Claude Code MCP
以下、ページの内容を要約します。
Claude Code の MCP（Model Context Protocol）ドキュメント 要約
MCPとは
Claude Code は、AI ツール統合のためのオープンソース標準である MCP を通じて、数百の外部ツールやデータソースに接続できます。
MCPでできること
課題追跡（JIRA）、監視（Sentry）、データベース（PostgreSQL）、デザイン（Figma）、メール（Gmail）などの外部システムを直接操作できます。
サーバーのインストール方法（3種類）
| 種類 | コマンド例 |
|---|---|
| リモート HTTP（推奨） | claude mcp add --transport http notion https://mcp.notion.com/mcp |
| リモート SSE（非推奨） | claude mcp add --transport sse asana https://mcp.asana.com/sse |
| ローカル stdio | claude mcp add --transport stdio -- npx airtable-mcp-server |
スコープ（設定の保存先）
| スコープ | 対象 | 保存先 |
|---|---|---|
| local（デフォルト） | 現在のプロジェクトのみ・非共有 | ~/.claude.json |
| project | 現在のプロジェクト・チーム共有 | .mcp.json（バージョン管理対象） |
| user | 全プロジェクト共通 | ~/.claude.json |
認証
- OAuth 2.0 をサポート。
/mcpコマンドでブラウザログインが可能 - Bearer トークンやカスタムヘッダーにも対応
headersHelperで動的ヘッダー生成も可能（Kerberos 等）
その他の主な機能
- ツール検索：デフォルトで有効。セッション開始時はツール名のみ読み込み、必要時に詳細をオンデマンド取得してコンテキスト節約
- MCP リソース：
@server:protocol://pathの形式で @ メンション参照 - MCP プロンプト：
/mcp__servername__promptnameの形でコマンドとして実行 - 自動再接続：HTTP/SSE サーバーが切断した場合、指数バックオフで最大5回再接続
- 動的ツール更新：サーバー再接続なしにツール一覧の動的更新が可能
- Claude.ai 連携：claude.ai で設定したコネクタが Claude Code でも自動的に使用可能
- Claude Code 自体を MCP サーバーとして使用：
claude mcp serveで他のアプリから接続可能
Claude Code パーミッションモード
パーミッションモードの概要
- ファイル編集やコマンド実行時の確認頻度を制御する仕組み
- 作業の機密性や利便性に応じたモードの選択
パーミッションモードの種類
- default: 読み取りのみ自動実行（機密作業向け）
- acceptEdits: 読み取り、ファイル編集、一般的なファイル操作の自動実行
- plan: コード変更を行わない調査と計画提案の実行
- auto: 背景安全チェックを伴う全自動実行（長時間タスク向け）
- dontAsk: 事前承認済みツールのみの許可（CIやスクリプト向け）
- bypassPermissions: 全安全チェックの完全スキップ（隔離環境専用）
モードの切り替えと設定
- CLI起動時のコマンドフラグ指定（例：
--permission-mode） - セッション中の
Shift+Tabキーによる切り替え - VS CodeやDesktop、Web版などの各種UIでの切り替え
- 設定ファイル（
settings.json）によるデフォルトモードの固定
保護されたパス
.gitや.vscode、各種設定ファイルへの書き込み制限- 環境破損を防ぐための自動承認の除外（bypassPermissionsモードを除く）
Andrej Karpathy CLAUDE.md
andrej-karpathy-skills/CLAUDE.md at main · multica-ai/andrej-karpathy-skills · GitHub
発端と誤解の訂正
- Andrej Karpathy 氏の X ポスト（2026年1月26日）を発端とするワークフロー激変の観察記録
- 実際のファイル作成者は Forrest Chang 氏（GitHub リポジトリ
