AIアシスタントをもっと便利に使いたいと思ったこと、ありませんか？
例えば、「Google Driveの資料を全部探してまとめて！」とか、「Slackでみんなが言ってることを分かりやすく整理して！」なんてお願いをしたいのに、実現できなくてモヤモヤした経験がある方も多いはず。
そこで登場するのが「Model Context Protocol（MCP）」です。
MCPは、AIがあなたの代わりに外部ツールやデータを超スムーズに扱えるようにする魔法のような仕組み。
これまで複雑だった設定や操作が簡単になり、安全性にも配慮されています。
この記事では、そんなMCPの基本から、どんな場面で役立つのか、どうやって始めるのかを初心者向けにわかりやすくお届けします。
ちょっと未来を先取りしたAI体験、あなたも始めてみませんか？
MCPって何？
「Model Context Protocol（MCP）」って聞いたことありますか？
最近よく話題になっている技術で、ざっくり言えば「AIが外部のツールやデータと超簡単につながる仕組み」って感じです。
例えば、「AIがGoogle Driveの中身を見て資料を探してくれる」とか、「Slackのメッセージを読んで進捗まとめを作る」とか、そんなことがサクッとできるようになるのがMCPのおかげです。
MCPの基本アイデア
MCP（Model Context Protocol）の基本アイデアは、「AIとツールやデータの間に共通のルールを作る」ことです。
これまでAIが外部のツールやデータとやり取りするには、個別に設定を行う必要があり、非常に非効率でした。
MCPでは、これを解決するために統一的なプロトコルを導入しています。
たとえば、Google Drive、Slack、GitHubなど、異なるツールを1つのルールで接続できる仕組みです。
結果として、AIがさまざまなサービスをシームレスに活用できるようになります。
この統一性によって、AIの応用範囲が広がり、特に業務の効率化や情報の一元管理が求められる現場で役立つのが、MCPの大きな魅力です。
AIとツールをつなぐとはどういうこと？
「AIとツールをつなぐ」とは、AIが外部のデータやアプリケーションにアクセスし、それを利用してタスクを実行することを指します。
たとえば、Google Drive内の資料を探したり、Slackのメッセージを要約したりすることがこれに当たります。
MCPを使うと、AIがこれらの外部ツールとやり取りするための共通の仕組みを使えるようになります。
具体的には、MCPが「どのデータを使うか」や「どんなタスクを実行するか」をルール化しているため、AIが効率よく作業を行えます。
これによってユーザーはAIに「Driveの資料をSlackに送って」と一言頼むだけで、複数ツールをまたいだタスクが簡単に完了するようになるのです。
MCPの登場で何が変わるの？
MCPが登場する以前は、AIとツールを連携させるには個別にプログラムを組む必要があり、かなりの手間がかかっていました。
しかし、MCPが登場したことで、このプロセスが大きく変わりました。
1つの統一されたルールを使うことで、複数のツールと簡単に連携できるようになったのです。
たとえば、これまで別々に操作していたGoogle DriveやSlackを、MCPを通じてAIが一括で管理できるようになりました。
また、セキュリティやデータの透明性も向上し、業務や個人利用の両方で安心して使える環境が整っています。
MCPの導入によって、AIが単なるアシスタントから、より高度なパートナーへと進化しました。
MCPを使うとできること
MCPを使うと、AIが驚くほど便利に使えるようになります。
たとえば、Google Driveで資料を探し、Slackに共有するタスクを1ステップで完了させたり、GitHubのタスク状況をまとめたりと、これまで時間のかかっていた作業が瞬時に終わるようになります。
また、データベースと連携してリアルタイムでトレンド分析を行ったり、複数のツールから必要な情報を一括で取得したりすることも可能です。
さらに、MCPはカスタマイズ性が高いため、特定の業務フローに合わせて設定を調整できます。
これによって業務の効率化だけでなく、クリエイティブな活用方法も広がるのが魅力です。
どんな場面で使えるの？
「具体的にどんなことができるの？」って気になりますよね。こんな場面で役立ちますよ！
- Google Driveでの資料探し
- Slackを使ったプロジェクト管理
- GitHubでのタスク状況の把握
- リアルタイムデータ分析の実現
- 複数ツールを連携した効率アップ
順番に見ていきましょう！
Google Driveでの資料探し
