop MCP Service サーバーの最小構成を作ってみよう #ClaudeDesktop - Qiita
• 【徹底解説】Claude MCPの基本と使い方：データベース連携編｜ChatGPT研究所
• - YouTube
• MCP Promptsとは？基本概念やサーバー構成、実装例を解説 | WEEL
• Claude CodeからMCPを利用する、Claude CodeをMCPとして利用する #LLM - Qiita