Claude DesktopからMCPサーバーを経由して外部APIからデータを取得するチュートリアル

本記事のゴール

FastMCPでリモートMCPサーバー（Streamable HTTPトランスポート利用）を構築し、Claude DesktopからMCPサーバーを経由して外部APIからデータを取得する

外部APIにはjsonplacejsonplaceholderを利用する

全体像

https://modelcontextprotocol.io/introduction　より引用

MCPホスト
- Claude Desktop、ChatGPT Desktop、CursorなどのMCP経由でデータにアクセスできるAIアシスタント
MCP サーバー
- MCP プロトコルを介してツールなどの特定の機能を提供するローカルまたはリモートのサーバー

事前準備

Claude Desktopの入手

Claude for Desktopの設定を変更して作成したMCPサーバーを使うように設定してみます。

https://claude.ai/download

環境

Python3.13
- 3.13未満の方は本記事下部のインストール手順を参照ください
Mac

MCPとは

Model Context Protocol の略
ClaudeなどのAIアシスタントとアプリケーションを接続するための規格
- https://modelcontextprotocol.io/introduction
2024年にAnthropicが提唱。2025年にはOpenAIとGoogleもMCPへの参加を表明し、標準化の流れが加速

ローカルMCPサーバーの構築

プロジェクト作成

uvのインストール

uvはRust製の高速でモダンなPythonパッケージマネージャー

https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/#installation-methods

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

インストール後、バージョン確認。uvコマンドが認識されていなければ、ターミナルを再起動。

uv -V

uv 0.7.16 (b6b7409d1 2025-06-27)

プロジェクト初期化

uv init mcp-server-sample

以下のようなファイルが生成される

.gitignore
.python-version
main.py
pyproject.toml
README.md

仮想環境の構築

venvを使って仮想環境を作成

uv venv

仮想環境を有効化

source .venv/bin/activate

MCP関連のモジュール追加

MCPサーバーを構築するための必要なモジュールが含まれているmodelcontextprotocol公式のライブラリを追加する

https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk

（FastAPIやUVicornと統合された開発サーバーも含まれている

# コマンドラインツールを含むオプションを指定して追加
uv add "mcp[cli]"

uv.lockが生成され、pyproject.toml, uv.lockに依存関係として追加される

MCPサーバーの実装

プロジェクトのルートにあるmain.pyをserver.pyに名称変更し、クイックスタートの内容を貼り付ける

デコレーター@mcp.tool()を付けた関数がMCPのツールとして登録され、そのまま関数名がツール名になる
2つの値を足し算するtoolを登録。後ほどClaude Desktopなどから実行する
リソース、ツール、プロンプトについて
- https://modelcontextprotocol.io/quickstart/server#core-mcp-concepts

# server.py

from mcp.server.fastmcp import FastMCP

# Create an MCP server
mcp = FastMCP("Demo")

# Add an addition tool
@mcp.tool()
def add(a: int, b: int) -> int:
    """Add two numbers"""
    return a + b

# Add a dynamic greeting resource
@mcp.resource("greeting://{name}")
def get_greeting(name: str) -> str:
    """Get a personalized greeting"""
    return f"Hello, {name}!"

if __name__ == "__main__":
    mcp.run()

FastMCPについて

TypescriptやPythonなど言語に対応
バックグラウンドでFastAPIが起動する

動作検証

まずは、作成したMCPサーバをローカルで起動。

uvicornによりhttp://localhost:8000でサーバーが立ち上がる

uv run server.py

REST APIではないため、Postmanなどでは検証が難しい。jsonrpc形式でデータをMCPサーバーに送る必要がある

MCP Inspectorから検証

MCP Inspectorを使用して検証する

mcp dev server.py

以下のようなトークン付きのURLが表示されるので、ここにアクセスすると検証ツールの画面が表示される

http://localhost:6274/?MCP_PROXY_AUTH_TOKEN=XXXXXXXXXXX

「接続」ボタンをクリック。成功した場合、Connectedと表示される

次に、画面上部のToolsからList Toolsをクリックして利用可能なツール（この場合は add）を確認し、加算する2つの数値を指定して実行

レスポンスがSuccessとなり、結果が返却されていれば成功

Claude Desktopから検証

以下を実行すると、Claud Desktopの構成にMCPサーバーが追加される（Claude Desktopを完全に終了した状態で実行

uv run mcp install server.py

INFO     Added server 'Demo' to Claude config
INFO     Successfully installed Demo in Claude app

Claude Desktopを起動し、設定を選択

開発者を選択すると先ほど追加したMCPサーバー（MCPインスタンス名）が表示されていることがわかる

構成を編集というボタンをクリックすると

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

が確認でき、その中に追加したMCPサーバーの項目が存在する

注意点として、commandのパスは、実行ファイルへのフルパス（絶対パス）を入力する必要がある

{
  "mcpServers": {
    "Demo": {
      # これは、uvコマンドの絶対パス
      "command": "/Users/<username>/.local/bin/uv",
      "args": [
        "run",
        "--with",
        "mcp[cli]",
        "mcp",
        "run",
        # これは、実装したserver.pyの絶対パス
        "/Users/<username>/git/mcp-server-sample/server.py"
      ]
    }
  }
}

