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MCP開発・MCPサーバー構築

AIに仕事を頼むたび、顧客情報や案件の状況を探して貼り付ける。接続を試しても、誰の情報を読ませ、どの更新まで任せてよいか決められない。

リベレーターズは、既存のSaaS・社内DB・基幹システムとAIをつなぐMCPサーバーを設計・開発します。情報の参照から、人の確認を経た操作、日々の保守まで整え、情報準備や転記に追われる仕事を改善します。

MCP開発・接続を相談する

最終確認: 。確認項目: 課題と成果、接続方式、認証・権限・承認、検証と保守の範囲。記載以外の機能・料金・提供条件は、各サービスの公式情報をご確認ください。

このような課題でお困りではありませんか?

営業の提案準備、受注状況の確認、ECの問い合わせ対応など。普段使っているサービスとAIの間で、こんな手作業が残っていませんか?

必要な情報を毎回探してAIへ貼り付けている

顧客・案件・売上の情報が別々の画面にあり、AIへ渡す準備に時間がかかる。

例えば営業がA社への提案を考えるたびに、Salesforceの商談履歴とkintoneの対応履歴を開き、必要な部分をChatGPTやClaudeへコピーしている。

既製の連携では自社のデータ・処理を扱えない

必要な項目や独自の業務ルールに対応せず、結局は手作業が残っている。

例えばkintoneの「工事番号」と社内の受注システムの「受注番号」が違い、案件の進捗と受注状況を担当者が毎回照合している。

AIへデータ更新を任せる判断ができない

参照と更新の権限、人が確認する範囲が曖昧で、試行から先へ進めない。

例えばShopifyの注文メモに配送時の注意点を追記したいが、AIが別の注文を書き換えないか不安で、担当者が手で入力し直している。

試作は動いたが業務で継続して使えない

接続が切れた場合や、同じ処理を繰り返した場合の対応を担当者だけが知っている。

例えばkintoneに対応履歴を登録している途中で通信が切れた。「もう一度実行すると二重登録になるか」を詳しい社員に聞かないと判断できない。

MCPは、AIと業務の情報・操作をつなぐ共通規格です

MCP(Model Context Protocol)は、AIアプリが外部の情報やツールを利用するための規格です。MCPサーバーは、たとえば「許可された顧客の案件を調べる」「承認した内容を登録する」といった接続の窓口を用意します。

AIアプリ、MCPサーバー、接続先のシステムには、それぞれ担当する役割があります。MCPを採用するだけで、データの内容が揃ったり、社内の権限や承認手順が完成したりするわけではありません。現在の業務とシステムを確認して、必要な範囲を実装します。

規格の概要: MCPのアーキテクチャ(2026年10月16日確認)

AIから必要な情報を依頼利用者と対象データを限定
MCPサーバーが接続を仲介接続先の権限・入力条件も確認
更新は人の承認後に実行対象・内容・結果を記録する
参照と更新を分ける接続の考え方(説明例)

リベレーターズが解決できる課題

必要な情報を毎回探してAIへ貼り付けている

情報準備の繰り返しを減らし、確認や提案に時間を使う。

取得できる範囲から接続し、元データを人が確かめる手順も残します。

今の仕事

営業がA社への提案を考えるたびに、Salesforceの商談履歴とkintoneの対応履歴を開き、必要な部分をChatGPTやClaudeへコピーしている。

こう変えます

Salesforceとkintoneを顧客IDで対応づけ、「A社の直近の商談と対応をまとめて」と頼める参照ツールを用意。AIが参照元付きの要約案を作れるようにします。