会議やプレゼン資料を探すのに時間を取られること、ありますよね？
MCPを使えば、Google Driveの膨大なデータから必要な資料を瞬時に見つけることができます。
たとえば、「来週の会議用の資料を探して」とAIに伝えるだけで、Drive内の該当フォルダを検索して、関連するファイルをリストアップしてくれます。
さらに、フォルダやファイル名だけでなく、内容を解析して「この資料が合ってるかも」と提案してくれることも。
これまでは目視で地道に探していた作業が、MCPを活用することでわずか数秒で完了するんです。
特に資料が散乱している環境では、大幅な時間短縮が期待できます。
Slackを使ったプロジェクト管理
プロジェクトの進行状況を把握するのって大変ですよね。
Slackに散らばるメッセージをいちいち読むのも時間がかかります。
そんなときMCPを使うと、AIがSlack内の最新メッセージをピックアップして、「このチャンネルではこんな話が進んでいます」と要約してくれるんです。
さらに、複数のチャンネルから情報をまとめて「全体の進捗状況」を整理することも可能。
これによってプロジェクトのリーダーは重要な情報を見逃さず、チーム全体の状況を把握するのがぐっと楽になります。
単なるコミュニケーションツールとしてのSlackが、効率的なプロジェクト管理ツールへと進化しますよ。
GitHubでのタスク状況の把握
開発チームのタスク管理でGitHubを使っている方に朗報です。
MCPを使えば、AIがリポジトリのプルリクエストやイシューを確認し、進捗状況を一目で分かるように整理してくれます。
「現在、未対応のプルリクはこれだけ」「このイシューは解決済みです」といった情報を自動でまとめてくれるので、忙しい開発現場でもタスクの見落としを防げます。
さらに、特定のリポジトリやチームメンバーに絞った情報収集も可能なので、必要な情報だけを効率よく取得できます。
開発のスピードアップや、チーム全体の連携強化に大いに役立ちます。
リアルタイムデータ分析の実現
「トレンドや最新の数値が知りたい！」と思ったら、MCPを使ったデータ分析が便利です。
たとえば、データベースから必要なデータを引っ張ってきて、AIがその場でグラフ化したり、統計的な洞察を提供してくれたりします。
これによってリアルタイムで意思決定に必要な情報が手に入ります。
しかも、プロンプト次第で「この期間の売上データを教えて」や「来月の予測を立てて」といった高度なリクエストにも対応可能です。
従来のように分析に時間をかけることなく、素早く正確なデータを取得できるので、ビジネスのスピード感が大きく向上します。
複数ツールを連携した効率アップ
MCPの最大の魅力は、複数のツールを同時に使えるところです。
たとえば、「Google Driveで資料を探して、Slackに結果を共有」なんてタスクがワンステップで完了します。
これまで別々に操作していたツール同士をMCPがつなげることで、無駄な手間が省け、作業効率が飛躍的に向上します。
さらに、AIに特定のプロジェクト名や条件を伝えるだけで、Drive、Slack、GitHubなどから関連する情報をまとめて取得してくれるのも便利です。
一つ一つのツールを個別に使うよりも、連携することで得られる相乗効果をぜひ体感してください。
MCPってどう動くの？
「仕組みって言われてもピンとこないな」って方のために、簡単に説明しますね。
MCPは、AI（ホスト）とデータやツール（サーバー）をつなぐための共通ルールみたいなもの。
これがあると、例えばAIが「最新のスケジュール教えて」ってサーバーにお願いして、必要なデータだけをサクッと持ってきてくれるんです。
これまでは各ツールごとにバラバラな仕組みが必要だったんですけど、MCPなら統一的に動かせるんですね。
ホストとサーバーって何？
MCPでよく出てくる「ホスト」と「サーバー」、いまいちピンと来ないですよね。
簡単に言うと、「ホスト」はAIアシスタントがいる場所で、「サーバー」はデータやツールがある場所です。
たとえば、AIアシスタントが使っているアプリ（例えば、Claude Desktop）がホストになります。
一方で、Google DriveやSlackなどの外部ツールやデータが置かれている場所がサーバーです。
この2つがMCPを通じてつながることで、AIがサーバーに「このデータちょうだい」とか「このタスクやって」とお願いできるようになるんです。
ホストとサーバーはMCPの中で役割を分担しながら情報をやり取りするパートナーみたいなもの、と考えるとわかりやすいですね。
MCPのデータの流れを見てみよう
MCPでは、データのやり取りがすごくスムーズに行われます。