andrej-karpathy-skills） - Karpathy 氏が指摘した LLM の失敗パターンを Forrest Chang 氏が設定ファイル形式に構造化したもの
LLM の3大失敗パターン
- 勝手な前提での進行：曖昧な指示に対して確認せず、サイレントに1つの解釈を選んで実装を強行する傾向
- 過剰な複雑化：単発用途のコードへの汎用的な抽象化の導入や、要求されていない柔軟性の追加
- 無関係な変更：依頼外のコメント書き換え、フォーマット変更、隣接コードの勝手な修正による diff のノイズ化
CLAUDE.md が掲げる4原則
1. Think Before Coding（書く前に考える）
- 実装前の前提条件の明示と、不確実な要素や曖昧な点に対するユーザーへの事前確認
- 複数の解釈がある場合の提示と、よりシンプルな代替案の提案による事故予防
2. Simplicity First（まず単純に）
- 問題解決に必要な最小限のコードへの限定と、将来の拡張性を言い訳にした投機的な実装の完全禁止
- 「シニアエンジニアが複雑すぎると言うか」を判定基準としたコードの簡素化
3. Surgical Changes（外科的な変更）
- 必要な箇所のみをピンポイントで編集し、周辺コードやコメント、フォーマットの「ついでに改善」を禁止
- 「変更した全行がユーザーの依頼に直接たどれるか」の重視と、既存コードスタイルへの順応
4. Goal-Driven Execution（ゴール駆動で動く）
- 曖昧な命令を「再現テストを書いてパスさせる」などの検証可能なゴール（成功基準）へ変換して実行
- 複数ステップのタスクに対する簡潔な計画と確認方法の明示
Anthropic 公式の仕様と運用のコツ
- 仕様と容量制限：毎セッション冒頭に読み込まれるが、無関係と判断されれば無視される可能性、および200行未満（最大300行）に抑える推奨値
- 複層構成による分離運用：
- CLAUDE.md：プロジェクト概要、ビルド/テストコマンド、恒久的な最小限のルール
- .claude/rules/・子ディレクトリ：特定の状況やサブプロジェクト固有の条件付きルール
- SKILL.md：レビューやデバッグ手順など、オンデマンドで読み込む長い手順書
- フック：フォーマッタやリントなど、100%確実に実行させたい確定処理
導入方法と効果の判定
- 導入手段：Claude Code の「Plugin 方式」による一括適用、またはプロジェクト単位での
CLAUDE.md（Cursor 用は.cursor/rules/karpathy-guidelines.mdc）の配置 - トレードオフ：速度よりも慎重さを優先する設計のため、タイポ修正などの些細なタスクへの適用は非効率
- 効果の指標：不要な差分の減少、過剰実装による書き直しの削減、実装前の質問の増加、最小限の PR の実現
AIエージェントの精度向上テクニック
【保存版】Claude CodeなどAIエージェントの精度を超簡単に上げる方法。
— チャエン | デジライズ CEO《重要AIニュースを毎日最速で発信⚡️》 (@masahirochaen) May 23, 2026
依頼の最後に「E2Eテストして」と添えるだけです。
E2Eテスト＝End to End（最初から最後まで通し）の検証のこと。
本来はエンジニアが「ユーザーと同じようにアプリを動かして、意図通りに動くか」を確かめる手法です。… pic.twitter.com/LwBbmwAGvD
- 指示の追加: 依頼の最後に「E2Eテストして」の一言を添える方法
- 対象ツール: 特別な設定やMCPが不要な「Claude Code」など
E2Eテストの概要とAIの挙動
- 本来の意味: ユーザーと同じようにアプリを動かす「最初から最後まで通し」の検証手法
- AIの確認ループ: 成果物の書き出し、スクショ・フレームの切り出し、目視確認、修正・再確認の自動実行
- 導入のメリット: AI特有の「自分の出力を検証せずに出力する問題」の解消、手戻りの激減
効果的な活用場面と具体例
- 有効な領域: 動画編集、デザイン、LPのチェックなど「目で見ないと分からない作業」
- 動画での指示例: 「完成したらE2Eテストして。フレームを切り出して、字幕の位置やはみ出しを自分で確認して、おかしければ直して」
精度を高める本質的なコツ
- 明確な検証方法の提示: テストの作成、ビルドの実行、前後比較など「答え合わせの方法」の付与
- AI出力へのアプローチ: AIの「できました」を鵜呑みにせず、自律的なチェックを行わせる姿勢
