Claude Code・CursorでMCP連携する方法|設定手順と選定基準【2026年版】

【結論】Claude CodeやCursorでMCP連携するとは、コーディングAIに社内ツール・データへの安全な接続口を渡すことです。設定自体は数分〜数時間で始められますが、法人では権限・監査・既製/自作の切り分けが成否を分けます。
- Claude Codeは
claude mcp add、Cursorは Settings → MCP(またはmcp.json)で追加する - ローカル完結なら stdio、チーム共有・SaaS横断なら Streamable HTTP を選ぶ
- 本記事は「クライアント別の連携手順」。MCPの定義は別ガイドへ委ねる
※役割分担: 「MCPサーバーとは」の定義・導入判断はMCPサーバー公式ガイド、「作り方」は実装6ステップ。本記事は Claude Code / Cursor からの接続手順と失敗パターンに特化します。
MCP連携を1文で言うと
MCP(Model Context Protocol)は、AIアプリケーションと外部ツールをつなぐオープン標準です。Claude CodeやCursorにMCPサーバーを登録すると、会話の中から GitHub・Notion・社内DBなどを呼び出せます。現行仕様の正典は公式の versioning(2026年8月5日時点の Current は 2026-07-28)です。
Claude CodeでMCPを追加する手順
- Claude Codeを最新版に更新する
- ターミナルで
claude mcp add <name> ...を実行する(stdioコマンド、またはリモートURL) - 設定は
~/.claude.jsonまたはプロジェクトの.mcp.jsonに保存される - OAuthが必要なリモートMCPは
claude mcp loginで認証を完了する claude mcp listなどで接続状態を確認し、小さな読み取りツールから試す
詳細な導入全体像(組織展開・研修)はClaude Code導入ガイドを参照してください。
CursorでMCPを追加する手順
- Cursorの Settings → MCP を開く(GUIから追加可能)
- または
~/.cursor/mcp.json/ プロジェクトの.cursor/mcp.jsonにサーバー定義を書く - stdio(ローカルコマンド)か Streamable HTTP(URL)かを用途で選ぶ
- Rules / Skills / Hooks と併用する場合は、ツール呼び出しの権限範囲を先に決める
- チーム共有するなら Marketplace / 共有設定のポリシーを確認する
CursorとClaude Codeの料金・使い分けは比較ピラー記事で整理しています。
トランスポートとセキュリティの最短チェック
| 項目 | stdio | Streamable HTTP |
|---|---|---|
| 向き | 個人端末・ローカル開発 | チーム共有・リモートSaaS |
| 認可 | 環境変数中心(OAuth仕様は適用外) | OAuth 2.1 + PKCE 等が要件になりやすい |
| 監査 | 端末ログに寄りやすい | ゲートウェイ/サーバー側で集約しやすい |
法人での最低ラインは、最小権限・監査ログ・シークレットの環境変数管理・プロンプト注入への耐性です。仕組みの背景はMCPサーバーとはのセキュリティ節を参照してください。
既製MCPと自作の選び方
- 既製(first-party)を先に使う:GitHub、Notion、Sentry など公式MCPがある接続先
- 自作が必要な境界:社内DB、基幹、独自SaaS(最小権限と監査を自社要件に合わせるため)
- 自作の設計判断は別記事(下書きID 271)および作り方ガイドへ
よくある失敗パターン
- ローカル想定のstdioサーバーを、Origin検証なしでそのままリモート公開する
- 万能SQLツールを渡し、最小権限になっていない
- PoC成功後に監査ログがなく、本番障害の追跡ができない
- Claude Code用設定とCursor用設定を別物として二重実装してしまう(MCPなら共通化できる)
よくある質問
Q. Claude CodeのMCPとCursorのMCPは別物ですか?
プロトコルは共通です。サーバー実装を標準に沿って作れば、両クライアントから再利用できます。違うのは設定ファイルの場所と追加UI/CLIです。
Q. まずは何を接続すべきですか?
読み取り中心で影響範囲が狭いもの(ドキュメント参照、Issue閲覧)から始め、書き込み系は承認フローを付けてからが安全です。
Q. x3dに依頼できる範囲は?
要件定義、既製/自作の仕分け、認可・監査設計、実装、内製化研修まで伴走できます。お問い合わせまたはAIエージェント開発をご覧ください。
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本記事は2026年8月5日時点の公開情報に基づいています。最新情報は各公式サイトをご確認ください。
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