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最近取り組んでいたのが、MCPサーバーをどう運用するかの整理と、VPS常駐のinternal MCP、そして朝に必要な情報を届けるruntime deliveryの実装です。今回は、ただ「動くようにする」だけではなく、毎日の運用の中で無理なく使い続けられる形まで落とし込めたのが大きな前進でした。まず何が起きていたかMCPサーバーを実際の運用に乗せていく中で、「どう動かすか」だけでなく、どう続けるかが大きなテーマになっていました。技術的に実装できても、毎日使う中で確認が重かったり、履歴が追いづらくなったりすると、運用は少しずつ苦しくなります。だから今回は、VPSで常駐させるinternal MCPと、朝に必要な情報だけを届けるruntime deliveryまで含めて設計しました。「仕組みを作る」だけではなく、実際に使い続けやすい運用の形にすることを意識して進めた流れです。どこで判断が止まりやすかったかいちばん迷いやすかったのは、毎朝同じ会話スレッドを起こし続ける運用で本当にいいのかという点でした。同じスレッドを使い続けると、文脈はつながりやすいです。過去の流れも見やすく、一見便利に思えます。ただ、その一方で、会話履歴がどんどん重くなる必要な情報を探しにくくなるあとから見返したときに、その日の判断が追いづらくなるという問題も出てきます。つまり、続けやすさと見返しやすさの両立が意外と難しかった、ということです。今回いちばん大きかった学び今回いちばん大きかったのは、AIの朝運用は、「裏の固定メモ」と「表の新規配達」を分けると続けやすいということでした。土台になる前提情報や固定メモは、

Anthropicが提唱したModel Context Protocol（MCP）を本格運用し始めて10ヶ月。気付けば自社運用するMCPサーバーは19台、実装ツール数は約300個まで膨らんでいた。「思いつきで増やしていたら気付けば19台になっていた」というのが正直なところで、増やす過程で何度もハマった。今回は、19台規模で運用してきて初めて見えてきた「もう一度ゼロから始めるなら絶対にこうする」という5つの教訓を共有したい。【教訓1】MCPサーバーは「業務領域」で分けない、「データソース」で分ける最初に作ったMCPは「EC運営MCP」という巨大な1台だった。Amazon・Yahoo!・Qoo10・NETSEAの全モール処理を1つに詰め込んだ。これが地獄の始まりだった。各モールのAPI仕様は全く違う（Yahoo!ショッピングはXML、Qoo10は古いSOAP風、AmazonはOAuth+RESTでカテゴリーで挙動が違う）。1つのサーバーに混ぜると、Yahoo!のレスポンス形式変更があるたびにEC運営MCP全体をデバッグしなければならない。結局、amazon-sp-api、yahoo-shopping-api、qoo10-api、netsea-apiの4台に分割した。データソース1つにつきMCPサーバー1台が運用上の最適解になる。【教訓2】CLAUDE.md に「絶対に書いてはいけないこと」があるClaude DesktopやClaude Codeで使うCLAUDE.mdには、つい全部書きたくなる。社員情報・取引先情報・APIキー・パスワード…。でも公開GitHubにpushしたり、

ヴィージェイ物産株式会社が販売しているPDF教材「Claude API + MCP 19台 完全実装ガイド」を v4 にアップデートしました。このバージョンアップは新しい技術を追加したわけではなく、「読みやすさ」だけのために構造を全面的に書き直したものです。読者の方から「コードがどこから始まるか分からない」「解説がどのコードを指しているか分からない」というご指摘を真摯に受け止め、購入後にスムーズに実装に取りかかれる教材を目指しました。本記事では、v3 から v4 への 3つの設計変更ポイントをそのまま公開します。教材を販売されている方、技術記事を書いている方の参考になれば幸いです。変更①：すべてのコードブロックに通し番号を振ったv3 では章ごとにコードが順序なく並んでいたため、「第4章のあのコード、もう一度見たい」となったときに探すのに手間がかかっていました。v4 では 122 個すべてのコードブロックに通し番号を付けました。第2章のコードは 2-1, 2-2, 2-3 ... 第4章のコードは 4-1, 4-2, 4-3 ... 付録Bのコードは B-1, B-2, B-3 ... というルールです。本文中で「コード例 4-7 を見てください」と相互参照できるようになり、章をまたいで読み返すストレスが消えました。技術書を書くときに「コード番号は当たり前」と思われがちですが、自己出版PDFだと意外と抜けがちです。v3 を読み返してみて、自分でも探すのに困ったのが導入のきっかけでした。変更②：解説を「コードの後ろ」に統一したv3 ではコードの前に長い解説があり、「読みながらコード