実施すること利用者・データ項目・検索条件を限定した参照ツールを実装。出典や更新時刻も確認できる形でAIへ渡します。

既製の連携では自社のデータ・処理を扱えない

現行システムへの投資を活かし、AIから扱える業務を増やす。

接続先の仕様と利用条件を確かめ、必要な部分をつなぎます。

今の仕事

kintoneの「工事番号」と社内の受注システムの「受注番号」が違い、案件の進捗と受注状況を担当者が毎回照合している。

こう変えます

「工事番号から受注状況を調べる」専用ツールを開発。kintoneの独自項目と社内の受注番号を対応づけ、手で見比べていた情報をまとめて返します。

実施すること既製サーバーの対応範囲を評価し、不足する検索・変換・操作を自社APIや業務ルールに合わせて開発します。

AIへデータ更新を任せる判断ができない

人が採用判断を保ちながら、更新作業を進められる。

候補の作成と実行を分け、許可外の操作を拒否する条件を確かめます。

今の仕事

Shopifyの注文メモに配送時の注意点を追記したいが、AIが別の注文を書き換えないか不安で、担当者が手で入力し直している。

こう変えます

Shopifyの対象注文とメモの変更前後を担当者が確認。承認した注文ID・内容が一致する場合にだけ、注文メモを更新する経路を作ります。

実施すること読み取りから試し、更新は利用者権限・入力内容・承認した対象をサーバーやアプリで検証して実行します。

試作は動いたが業務で継続して使えない

試作を、日々の業務で維持できる接続へ進める。

運用担当と保守範囲を決め、障害時に確認すべき点を共有します。

今の仕事

kintoneに対応履歴を登録している途中で通信が切れた。「もう一度実行すると二重登録になるか」を詳しい社員に聞かないと判断できない。

こう変えます

kintoneへの登録結果が不明なら、受付番号などで登録済みかを確認。二重登録を防ぐ仕組みと、確認できない場合に止めて担当者へ知らせる手順を用意します。

実施すること認証期限・API上限・接続失敗・重複操作を検証し、監視、停止・復旧、更新対応と引継ぎを整えます。

上記は業務と開発内容の説明例です。実際の接続方法・対象項目は、利用プラン、API権限、既製MCPサーバーの対応範囲を確認して決めます。

接続先APIの参考: Salesforceのデータ取得・kintoneのレコード取得・Shopifyの注文情報更新(2026年10月16日確認)

読む・準備する・確認する・反映するを分ける

たとえば案件情報を参照して対応案を作る場合、必要な情報を取得する経路と、確定した内容を登録する経路を分けます。次の図は設計例です。

  1. 利用者・AIアプリ

    目的と対象を指定

    利用者を確認し、必要な案件や作業の範囲を絞る。

  2. MCPサーバー・接続先

    許可された情報を参照

    権限内の項目を取得。出典と状態を添えて候補を作る。

  3. 確認担当

    根拠と変更を承認

    対象・内容・変更前の状態を確認。承認後に内容が変われば再確認する。

  4. 実行するアプリ・サーバー

    検証して反映・記録

    権限・入力・承認を検証し、処理結果を照合して記録する。

人の承認画面だけでなく、実行側が許可と対象を検証する構成を設計します。

確認・承認・履歴を共通の業務画面で扱う必要があれば、AIハブアプリと組み合わせます。接続部品と、業務全体を進める画面・手順は範囲を分けて見積もります。

接続できた後に、業務で使える条件を確かめる

必要な情報だけを、正しい利用者へ返す

誰がどの顧客・部署・項目を参照できるかを、接続先の権限と照合します。広い権限を持つ共通アカウントに任せず、利用者ごとの条件や用途を接続側でも確認します。戻り値の件数・項目・出典・更新時刻を決め、機密情報を過剰に渡さない構成にします。

ツールの入力と、更新する範囲を限定する

自由なSQLや任意の更新命令を一つのツールへ渡すのではなく、対象ID・項目・入力形式・件数の上限を決めます。AIの指示だけに依存せず、未承認・権限外・不正な引数を実行側で拒否する試験を行います。

接続方式と認証を、利用環境に合わせる

ローカルで動かす構成と、HTTPで複数の利用者が接続する構成では、実行場所と認証の設計が異なります。利用するAIクライアントの対応仕様、サーバーへの認可、接続先APIの権限をそれぞれ確認します。APIがないシステムは、CSVや既存の入出力機能、契約条件から方法を調べます。

失敗・重複・変更に備える

更新要求の後に通信が切れた場合、同じ操作をすぐ繰り返すと二重登録になることがあります。実行済みかを照会する方法と、重複を防ぐ識別子、再実行の条件を設計します。APIの変更、認証期限、監査ログ、停止と復旧の担当まで引き継ぎます。

仕様の根拠: MCPの認証・認可仕様・セキュリティ上の設計指針(2026年10月16日確認)。業務ごとの権限・承認・運用は個別に設計します。

既製MCP・独自MCP・通常のAPI連携を選び分ける

AIから柔軟に参照・操作したい仕事と、決まった条件で確実に処理する仕事では、適した接続方法が変わります。MCPを使うこと自体を目的にせず、必要な業務で比較します。

方式検討しやすい条件確認すること
既製MCPサーバーを活用必要なデータ・操作・認証に対応した提供元のサーバーがある提供元、権限、利用条件、ログ、更新状況、必要な操作だけに限定できるか
独自MCPサーバーを開発社内APIや独自業務があり、既製の機能では必要な参照・操作を扱えないツールの範囲、入力検証、接続先API、認証・承認、テストと保守体制
通常のAPI・バッチで連携決まった形式の転送・集計を、定時や所定の条件で実行したい実行条件、例外処理、データ照合、再実行。AIを介さず処理できるか