流れをざっくり説明すると、まずホスト側（AIアシスタント）が「必要な情報を探したい！」というリクエストを送ります。
このリクエストはMCPのルールに従ってサーバーに届けられます。
そしてサーバー側では、「OK、このデータがリクエストに合ってるよ！」と返事を返してくれる仕組みです。
たとえば、Google Driveで「営業資料」というフォルダを指定してデータを探したい場合、AIがそのフォルダだけを検索して必要な情報を取得してくれるんです。
こうすることで、無駄なデータのやり取りがなく、必要な情報だけを効率よくやり取りできるんです。
MCPが動く仕組みを支える技術
MCPの裏には、実はしっかりとした技術が隠れています。
たとえば、通信のベースとなるプロトコルは、REST APIやWebSocketといった技術が使われることが多いです。
これらは、AIがサーバーとスムーズにやり取りするための土台みたいなものです。
また、データのやり取りにセキュリティを確保するため、認証技術（OAuthなど）も採用されています。
これがあるおかげで、「この人、本当にアクセスしていいの？」とサーバー側がちゃんと確認できるようになっているんですね。
こういった技術の組み合わせで、MCPは高速かつ安全なデータのやり取りを実現しているんです。
実際の動作例でイメージしよう
具体例を挙げると、MCPの動きがもっとイメージしやすくなるはず。
たとえば、AIアシスタントに「Slackでみんなの最新メッセージを要約して」って頼んだとします。
すると、下記の手順で進めてくれます。
- まずAIがMCPを通じてSlackにアクセスし、最新のチャットを取得する。
- その後、取得したデータをもとにAIが要約を作成し、結果を表示してくれる。
別の例では、Google Driveの中から「来週の会議資料を探して」なんてリクエストも可能です。
AIが指定されたフォルダを検索し、適切なファイルをリストアップしてくれるので、手間が大幅に省けます。
これらの動作がすべてMCPで統一されたルールのもとで行われるので、どんなツールともシームレスに連携できるんです。
なぜMCPはこれまでの仕組みより優れているのか？
従来の仕組みでは、AIが外部ツールやデータにアクセスするには、それぞれ専用の設定やカスタムコードが必要でした。
これが非常に手間で、ツールごとに違う操作が求められるため、初心者にはハードルが高かったんです。
MCPは、これを「共通ルール」で統一したことで、すべての連携作業が簡単にできるようになりました。
また、データの安全性を確保しながら効率的にやり取りできるのも大きな進化です。
さらに、複数のツールを同時に使いたい場合でも、MCPなら一つのプロトコルで管理できるため、作業のスピードもぐっと上がります。
「もっとシンプルに、もっと安全に」という理想を形にしたのがMCPなんです。
MCPの使い方って？
「で、どうやって使うの？」って思いますよね。
安心してください、使い方も意外と簡単。
今だと、「Claude Desktop」ってアプリがMCPに対応してます。
このアプリをインストールして、「どのサービスとつなげるか」って設定するだけでOK！
後はAIがいろんなサービスにアクセスしてくれます。
ちょっと設定するだけで、あなたの仕事をめっちゃ楽にしてくれるわけです。
必要なものを揃えよう
まずはMCPを始めるために必要なものを揃えましょう。
基本的には、MCP対応のアプリがあればOKです。
現在、最も手軽に使えるのは「Claude Desktop」というアプリです。
このアプリをインストールすれば、すぐにMCPを試せます。
インストール後は、Google DriveやSlackといった、連携したいサービスのアカウント情報を用意しておきましょう。
また、セキュリティ設定を行うための確認メールが届くこともあるので、使うメールアドレスも事前に確認しておくとスムーズです。
「難しい準備が必要？」と思うかもしれませんが、基本的なアプリやログイン情報があればスタートできます。
とりあえず、PCに「Claude Desktop」をダウンロードしてみましょう！
設定手順を見てみよう
「準備が整ったら次は設定です！」と聞くと難しそうですが、安心してください。意外と簡単です。
まず、MCP対応のアプリを起動して、メニューから「設定」または「連携」を選択します。
ここでGoogle DriveやSlackといったサービスを選び、アカウントをリンクします。
リンクの際には認証が求められるので、ポップアップに従って進めるだけです。
一度リンクが完了すれば、AIアシスタントがこれらのサービスにアクセスできるようになります。