AIの記憶、思い通りになっていますか？ChatGPTやClaudeに「先週話したあの件の続きから」と言ったとき、ちゃんと思い出してくれた経験はありますか？最近のAIにはメモリ機能が搭載されています。しかし、使い込んでいくと気づくのですが、覚えていてほしいことを忘れ、忘れてほしいことをいつまでも覚えている——そんな経験はないでしょうか。何を記憶するか、いつ思い出すかは全てAI任せ。ユーザーが制御する手段はほとんどありません。しかも、コンテキストウィンドウが100万トークン（書籍約1,500ページ分）に拡大した今でも、情報を詰め込みすぎるとAI自体の性能が落ち、APIの料金も跳ね上がります。私はAIエージェント基盤を開発するエンジニアで、毎日AIと協働して5万行を超えるコードを書いています。この「AIの記憶が思い通りにならない問題」は、私にとって切実な課題でした。そこで調べ始めたのが、MCP Memory Serverという分野です。"MCP Memory Server"とはMCP（Model Context Protocol）は、AIに外部ツールを接続するための標準プロトコルです。スマホにアプリを追加する感覚で、AIに「記憶」「検索」「ファイル操作」などの機能を追加できます。このMCPを使って「AIに記憶を持たせる」サーバーが、MCP Memory Serverです。2026年現在、100を超える実装が公開されています。調査してわかった「断片化」の問題100以上の実装を調査して気づいたのは、どれも記憶システムの一部しか実装していないということでした。たとえば、ベクトル検索はできて

2026.04.18 ・ 読了目安 9分 「朝はメールで問い合わせ対応、昼はNotionで議事録、夕方はオンラインストレージで資料整理」——中小企業の経営者・担当者なら、毎日こうしたツールを渡り歩いていませんか？ 実はこの「ツールを行き来する時間」だけで、1日あたり1〜2時間を失っているという調査結果もあります。しかし2026年、Claude Code の MCP（Model Context Protocol）連携を使えば、これらの業務ツールを一つのAI窓口から横断的に扱えるようになります。 この記事では、Claude Code の MCP連携とは何か、中小企業の実務でどう活かせるか、そして具体的な導入ステップを、ITに詳しくない経営者の方にもわかるように解説します。 目次 MCP（Model Context Protocol）とは？ Claude Code × MCP でできること5選 中小企業の業務シーン別 活用事例 導入ステップ（非エンジニア向け） 導入前に知っておくべき注意点 よくある質問 導入サポートのご案内 1. MCP（Model Context Protocol）とは？ MCP は、Anthropic社（Claude を開発した企業）が公開しているAIと外部ツールをつなぐ共通規格です。一言で言えば、AIにとっての「USB規格」のようなもの——接続口さえ合えば、どんな業務ツールでも Claude Code から直接操作できるようになります。 従来の問題：AIとツールが分断されていた これまでのAI活用では、例えば議事録ツールの内容をAIに要約してもらう際、以下

MCP（Model Context Protocol）をご存知ですか？2026年、AIの世界で最も注目されている技術の一つです。MCPとは、AIモデルが外部のツールやデータソースと「会話」するための共通プロトコル。簡単に言うと、AIと外部システムをつなぐ「USBポート」のようなものです。■ なぜMCPが重要なのか？これまでAIを業務に組み込むには、ツールごとに個別のAPI連携が必要でした。Slack連携、Google連携、社内DB連携…それぞれ別々の開発が必要で、コストも時間もかかります。MCPはこの問題を解決します。一つの共通規格で、あらゆるツールとAIがつながる世界です。■ 2026年MCPロードマップの注目ポイントMCPは2026年に大幅なアップデートが予定されています。・Server Discovery: AIが使えるツールを自動で発見する機能（.well-knownでの公開）・水平スケーリング: 大規模な企業運用に耐える設計・SSO統合認証: 企業のセキュリティ要件に対応・監査証跡: コンプライアンス対応（いつ誰がどのデータにアクセスしたか記録）・ゲートウェイ動作: 複数のMCP Serverを束ねて管理すでにAutodesk Navisworks 2026など、大規模ツールとの統合事例も出始めています。■ MCP Server開発がビジネスチャンスになる理由MCPの普及に伴い、「自社システムをMCP対応にしたい」という需要が急増しています。例えば：・社内の顧客管理システムをMCP対応にする → AIが顧客データを参照しながら提案書を作成・在庫管理システムをMCP対応

