【文系マーケターでもわかる】MCP入門ガイド

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生成AI

2025-07-31

「MCPって言葉、最近よく聞くけど、何のことだかさっぱり…」「AIをもっと便利に使いたいけど、専門知識がないから無理かな…」

そんな風に感じていませんか？

生成AIの進化が止まらない今、MCP（Model Context Protocol）は、その可能性を次のステージへと引き上げる、まさに革命的な技術として注目を集めています。しかし、その名前から「なんだか難しそう」と敬遠している方も多いかもしれません。

ご安心ください。この記事では、MCPの基本から導入ステップ、そしてマーケターならすぐに試したくなる具体的な活用例まで、非エンジニアの方にも理解できるよう、徹底的に分かりやすく解説します。

この記事を読み終える頃には、あなたは「MCPを自分で始めてみる」ための知識と自信を手にしているはずです。AI活用の新しい常識を、一緒に学びましょう！

ライター：國末拓実
編集：小澤健祐

「MCPって何？」― 基礎理解から

まずは、MCPとは一体何なのか、その基本的な概念から見ていきましょう。

MCP（Model Context Protocol）とは？

MCPは、「Model Context Protocol」の略です。言葉を分解すると、その意味が少し見えてきます。

Model（モデル）：ここでは、ChatGPTやClaudeのような生成AIモデルを指します。
Context（コンテクスト）：「文脈」や「状況」という意味です。
Protocol（プロトコル）：「手順」や「規約」という意味の言葉です。

つまりMCPとは、「AIモデルに、特定の文脈（情報）を伝えるための手順」と理解することができます。

もう少し具体的に言うと、MCPは、AIに「今、この情報だけを使って考えてね」と指示するためのルールです。

これまでAIは、インターネット上の膨大な情報や、事前に学習したデータ全体を基に回答を生成していました。しかしMCPを使えば、あなたのPC内の特定のファイルや、特定のWebサービスの情報だけをAIに参照させることが可能になります。

よくMCPはAIのための「USB-C」のようなものにたとえられます。USB-Cケーブル一本で、様々なデバイス（PC、スマホ、モニター）を繋げられるように、MCPという共通のルールを通して、AIと様々なツールやデータを安全に連携させることができるのです。

※引用: https://zhuanlan.zhihu.com/p/29301066811

なぜ今MCPが注目？背景とメリット

では、なぜ今、このMCPがこれほど注目されているのでしょうか。その背景には、従来の生成AIが抱える課題と、MCPがもたらす大きなメリットがあります。

従来の生成AIの課題	MCPがもたらすメリット
情報の正確性に限界がある（ハルシネーション）	信頼できる情報源のみを参照させ、回答の精度を大幅に向上させる。
社内データや個人ファイルにアクセスできない	ローカルファイルや特定のアプリと連携し、よりパーソナライズされた業務支援が可能になる。
毎回同じ説明をする必要がある（文脈の再現性が低い）	特定の情報セットを「文脈」として保存し、繰り返し利用することで、やり取りの効率が向上する。
セキュリティ上の懸念がある	データの参照範囲を限定できるため、機密情報などを安全に扱うことができる。

このように、MCPは生成AIの弱点を補い、その活用範囲を「開かれたインターネット」から「閉じた個人の業務環境」へと広げるための鍵となる技術なのです。

マーケター視点で考えるMCPの価値

マーケターにとって、MCPは日々の業務を劇的に効率化し、クリエイティビティを加速させる強力な武器となり得ます。

コンテンツ制作の効率化：自社の製品情報や過去のキャンペーン資料をAIに読み込ませ、「この情報を基に、新製品のブログ記事を書いて」と指示すれば、一貫性のある質の高い記事ドラフトが瞬時に完成します。
広告文作成のパーソナライズ：ターゲットペルソナ別の資料をそれぞれAIに参照させ、「ペルソナA向けの広告コピーを3案作成して」といった指示が可能に。これにより、セグメントに最適化されたコピーを効率的に量産できます。
データ分析の自動化：専門知識がなくても、売上データや広告運用レポートをAIに渡し、「このデータからインサイトを抽出して」と依頼するだけで、分析結果の要約を得ることができます。

MCPを使えば、技術的な知識がなくても、AIを「自社専属の優秀なアシスタント」として育て、活用することができるのです。

非エンジニアでもOK！MCPの始め方ステップ

「でも、導入が難しいんじゃ…？」ご安心ください。ここでは、非エンジニアの方でも迷わないよう、具体的な導入ステップを解説します。今回は、AIモデルとしてClaudeを、MCPを実行する環境（ホスト）としてClaudeデスクトップアプリを使用する手順を紹介します。

環境準備：何を用意すればいい？

まずは、MCPを動かすための基本的な環境を整えましょう。

Step 1：Node.jsをインストールする
MCPサーバーの多くは、Node.jsというプログラム実行環境の上で動作します。まずはこれをインストールしましょう。

Node.js公式サイトにアクセスし、推奨版（LTS）をダウンロードします。
ダウンロードしたインストーラーをダブルクリックし、画面の指示に従ってインストールを完了させます。

