MCP Server Development
MCPサーバー開発・自社システムのMCP対応
「自社のシステムを、AIエージェントから使えるようにしたい」—— MCP（Model Context Protocol）は、AIと自社システムをつなぐ標準の仕組みです。 何を開放し、何を守るか。その設計から実装・運用まで、 自社でもMCPを日常的に使っている会社が受託します。
Situations
こんなご相談に応えます
AIを「チャットで聞く道具」から「業務システムを動かす同僚」に変えるのが、MCP対応です。
「ClaudeやAIエージェントから、自社の業務システムを直接操作させたい」
MCPサーバーとして実装します
「社内データをAIに読ませたいが、コピペ運用になっていて危うい」
安全な接続の形に作り替えます
「自社サービスを「AI対応」にして、取引先のAI活用に応えたい」
自社サービスのMCP対応を支援します
「MCPという言葉は聞くが、自社に関係あるのか判断できない」
関係の有無から率直にお伝えします
Capabilities
MCP対応すると何ができますか？
AIとの会話の中で、自社システムの参照と操作が完結するようになります。開放と統制はセットで実装します。
業務データの参照
顧客情報・在庫・案件の状況などを、AIとの会話の中でそのまま引ける状態にします。画面を行き来してコピペする運用がなくなります。
業務操作の実行
登録・更新・帳票出力といった操作をAIから実行できるようにします。どこまで許すかは設計で厳密に決めます。
権限とログの制御
誰のAIが・何に・どこまでアクセスできるかの権限設計と、操作ログの記録。開放と統制をセットで実装します。
AIエージェント全般の動向は、コラムAIエージェント・マルチモーダル・音声AIはどこまで来たかで解説しています。
Process
どう進みますか？
1システム・参照のみ、といった小さな開放から始めて、効果を見ながら広げます。
対象の整理
どのシステム・データをAIから使えるようにすると業務が変わるか、費用対効果込みで整理します。
設計
開放する機能・守る範囲・権限・認証方式を設計します。セキュリティ設計はこの段階が本体です。
実装・接続
MCPサーバーを実装し、Claude等のクライアントから実際の業務で使える状態にします。
運用・拡張
利用状況を見ながら開放範囲を広げたり、他システムへ横展開したりを継続支援します。
対象の整理
どのシステム・データをAIから使えるようにすると業務が変わるか、費用対効果込みで整理します。
設計
開放する機能・守る範囲・権限・認証方式を設計します。セキュリティ設計はこの段階が本体です。
実装・接続
MCPサーバーを実装し、Claude等のクライアントから実際の業務で使える状態にします。
運用・拡張
利用状況を見ながら開放範囲を広げたり、他システムへ横展開したりを継続支援します。
Claude APIの組み込みとMCP対応は、よく一緒にご相談いただきます。「AIを業務システムに入れる」のがClaude API組み込み、「業務システムをAIから使えるようにする」のがMCP対応です。どちらが先かも含めてご提案します。
Assurance
接続して終わりにしません
AIに開放した範囲だからこそ、接続後の安全性の確認まで責任を持ちます。
権限・ログの継続監視
接続後もアクセス権限やログを継続的に確認し、開放範囲が意図しない形に広がっていないかを見守ります。
実装は御社の資産に
構築したMCPサーバーの実装は御社に帰属します。将来的な内製化や他社への引き継ぎも制限しません。
接続後の保守・拡張も対応
MCPの仕様更新や新しいクライアントへの対応など、接続後の保守・拡張も継続的にサポートします。
FAQ
よくある質問
Q. MCPとは何ですか？
A. MCP（Model Context Protocol）は、AIと外部のシステム・データを標準的な方法でつなぐ仕組みです。対応させると、ClaudeなどのAIから自社のシステムを「道具」として使えるようになります。
Q. 古い社内システムでもMCP対応できますか？
A. 多くの場合可能です。既存システムに直接手を入れず、間にMCPサーバーを立てて橋渡しする構成が基本のため、古いシステムでもデータベースやAPIに触れる手段があれば対応できます。
Q. セキュリティが心配です。社内データがAI経由で漏れませんか？
A. 開放する範囲を最小から始め、権限・認証・ログを実装した上で接続します。「AIに全部見せる」のではなく「決めたものだけ、決めた人のAIから」が設計の原則です。学習に使われない構成の選択も含めて設計します。
Q. MCP対応すると、何がどのくらい変わりますか？
A. 効果は「AIとの会話だけで業務システムの確認・操作が完結するか」で決まります。導入前の整理段階で、対象業務と削減される手間を具体的にお見せしてから進めるので、効果が薄そうであればその時点で率直にお伝えします。
Q. まだ様子見でもよい技術ではないですか？
A. 全社導入を急ぐ必要はありませんが、MCPは主要AI各社が対応を進めている標準で、対応システムは増え続けています。1システム・参照のみといった小さな形から始めて、効果を見て広げるのが現実的です。
Tech Stack
対応する技術スタック
課題に合わせて、ちょうどいい技術を選んで組み立てます。一覧にない技術もご相談ください。
Next.jsFramework
ReactLibrary
TypeScriptLanguage
ViteBuild
PythonLanguage
FastAPIFramework
SupabaseBaaS
FirebaseBaaS
ClaudeLLM
OpenAILLM
GeminiLLM
LangChainFramework
LangGraphFramework
ExpoMobile
AWSCloud
Google CloudCloud
AzureCloud
CloudflareEdge / CDNContact
自社に関係があるか、から聞いてください
「MCPという言葉を聞いたが、うちに関係あるのか」——その段階のご相談を歓迎します。
関係が薄ければ、そのように率直にお伝えします。
ご相談・お見積もりは無料です