同じ規格でも、クライアントごとに対応する接続・認証・機能は異なります。実際に利用する環境の組み合わせで、接続と業務の受入試験を行います。

リベレーターズにMCP開発を依頼する理由

少数精鋭のチームに、代表がPMとして参加。事業の課題整理から設計・開発・運用まで支援します。

設計から実装まで一貫支援

社内の一員のように課題を共有し、設計から開発・運用まで同じチームが担当。要件が固まる前から相談でき、実際に動く仕組みまで一緒につくります。

支援内容を見る

代表が全案件のPMを担当

すべての案件に代表がプロジェクトマネージャーとして関与。要件・進行・成果物の品質を確認し、お客様の意図が実装まで伝わるよう、チームを直接まとめます。

会社情報を見る

大手を含む幅広い支援実績

大手企業を含め、経営データ分析基盤、基幹システムの開発・連携、マーケティング支援、EC開発などの実績があります。複数領域の経験を活かし、業務全体に合う仕組みをご提案します。

公開実績を見る

参照する範囲から試し、必要な操作を追加する

  1. 1

    業務と接続先を確認

    困っている仕事、必要な情報、利用者、既存APIと契約を確認し、既製品で足りる部分を調べます。

    成果物対象業務・データ・操作一覧、接続方針、開発範囲

  2. 2

    読み取りを実装して検証

    利用者と参照項目を限定し、取得内容、件数、欠損、権限外の要求を確かめます。

    成果物参照ツール、入力/出力仕様、権限と照合のテスト

  3. 3

    必要な更新と承認を追加

    承認した対象だけを処理し、誤った入力、権限不足、二重実行、結果が不明な場合の扱いを検証します。

    成果物更新処理、承認との連携、実行記録、例外時の確認手順

  4. 4

    実務へ導入し、維持する

    担当者と受入条件を確認し、運用、監視、認証更新、停止・復旧の方法を引き継ぎます。

    成果物受入結果、運用・保守の分担、引継ぎ資料

費用は、接続数と本番で使う条件で変わります

既製サーバーの評価・設定、独自のツール開発、更新・承認の連携、継続保守を分けて見積もります。接続先APIの有無、操作の種類、利用者・権限、ログ、試験環境、障害対応の範囲を確認します。

AIサービスや接続先SaaSの契約・利用料、サーバーの運用費は、当社の設計・開発・保守費用と分けて扱います。固定価格や納期は、調査前に一律でお約束しません。

相談時は、使っているシステム、繰り返している仕事、まず参照したい情報を分かる範囲でお知らせください。接続方法が未定でも、調査から進められます。

MCP開発についてよくあるご質問

Q

MCPなら安全に接続できますか?

MCPは接続の規格です。安全性は、認証、利用者と接続先の権限、許可する操作、確認手順、ログなどをどう実装・運用するかにも依存します。

Q

どのSaaSでも既製サーバーだけで対応できますか?

提供元と操作範囲、契約や権限を確認して判断します。必要な項目や操作に対応していなければ、別の方法や個別開発を検討します。

Q

まず読み取り専用で始められますか?

対応できます。参照対象と利用者を限定し、実務で確認してから必要な操作の追加を判断します。

Q

Claude以外から使うこともできますか?

利用するAIクライアントのMCP対応範囲と、サーバーの方式・認証を照合して検討します。同じ規格でも条件を確認せず接続できるとは限りません。

次に検討する支援

接続を、社員が使える業務の流れへ

必要な情報や操作をAIから使えるようになり、共通の画面・承認・対応記録まで整えたい場合は、AIハブアプリ開発へ。個別の接続を、チームで使い続ける仕組みへまとめます。

試行した使い方を、チームの標準へ

接続は動いているものの、使い方や確認が一部の担当者に偏る場合は、AI運用・定着支援へ。共通手順と評価、担当交代時の引継ぎを整えます。

つながったデータを、経営判断へ

業務データを参照する段階から、売上・原価・顧客情報を同じ条件で比較したい場合は、経営データ分析基盤へ。指標の定義と照合から、投資や改善の判断へつなぎます。公開実績一覧もご覧いただけます。

AIと既存システムの接続を相談する

現在の業務と利用環境を伺い、参照する情報、許可する操作、必要な開発と運用の進め方をご提案します。

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