Claudeのチャット画面に戻ると、追加したツールが表示されていることがわかる

このツールを選択し実行することで、MCPサーバーに定義したClaude Desktopからツールを実行することができる（実行前に確認画面が表示される

ちなみに、引数が2つしかないので3つ数を渡すと、199と10を一度足してから、追加の指示なしに結果を再度3つめの数字を加算して結果を返してくれる

公式ドキュメントによると、このとき以下のようなことが行われている

https://modelcontextprotocol.io/quickstart/server#what%E2%80%99s-happening-under-the-hood

リモートMCPサーバーの構築

ローカルに構築したMCPサーバーをStreamable HTTPトランスポートを活用してリモート環境にデプロイして、Claude Desktopから実行する

デプロイ先のサービスとしては、Herokuの後継として利用可能なRenderを利用する

ローカルのMCPサーバー実装時との変更箇所は主に以下

PORTを環境変数で設定できるようにしておく
FastMCPインスタンス生成時にhostとportを指定する
このモジュールが直接呼ばれた時に、MCPサーバーを実行し、そのトランスポート指定をstreamable-httpに変更

# server.py
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
import os

PORT = os.environ.get("PORT", 10000)
mcp = FastMCP("Demo", host="0.0.0.0", port=PORT)

# Add an addition tool
@mcp.tool()
def add(a: int, b: int) -> int:
    """Add two numbers"""
    return a + b


# Add a dynamic greeting resource
@mcp.resource("greeting://{name}")
def get_greeting(name: str) -> str:
    """Get a personalized greeting"""
    return f"Hello, {name}!"


if __name__ == "__main__":
    mcp.run(transport="streamable-http")

事前にGitHubリポジトリを作成し、ソースコードをpushしておくこと

Renderのサービス作成

アカウントを作成し、Web Serviceを追加、ソースコードをGitHubリポジトリと接続する

Build Commandeをuv sync

Start Commandをuv run server.py

MCP Inspectorから検証

サーバーをデプロイできたらMCP InspectorからリモートのMCPサーバーを検証する

Inspectorを起動

mcp dev server.py

ローカルでの検証時とは異なり、URLをリモートのMCPサーバーのURLを指定する必要がある。（URLはデプロイ完了後にRenderの管理画面で確認できるのでそちらを指定

ローカルでの検証時と同様に、実装したツールが呼び出せるか確認する

Claude Desktopから検証

すでに追加したDemoのMCPサーバーのurlをリモートのMCPサーバーのURLに指定する

"Demo": {
      "command": "/Users/<username>/.volta/bin/npx",
      "args": ["-y", "mcp-remote", "https://xxxxxxxxxxxx.com/mcp/"]
    }

Claude Desktopから実行し、ローカルでの挙動と同じようにできれば成功

リモートMCPサーバー経由で外部APIからデータを取得

server2.pyを作成し、jsonplaceholderからデータフェッチするget_postsツールを作成

参考：https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk#tools

from typing import Any, Dict, List
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
import httpx
import os


# FastMCPサーバーのインスタンスを作成
PORT = os.environ.get("PORT", 10000)
mcp = FastMCP("Demo2", host="0.0.0.0", port=PORT)


@mcp.tool()
async def get_posts() -> List[Dict[str, Any]]:
    """JSONPlaceholderから全ての投稿を取得する"""
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        response = await client.get("https://jsonplaceholder.typicode.com/posts")
        response.raise_for_status()
        return response.json()


if __name__ == "__main__":
    mcp.run(transport="streamable-http")

MCPサーバーをローカルで起動

uv run server2.py

Inspectorを起動し、Toolからget_postsを実行し、jsonplaceholderから投稿データを取得できれば成功

mcp dev server2.py

リモートで検証するため、ソースコードをpush。Renderで別のサービスを作成しデプロイ

Start Commandをuv run server2.pyで指定してサービスを作成

Claude Desktopからツールを実行し「記事を取得して」、とプロンプトを入力し取得できれば成功

Masayan tech blog.

Claude DesktopからMCPサーバーを経由して外部APIからデータを取得するチュートリアル

本記事のゴール

全体像

事前準備

Claude Desktopの入手

環境

目次

MCPとは

ローカルMCPサーバーの構築

プロジェクト作成

uvのインストール

仮想環境の構築

MCP関連のモジュール追加

MCPサーバーの実装

動作検証

MCP Inspectorから検証

Claude Desktopから検証

リモートMCPサーバーの構築

Renderのサービス作成

MCP Inspectorから検証

Claude Desktopから検証

リモートMCPサーバー経由で外部APIからデータを取得