設定中に「どこまでアクセスを許可するのか？」を選べるので、自分が使いやすい範囲で調整しましょう。
全体的にガイドに従うだけで進められるので、初心者でもつまずくことはほとんどありません！
どのサービスと連携できるの？
MCPは多くのサービスと連携できるのが魅力です。
Google DriveやSlackはもちろん、GitHubやTrello、さらにはデータベース系のツールとも連携可能です。
たとえば、Google Driveから必要な資料を探したり、Slackで進捗状況をまとめたりするのは定番の使い方。
また、GitHubでプルリクエストの状況を確認したり、Trelloでタスク管理を整理することも簡単にできます。
さらに、複数のサービスを同時に使うことも可能なので、「Driveで資料を探して、Slackで結果を共有」といった流れを一度の操作で完結させることもできちゃいます。
連携できるサービスはどんどん増えているので、公式サイトをチェックしてみてください！
カスタマイズのポイント
MCPは使うだけでも便利ですが、ちょっとしたカスタマイズを加えるとさらに使いやすくなります。
たとえば、特定のサービスだけを優先して使う設定にすると、AIが不要なデータにアクセスすることを防げます。
また、プロンプトを工夫して、「このフォルダ内のファイルだけ探して！」や「Slackのこのチャンネルだけ要約して！」といった具体的な指示を追加するのもおすすめです。
さらに、利用頻度の高いタスクをショートカット化する機能を使えば、毎回の指示がぐっと楽になります。
初めはシンプルな設定で十分ですが、慣れてきたら自分の作業スタイルに合うように細かく調整してみてください。
使い始めてみよう！
準備と設定が終わったら、いよいよ使い始めましょう！まずは簡単なリクエストから試してみるのがおすすめです。
たとえば、「Google Driveから今週の会議資料を探して」や「Slackの最新メッセージを要約して」など、具体的でシンプルな指示を出してみてください。
AIがどのように動くのかを実際に見ることで、MCPの便利さを実感できるはずです。
慣れてきたら、複数のサービスをまたいだタスクにも挑戦してみましょう。
「Driveの資料を探して、Slackに共有」といった使い方が簡単にできるようになります。
一度使ってみると、もう手放せなくなるはずです！
MCPのメリット
MCPが登場したことで、AIの使い勝手が格段に良くなりました。
どんな良いところがあるか、いくつか挙げてみましょう。
- 設定が楽
- 安全で安心
- いろんなサービスと連携できる
- 業務効率化に貢献
- データの一元管理が可能に
- カスタマイズ性の高さ
- 新しいAI活用の可能性
順番に深掘りしていきます！
設定が楽
今までAIとツールを連携させるには、サービスごとにカスタマイズしたコードを書いたり、専用のプラグインを探したりする必要がありました。
これがかなりの手間で、初心者にはハードルが高かったんです。
でもMCPでは、この連携プロセスが驚くほど簡単になりました。
どう簡単かというと、MCPが統一された「ルール」を提供してくれるんです。
このルールに沿って設定を行うだけで、複数のツールやデータソースと一括で接続できるようになります。
「設定に時間を取られずに、すぐに使い始めたい！」という方には、まさに理想的な仕組みと言えますね。
これなら専門知識がなくても、簡単なガイドに従うだけでスタートできるので、気軽に試すことができます。
安全で安心
「AIが自分のデータをどこまで見ているんだろう？」と不安になることはありませんか？
MCPは、そんな心配を解消するために設計されています。
ユーザーが明示的に許可を与えたデータや操作だけをAIが利用する仕組みがしっかり組み込まれています。
たとえば、Google Driveの特定フォルダにアクセスを許可する設定を行えば、それ以外のデータには一切触れられません。
また、アクセス権限の設定が簡単で、操作ログも確認できるので、透明性が高い点もポイントです。
安全性が重視されるビジネスの現場でも安心して導入できるのが、MCPの大きな強みです。
「使いやすいけど、安全性も妥協しない」というバランスを取る仕組みとして非常に優れています。
いろんなサービスと連携できる
MCPの最大の魅力は、多くのサービスとシームレスに連携できるところです。
Google DriveやSlackといった定番ツールはもちろん、GitHubでコードを管理している開発チームや、データベースを活用している分析チームにも便利です。
たとえば、AIがGoogle Driveの中から会議用資料を探し出したり、Slackの最新メッセージを要約してレポートを作ったりできます。
