MCPサーバー5つを実演｜Claude Codeでの使い方解説

MCPを5つ、実際につないで動かしてみました。 このパソコンの中で全部やっています。 手元のファイル・ブラウザ操作・AIがAIを呼ぶ・画像と動画・ぜんぶ繋げる。 いちばん驚いたのは、頼んでもいないポップアップをAIが自分で閉じたことでした。 「道具の一覧サイトを見てきて」としか言っていないのに、 新しいタブを開いて、出てきた案内を閉じて、カテゴリを開いて、 238件の一覧まで持ってきました。 別の会社のAIを呼べたのも想定外でした。 クロード（Anthropic）からコデックス（OpenAI）に質問を投げたら、 「MCPは、AIと外部ツールをつなぐ共通のコンセントのような仕組みです」 という一文が返ってきました。この説明文は私が考えたものではありません。 つないでいない3つも、後半で紹介しています。 9月16日にTradingViewが公式のMCPを出したので、その実演も後半に足しました。 日本語で「配当利回り3.5%以上・PER12倍以下の日本株を時価総額順に10社」と頼むと、486社から絞った表が返ってきます。 TradingViewの画面は一度も開いていません。 ■ 目次　※TradingViewの章を足した版（全体15分25秒） 00:00 AIが自分のパソコンを直接さわれるようになった 00:42 MCPって何？ 02:01 ① 手元のファイル 03:19 ② ブラウザ操作 04:45 ③ AIがAIを呼ぶ 06:24 ④ 画像と動画 07:45 ⑤ ぜんぶ繋げる 09:07 人気の3つ　ギットハブ・ノーション・スラック 10:32 最新の例　TradingViewの公式MCP 12:08 入れ方 13:00 使う前に知っておきたいこと 14:22 まとめ ■ 実際につないだ5つ ・手元のファイル操作 ・ブラウザ操作（Claude in Chrome） ・別の会社のAIを呼ぶ（Claude → Codex／MCP経由） ・画像と動画の生成（higgsfield） ・5つを1本の指示でつなげる ■ 紹介した人気の3つ ・GitHub　道具の数がいちばん多い分野 ・Notion　会議メモから議事録のページを作る ・Slack　散らばった話を集めて文書にする ■ 動画で触れた数字 ・この規格に対応した道具　1万9,000個以上（mcp.so 実画面） ・ブラウザ操作の分野だけで　238件 ・その分野の人気　Firecrawl 14万8,000／Playwright 9万2,500／Puppeteer 8万8,100 ・公式リポジトリ　スター9万・contributor 919人・最終更新2日前 ・仕様が大きく作り直されたのは　2026年7月28日 ・朝の情報収集　30分 → 5分 ・議事録の清書　20分 → 5分 ・公開されたネット上に露出しているMCPサーバー　8,000超 　うち約500件は認証も暗号化もなし ・画像1クレジット／動画12.5クレジット（上位モデルは32.5クレジット） 　※動画の解像度に触れていた1文は、読み上げで聞き取りにくいため台本から外した ■ 実測した結果 ・手元の音声ファイル219本を読ませて、章ごとに集計 　　OP・導入 15本 44.6秒 ／ いちばん長い章 25本 100.5秒 　　合計 219本 827.8秒（13分48秒） ・この作業では承認待ちが一度も発生しませんでした 　（前回のAIエージェント動画では、外部調査で承認待ちだけ1時間5分） ■ 使ったもの ・Claude Code（MCPクライアント） ・Claude in Chrome（ブラウザ操作） ・Codex／OpenAI（MCP経由で呼び出し） ・higgsfield（画像・動画生成） ・mcp.so（サーバー検索サイト） ■ 関連動画 TradingView公式MCPの使い方｜Claudeに日本語で頼むだけで、銘柄分析・高配当株探し・アラート設定・決算の下調べまで【実演7つ】 　→ ★今日の夕方に公開（公開後にURLを入れる） AIエージェントで仕事はどう変わる？｜調査から実行まで任せる活用例7選 　→ https://youtu.be/ ■ このチャンネルについて AIツールの「実際に使えるか」を、毎回自分で試してからお伝えします。 新しい発表そのものより、それが仕事にどう効くかを重視しています。 チャンネル登録はこちら 　→    / @   #MCP #TradingView #ModelContextProtocol #ClaudeCode #生成AI #AI活用 #業務効率化 #Notion #Slack #GitHub #AIエージェント