Anthropicが開発したAIアシスタント「Claude」を活用し、Windows 11上でModel Context Protocol（MCP）サーバーを構築する手順が公開された。MCPは異なるデータソースやツールとの統合を担うオープンスタンダードであり、特にGitHubとの連携を通じてAI主導の開発支援が期待される。

今回の構成には、Node.jsおよびNPMの導入から、GitHubパーソナルアクセストークンの生成、コマンドラインを用いたパッケージのインストール、そしてClaudeの設定ファイルであるconfig.jsonの編集に至るまで、開発環境全体を一貫して整備する具体的な手順が提示されている。安全かつ柔軟なAI連携の実現に向けた実用的なガイドといえる。

Claudeと連携するMCPサーバーの構築手順と前提条件

Windows 11上でClaudeを活用しMCPサーバーを構築するには、まずNode.jsおよびNPMの導入が不可欠である。これによりJavaScriptベースのパッケージ管理とサーバー環境が整備される。次に、GitHubと連携するためのPersonal Access Token（PAT）の取得が必要となり、これがMCPサーバー起動時の認証情報として機能する。

インストールはPowerShellまたはコマンドプロンプトから「@modelcontextprotocol/server-github」パッケージをグローバルに導入し、環境変数にトークンを設定する流れである。

さらに、Claude Desktopの導入を経て、構成ファイルconfig.jsonを修正しMCPサーバーとの連携設定を追加することで、初めてClaudeからのアクセスが可能となる。これらの工程は順序と設定の正確性が極めて重要であり、AIと外部リソースを安全かつ効率的に統合するうえでの基盤となっている。

GitHub統合型MCPによるAI活用の可能性と制限

MCPサーバーの構成は、GitHubとの緊密な統合を通じて、AIによる開発支援の可能性を拡張する。リポジトリからのデータ取得や、CI/CDパイプラインとの連携を通じたコード解析と補完は、Claudeのような言語モデルの機能を一段と高める要素となる。

ただし、トークンの管理や環境変数の設定に関するセキュリティリスクには注意が必要であり、誤った取り扱いは情報漏洩の温床となり得る。また、Claudeが依拠する構成ファイルはJSON形式であり、構文エラーや記述ミスが接続失敗に直結するため、一定の技術知識が前提となる。こうした制限の中で求められるのは、開発環境の理解と運用能力であり、利便性と安全性の両立が今後の課題となる。

ClaudeとMCPが拓く開発環境の柔軟性と将来展望

ClaudeとMCPサーバーの連携により、AIが開発現場における補助的存在から、実行環境と連動する構造的支援者へと進化しつつある。従来のAI活用は出力支援や生成機能に限定されがちであったが、MCPを通じてファイルやAPI、リポジトリと直接対話することで、タスクの自動化や構成管理への適用範囲が広がる。

これにより、開発プロジェクトの初期設計から運用保守に至るまで、AIが一貫して関与可能な体制が現実味を帯びてきた。ただし、柔軟性を支える基盤としてのMCP仕様の成熟や、Claudeの対応範囲の拡張が前提条件となり、短期的な商用実装には技術的な制約も残る。構成要素の正確な運用と活用領域の見極めが、今後の展開における重要な分岐点となる。

Source：The Windows Club