Step 2：Claudeアカウントを設定する
次に、AIモデルであるClaudeのアカウントを作成します。

Claude公式サイトにアクセスします。
メールアドレスやGoogleアカウントでサインアップし、アカウントを作成します。

Step 3：Claudeデスクトップアプリをインストールする
MCPを利用するには、Web版ではなくデスクトップアプリが必要です。

Claude公式ダウンロードページにアクセスします。
お使いのOS（Windows/Mac）に合ったインストーラーをダウンロードし、インストールします。

Step 4：ファイルシステムMCPサーバーを追加する
最後に、AIがあなたのPC内のファイルを操作できるようにするための「ファイルシステムMCPサーバー」を設定します。

Claudeデスクトップアプリを起動し、ログインします。
メニューバーから「Claude」→「Settings...（設定）」を選択します。
「Developer（開発者）」タブを開き、「Edit Config（構成を編集）」ボタンをクリックします。
claude_desktop_config.jsonという設定ファイルが開きます。ここに、以下の内容をコピー＆ペーストします。（公式サイトからコピー＆ペースト）

【macOS/Linux の場合】

【Windows の場合】

5. ファイルを保存し、Claudeデスクトップアプリを再起動します。

チャット入力欄の左下に、スライダーのアイコンが表示されれば、設定は成功です。

トラブルシューティングに関しては、公式ドキュメントを確認してください。

マーケティングで使えるMCP活用例

環境が整ったところで、早速マーケティング業務で使える具体的な活用例を見ていきましょう。

広告コピーのカスタマイズ

ターゲットセグメントごとに最適な広告コピーを作成するのは、時間と手間がかかる作業です。MCPを使えば、このプロセスを劇的に効率化できます。

各セグメントのペルソナを定義したドキュメント（WordやPDF）をPCのデスクトップに保存します。
Claudeに「デスクトップにある『ペルソナA.pdf』の情報を基に、新製品〇〇の広告コピーを3案作成して」と指示します。
AIは指定されたファイルだけを読み込み、ペルソナに響く広告コピーを生成します。

これをペルソナの数だけ繰り返すだけで、精度の高い広告コピーを短時間で量産できます。

月次レポートの自動要約

毎月のレポート作成も、MCPがあれば簡単になります。

Excelの売上データや、Google AnalyticsからダウンロードしたレポートをPCに保存します。
Claudeに「ダウンロードフォルダにある『2025年5月売上レポート.xlsx』のデータを分析し、マーケティング施策の要点を3つにまとめて」と指示します。
AIはデータファイルの内容を理解し、専門家が書いたような的確なサマリーを作成してくれます。

グラフ作成や、特定指標の抽出なども指示できるため、レポート作成の大部分を自動化できます。

SNS運用のネタ出し支援

日々のSNS投稿のネタ探しに困ることもなくなります。

過去に反響の良かった投稿や、ターゲットの興味関心に関する資料を特定のフォルダにまとめます。
Claudeに「デスクトップの『SNS参考資料』フォルダの情報を基に、今週の投稿ネタのアイデアを5つ提案して」と指示します。
AIは、指定された文脈（過去の成功事例やターゲットの嗜好）を踏まえた上で、エンゲージメントが高まりそうな投稿アイデアをリストアップしてくれます。

安全な運用のために

MCPは非常に便利なツールですが、安全に利用するためにはいくつかの点に注意が必要です。

機密情報や個人情報の扱い方：
AIに参照させるファイルには、機密情報や個人情報を含めないようにしましょう。設定でアクセスを許可したフォルダ以外はAIも読み取れませんが、万が一の誤操作や予期せぬ挙動に備え、重要な情報は別の場所に保管するのが安全です。
料金体系：
現在、Claudeデスクトップアプリと基本的なMCPサーバーの利用は無料です。ただし、Claudeの利用には無料プランの上限があり、より多く利用したい場合は有料プラン（月額$20〜）への加入が必要です。また、今後、特定の高度なMCPサーバーが有料になる可能性もあります。また、APIを別途利用した場合はその料金が発生します。
エラーが発生する場合：
設定がうまくいかない場合、Claudeがエラーメッセージを表示してくれます。エラー内容をそのままClaudeに質問すれば、多くの場合、解決策を教えてくれます。慌てずに、AI自身に助けを求めるのが賢い使い方です。

おわりに

この記事では、MCPの基本から導入方法、そしてマーケティングでの具体的な活用例までを解説しました。

MCPは、AIとの協働作業を新たな次元へと引き上げる画期的な技術です。専門的なプログラミング知識がなくても、AIに「特定の情報（文脈）」を与えるだけで、その能力を飛躍的に高め、自分だけの優秀なアシスタントとしてカスタマイズすることができます。

社内データに基づいたレポート作成、ターゲットに最適化されたコンテンツ生成、日々の情報収集の自動化など、MCPが拓く可能性は無限大です。

「難しそう」と感じるかもしれませんが、この記事で紹介したステップは、非エンジニアの方でも十分実践可能なはずです。大切なのは、まず試してみること。

ぜひ、この記事を参考にMCP導入の第一歩を踏み出し、AI活用の新しい扉を開いてみてください。あなたのビジネスが、AIと共にさらに加速することを願っています。

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