さらに、GitHubのプルリクエストを確認して状況を整理したり、データベースにアクセスしてリアルタイムの分析を提供したりすることも可能です。
これまではバラバラに管理されていたデータや作業が、MCPによって一つにまとまり、効率的なワークフローを実現できます。
「何でもできるAI」への第一歩として、MCPは非常に魅力的です。
業務効率化に貢献
「この作業、もっと簡単にできないかな？」と思ったことありませんか？
MCPを使えば、その願いが叶います！
AIが複数のツールを横断して作業をまとめてくれるので、時間のかかる業務が一気に短縮されます。
例えば、Google Driveから必要な資料を探してSlackで共有したり、進捗状況を自動でまとめたりすることが、たった一つの指示で完了します。
特にチームで働くとき、各メンバーが何をしているのか把握するのは大変ですが、AIがその面倒な作業を引き受けてくれるので、全員が本来のタスクに集中できます。
つまり、MCPは「業務をラクにするための魔法のツール」なんです。
データの一元管理が可能に
いろんなツールに散らばった情報を探すのって、正直面倒ですよね。
でもMCPなら、そのすべてを一箇所で管理できます。
例えば、「Google Driveにある会議資料、Slackの議事録、GitHubの進捗状況をまとめて！」とAIにお願いするだけで、必要な情報を一元的に整理してくれます。
これまでツールごとにデータを探していた時間が丸ごと浮くわけです。
一元管理が可能になると、どこに何があるか迷うことなく、必要なときに必要な情報を即座に引き出せるので、情報を探すストレスが大幅に軽減されます。
カスタマイズ性の高さ
MCPは「使う人に合わせてカスタマイズできる」のが強みです。
例えば、「このフォルダだけを検索対象にして！」とか、「Slackのこのチャンネルだけ要約して！」なんていう細かいお願いにも対応可能です。
また、よく使う作業をショートカットとして登録しておけば、次回からはさらに効率的に利用できます。
さらに、自分の業務フローに合わせてプロンプトを工夫すれば、AIを完全に自分専用のアシスタントとして育てることも可能！
「他の人が使っているAIと一緒じゃイヤ！」という人にもピッタリな、自由度の高いツールと言えます。
新しいAI活用の可能性
MCPがあれば、AI活用の幅がグンと広がります。
例えば、複雑な業務フローを自動化したり、これまで考えられなかった使い方を試せたりします。
資料作成から分析、進捗管理まで、AIが連携することで「こんなこともできるんだ！」と驚く場面が増えるはずです。
また、創造的な仕事でも活用可能で、AIに情報を集めさせて新しいアイデアを生み出すなんてことも。
MCPが持つ可能性は無限大なので、使うほどに「AIってスゴイ！」と感じられるようになるでしょう。
MCPを使う際の注意点とリスク
MCPってすごく便利だけど、やっぱり気をつけたいポイントもいくつかあります。
特に、セキュリティやプライバシーの問題は見逃せません。
AIがどんなデータを見ているのか？どう使われるのか？ここをしっかり確認するのが大事です。
また、技術的な課題や法的な問題もゼロではないので、事前に対策を知っておくと安心。
この章では、MCPを使う際に押さえておきたい注意点やリスクを具体的に見ていきます！
セキュリティ対策、これだけは押さえよう！
「AIがデータを勝手に使ったらどうしよう？」って思うこと、ありますよね。
MCPを使うときは、セキュリティが最重要ポイント。
例えば、Google Driveにある機密ファイルにアクセスできる設定にしていると、意図しないデータが共有される可能性も。
これを防ぐために、アクセス権限を細かく設定しましょう。
特定のフォルダだけアクセスOKにするのが基本です。
さらに、操作ログを定期的に確認することで、誰が何を使ったのかを追跡できます。
AIを安心して使うための第一歩は、「許可するデータをしっかり選ぶ」こと。
これさえ守れば、リスクはかなり減らせます！
データのプライバシーを守るコツ
「自分のデータ、どこまで見られてるの？」という疑問、よくありますよね。
MCPでは、プライバシーを守るための設定が鍵を握ります。
例えば、AIがアクセスできる範囲を限定することで、不必要な情報漏洩を防ぐことができます。
Google DriveやSlackを使うときも、必要最低限のフォルダやチャンネルだけを共有するのがポイント。
さらに、アクセス履歴をチェックすれば、データがどのように利用されたかを確認できます。
要は、「何を共有するか」「どう管理するか」をしっかりコントロールすれば、プライバシーの心配はグッと減るんです！