2026年3月、AIエージェントの世界に大きな転換点が訪れました。OpenAI、Anthropic、Google、Microsoft、AWS、Blockの6社が共同で「Linux Foundation AAIF」を設立。AIエージェント同士が会話するための「共通言語」が正式に決まったのです。■ MCP（Model Context Protocol）とは？MCPは、AIとツールをつなぐプロトコルです。たとえば、AIエージェントがデータベースにアクセスしたり、外部APIを呼び出したりする際の「接続規格」を統一します。■ A2A（Agent-to-Agent）とは？A2Aは、AIエージェント同士をつなぐプロトコルです。異なるAIエージェントが互いにタスクを依頼し合い、協調して仕事を進められるようになります。■ 企業の52%がすでにAIエージェントを本番運用Gartnerの予測を上回り、すでに企業の52%がAIエージェントを「本番環境」で稼働させています。■ 中小企業にとってのチャンス少人数で多くの業務をカバーしなければならない中小企業こそ、AIエージェントの恩恵を受けやすいのです。株式会社feerでは、AIエージェントの導入支援を行っています。320記事以上のAI専門メディア運営で培った知見を活かし、御社に最適なAI活用プランをご提案します。

昨日はn8nのレッスンお疲れ様でした！Googleアカウント認証で少し戸惑われたとのこと、ご安心ください、よくあるケースです。最初はポップアップがブロックされているのでは？と推測されていましたね。以前Safariで同様の経験があったとのことなので、そう思われるのも自然です。しかし、今回は認証自体は完了しており、Googleカレンダーのリスト選択に起因する問題だったようですね。この点は、まさにn8nの細かな設定の重要性を示す良い例になったかと思います。ノードの設定一つで挙動が変わるので、今後も一緒に確認していきましょう。Geminiでの連携もご紹介ちなみに、今回のような「カレンダーに予定を追加する」といった機能は、Geminiに直接指示することで、より手軽に実現できる場合もあります。ツールの使い分けで、作業効率をぐっと上げることができますよ。今後のヒント：mcpやクラウド環境の活用そして、n8nの運用についてですが、将来的にはmcpの利用も検討されると、さらにスムーズな連携が可能になるかもしれません。より高度な自動化や、複数のサービスを連携させる際に非常に強力なツールとなります。また、今回はn8n.ioの公式サイトをご利用でしたが、n8nはオンラインクラウドでの構築も可能です。例えば、Zeaburであれば月額5ドル程度で利用できます。ローカルホストとngrokを組み合わせる方法もありますが、クラウド環境を使うことで、安定性やアクセシビリティが向上し、より快適にn8nを運用できるようになります。今回のレッスンで得た学びを活かして、ぜひ今後の自動化に役立てていただければ嬉しいです。何

Microsoftが5月19日に開催した「Microsoft Build 2025」で、Windows 11に「Model Context Protocol（MCP）」を導入する計画を発表しました。 MCPは、AIエージェント間でのセキュアなコミュニケーションを実現する軽量オープンプロトコルで、主にJSON-RPC over HTTPをベースにしています。 この新しいプラットフォームは、開発者がインテリジェントアプリケーションを構築しやすくすることを目的としており、ユーザーの安全な操作を支援する基盤を提供します。 今後数ヶ月内に、MCPの機能がプレビュー公開される予定で、開発者からのフィードバックを収集し、さらに改良を加えていく方針です。 しかし、MCPには新たなリスクも伴います。 攻撃者が認証の隙間をついてプロンプトインジェクションやツールポイズニングなどの手法を使う可能性があるため、Microsoftは厳格なセキュリティ要件を策定しています。 具体的には、Windowsの信頼プロキシを通じて通信を制御し、ユーザーの承認を明示的に要求する仕組みを整えるようです。 MCPサーバは、コード署名や実行時の変更禁止に加えて、インターフェースのセキュリティテストを行い、要求される権限を事前に明示するなど、高いセキュリティ基準を設定しています。 今後、開発者向けに限定的にプレビューが開始され、本番環境への展開に向けて順次セキュリティ機能が有効化されていく予定です。 新しいプロトコルがどのように実装され、既存のアプリケーションにどのように統合されるのか、実際の開発過程が気になります。 特に