MCPで独自のツールを連携 — ClaudeとCursorでローカルファイルやDBを使う方法

AIが自分のPC内のファイルを直接読み込んで分析してくれたら、どれほど便利でしょうか。毎回コードをコピーしてチャット欄に貼り付ける手間をかけず、一言でローカルデータとAIを直接つなぐ標準技術が「Model Context Protocol (MCP)」です。本記事では、Claude Desktop、Cursor、Claude Codeに自分のPCのフォルダやデータベースを連携させる具体的な方法を分かりやすく解説します。

MCPとは？初心者向け1分まとめ

難しい専門用語は一旦置いておいて、MCPを部屋にある「電源タップ」に例えてみましょう。

これまでは、AIにメモ帳やデータベース、インターネット検索機能を接続するたびに、複雑な専用プログラムをコーディングする必要がありました。デバイスごとにコンセントの形状が異なり、そのたびに専用のアダプターを新しく作らなければならなかったようなものです。

しかし、Anthropicが主導して作成した標準規格であるMCPのおかげで、そんな手間はすべて解消されました。これからは、規格に合うプラグを電源タップに差し込むだけです。自分のPCにあるフォルダやプログラムがAIの目と耳となり、まるで対話するように情報をリアルタイムでやり取りできるようになります。

フォルダをAIに連携する：Filesystemサーバーの設定

最初に取り入れるべき基本的かつ便利なツールが「Filesystemサーバー」です。これを接続すれば、AIが自分のPC内の指定フォルダを直接読み書きできるようになるため、いちいちテキストをコピーしてチャット欄に貼り付ける手間が完全になくなります。

ここで一つ、必ず守るべき安全上のルールがあります。セキュリティのために、PCのドライブ全体（Cドライブやルートディレクトリなど）を丸ごと接続することは絶対に避けてください。その代わりに、作業専用のフォルダを一つ用意し、AIがそのフォルダ内でしか動けないように制限をかけることで、より安全に運用できます。

連携を完了するには、設定ファイルに以下のような形式のコードを追加する必要があります。MacとWindowsではフォルダパスの記述形式が少し異なるため注意してください。

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
        "/Users/username/ai-workspace"
      ]
    }
  }
}

Mac環境では /Users/username/ai-workspaceのように一般的なスラッシュ（/）のパスで問題ありません。一方、Windowsユーザーはパスにバックスラッシュ（\）が含まれるため、JSON設定ファイル内で正しく動作させるために必ず2回重ねて C:\\Users\\username\\ai-workspace の形式で記述し、構文エラーを防ぐ必要があります。この簡単なルールさえ守れば、AIがローカルファイルを自由に分析する準備は万端です。

データベース接続とリアルタイム検索の追加

データが入っているフォルダを接続できたら、次はもう一歩踏み込んでみましょう。AIにデータベースを分析する能力を与えたり、リアルタイムのウェブ検索機能を追加したりします。

まずは、軽量で広く使われているローカルデータベース「SQLite」を接続してみます。この設定が完了すれば、AIがデータベースのテーブル構造を直接把握し、皆さんの代わりにSQLクエリを作成してデータをきれいに分析してくれます。設定ファイルの mcpServers 項目に、以下のような簡単な設定を追記してみてください。

{
  "mcpServers": {
    "sqlite": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-sqlite",
        "/absolute/path/to/your/database.db"
      ]
    }
  }
}

注意：最後の行にあるデータベースのパスは、皆さんのPCにある実際のSQLiteファイルの絶対パスに変更する必要があります。

さらに、最新情報を探せるBrave Searchサーバーを追加すれば完璧です。Brave Search APIキーを発行して設定ファイルに登録しておけば、AIが必要に応じてウェブ検索を行い、最新の回答を提供してくれます。

ここで重要なセキュリティ上のヒントです！APIキーなどの機密情報を含む設定ファイルは、GitHubのような公開リポジトリに絶対にアップロードしないでください。大切な個人情報やAPIキーが流出しないよう、設定ファイルは常にローカルPC内だけで安全に保管する習慣をつけましょう。

クライアント別：接続ガイド

それでは、用意したMCP設定をどこにどう入力すればいいのかを確認しましょう。よく使われる3つのAIツール別に、設定方法を分かりやすく整理しました。自分の作業スタイルに合うツールを選んで、すぐに試してみてください。

1. Claude Desktop

最も一般的なデスクトップアプリです。OSに応じて以下のパスにある claude_desktop_config.json ファイルをテキストエディタで開き、作成したJSON設定をそのまま貼り付けてください。

該当フォルダが見つからない場合は、Finderの「フォルダへ移動」メニューや、Windowsのファイル名を指定して実行（Windowsキー + R）に上記のパスを直接貼り付ければすぐにアクセスできます。

2. Cursor

コーディングエディタのCursorを使用する場合、複雑なファイルパスを辿る必要はありません。マウス操作で設定できる便利な機能が備わっているからです。

3. Claude Code

ターミナルで動作する開発ツール「Claude Code」では、ファイル編集を経由せずにコマンド一発でサーバーを登録できます。ターミナルを開いて次のように実行してみてください。

claude mcp add <서버이름> -- <실행명령어> [인자값]

例えばFilesystemサーバーを連携したい場合、claude mcp add filesystem -- npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /path/to/folder と入力すれば素早く追加できます。

自分だけのローカルAIエージェント、気軽に始めてみよう

設定がすべて完了したら、軽く挨拶してみましょう。AIに「このフォルダにどんなファイルがある？」や「データベースのテーブル構造を要約して」など、簡単な質問から投げてみてください。AIが自分のPC内の実際のデータを読み取って回答してくれる利便性をすぐに体験できます。

ただし、PCのローカルツールを直接つなぐ分、作業専用フォルダ以外にはアクセスできないよう、安全な範囲を確認する習慣が重要です。今日紹介した簡単な設定一つで、自分にぴったりなスマートなAIワークフローを今すぐ始めてみてください！