技術トラブルを解決する方法
MCPは便利だけど、技術的な壁にぶつかることもあります。
特に、複数のツールを同時に連携させると、設定がやや複雑になりがち。
でも、心配しなくても大丈夫！基本的には、MCP対応のアプリがガイドしてくれるので、それに従えばOK。
さらに、問題が起きたときは、公式のサポートやコミュニティフォーラムを活用するのがおすすめ。
設定の細かい部分を見直すだけで、多くのトラブルは解決します。
「技術的に難しそう…」と思う前に、まずは一歩踏み出してみることが大切です！
AIのルールと責任、どうする？
「AIが勝手にやらかしたら、誰が責任取るの？」これ、よくある疑問です。
MCPを使うとき、データの使用権や所有権に関するルールを明確にしておくことが大事。
例えば、ビジネスシーンでAIが誤った情報を使った場合、その責任をどう分担するかを事前に決めておくと安心です。
さらに、倫理的な観点も重要。
AIが偏ったデータを使わないように、データソースを見直すことも必要です。
要は、技術だけじゃなく、「ルールづくり」や「データ選び」もMCPを活用する上で欠かせないんです！
MCPを活用するための環境づくり
MCPを使いこなすには、まずは環境づくりが大事！
といっても、準備するのは意外とシンプル。
まずはGoogle DriveやSlack、GitHubなど、自分が普段使っているツールのアカウントを用意しましょう。
それだけでスタートの準備はほぼ完了です。
あとは、MCP対応のアプリをインストールして、ツール同士をつなぐ設定をちょこっとするだけ。
「こんな簡単でいいの？」と思うかもしれませんが、それでOK！
この章では、どんなツールが必要かや、環境づくりのコツを分かりやすく紹介していきます。
一緒にサクッと準備を整えましょう！
MCPが選ばれる理由
MCPがこんなに注目されている理由って何だろう？
実は、MCPは「便利さ」と「安全性」の両方を兼ね備えた仕組みだからなんです。
例えば、これまではAIがツールを使うために面倒な設定や作業が必要でした。
でもMCPなら、たった一度の設定でGoogle DriveやSlack、GitHubといったツールをサクッとつなげられる。
さらに、ユーザーが許可したデータだけを利用する仕組みになっているので、「勝手にデータが使われるんじゃ？」という心配もなし。
この「簡単さ」と「安心感」がMCPを選ぶ理由のひとつなんですね。
どんな企業やツールが使っているの？
MCPを使っているのは、一部のIT系企業だけじゃないんです。
例えば、マーケティング部門がデータを分析したり、営業チームがGoogle Driveの資料を効率的に探したりと、業種を問わず活用されています。
また、ツールも豊富！
Google DriveやSlack、GitHubのような定番ツールから、TrelloやNotionのようなプロジェクト管理ツールまで、どんどん対応範囲が広がっています。
MCPを採用することで、どんな職種でも「これが欲しかった！」と思う瞬間が増えるはずです。
MCP対応のツールはこれ！
今すぐ使えるMCP対応ツール、気になりますよね？
代表的なものを挙げると、Google Driveで資料を検索、Slackで進捗報告、GitHubでコード管理などが挙げられます。
他にも、Trelloでタスクを整理したり、データベースからリアルタイムで情報を引き出したりすることも可能なんです。
そして驚くべきことに、新しいツールも続々とMCP対応を進めています。
つまり、MCPを使い始めれば、時間が経つほど便利になるというわけ。
どのツールがMCP対応しているかは公式ページで随時チェックするといいですよ！
これからのMCP活用アイデア
MCPをどう使うかで、あなたの業務がもっと楽になるアイデアが広がります。
例えば、営業チームなら、Google Driveから必要な資料を探し、Slackでクライアントに即共有する流れを自動化。
マーケティングなら、複数のデータソースを組み合わせてトレンド分析をリアルタイムで実現することも可能です。
さらに、プロジェクト管理ではTrelloやNotionと連携し、チームの進捗を一括で把握することができちゃいます。
MCPはまだまだ可能性の塊なので、「こういうことできないかな？」と思ったら、試してみるのがおすすめです！
まとめ
MCPって、一言で言えば「AIがもっと自由に、便利に動けるようになる仕組み」なんです。
これさえあれば、AIがいろんなツールやサービスに直接アクセスできて、仕事の効率が爆上がり。
初心者の方でも「これめっちゃ便利じゃん！」ってなると思います。
試しに「Claude Desktop」を使って、MCPのすごさを体感してみてくださいね！