Claude Code × MCPで「AI秘書」を作った話【全手順】

Claude CodeとMCPを組み合わせれば、Notionやfreeeを横断して動く「AI秘書」を実業務レベルで構築できます。

Claude MCP（Model Context Protocol）とは？

MCPとは、Anthropicが2024年11月に公開したオープン規格で、AIモデルが外部ツール・データソースと標準化された方法で通信するためのプロトコルです。一言で言えば「AIとあらゆるサービスをつなぐ共通言語」です。

従来のAI活用では、ChatGPTやClaudeに何かをさせようとすると、コピー&ペーストで情報を渡す必要がありました。MCPはその壁を取り払い、AIが直接Notionのページを読み書きしたり、freeeの請求データを取得したり、カレンダーを操作したりできるようにします。

公開からわずか数ヶ月で、GitHub・Slack・Google Drive・PostgreSQLなど200以上のMCPサーバーが開発コミュニティから公開されており（2025年3月時点）、エコシステムの成長速度はAI界隈でも異例のペースです。

MCPの基本構造

• MCPホスト: Claude DesktopやClaude Codeなど、AIを動かすアプリ
• MCPクライアント: ホスト内でサーバーとの接続を管理する仕組み
• MCPサーバー: NotionやfreeeなどのAPIをAIから使えるようにするアダプター

この3層構造により、一度MCPサーバーを設定すれば、Claude側のプロンプトだけで外部サービスを操作できるようになります。

Claude CodeとClaude Desktopの違いは何か？

MCP活用の文脈で必ず出てくる疑問が「Claude DesktopとClaude Code、どちらを使えばいいのか」です。結論から言えば、自動化・コード実行を伴う「AI秘書」構築にはClaude Codeが圧倒的に向いています。

Claude Codeは2025年2月にAnthropicが公開したCLIツールで、ターミナル上でClaudeと対話しながらファイルの作成・編集・実行まで一気通貫で行えます。「AIと一緒にプログラミングする」のではなく「AIにプログラミングを任せる」感覚に近く、エンジニア未経験でも使いこなせるよう設計されています。

AI秘書を作る全手順：環境構築から動作確認までとは？

ここからが本題です。私が実際に構築したClaude Code × MCP環境の手順を、再現できるレベルで公開します。所要時間は環境によって異なりますが、初回は2〜3時間を想定してください。

Step 1: 前提環境を整える

1. Node.js（v18以上）をインストール
2. npmまたはnpxが使える状態を確認（npx --versionでチェック）
3. Anthropic APIキーを取得（console.anthropic.comから）
4. Claude Codeをインストール: npm install -g @anthropic-ai/claude-code

Step 2: Notion MCPサーバーを設定する

Notionとの連携は最も実用度が高いMCPの一つです。以下の手順で設定します。

1. Notion側で「インテグレーション」を作成し、APIキーを取得
2. 連携したいNotionページ・DBに作成したインテグレーションを招待（権限付与）
3. Claude Codeの設定ファイル（~/.claude/claude_desktop_config.json）に以下を追記:

{
  "mcpServers": {
    "notion": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@notionhq/notion-mcp-server"],
      "env": {
        "OPENAPI_MCP_HEADERS": "{\"Authorization\": \"Bearer YOUR_NOTION_API_KEY\", \"Notion-Version\": \"2022-06-28\"}"
      }
    }
  }
}

設定後、claudeコマンドを起動し「Notionのページ一覧を取得して」と入力するだけで、APIへのアクセスが自動的に実行されます。

Step 3: freee MCPサーバーを追加する

freeeには公式MCPサーバーがあり、請求書の取得・作成・経費の記録などを自然言語で操作できます。設定ファイルのmcpServersに以下を追加します。

"freee": {
  "command": "npx",
  "args": ["-y", "freee-mcp"],
  "env": {
    "FREEE_CLIENT_ID": "YOUR_CLIENT_ID",
    "FREEE_CLIENT_SECRET": "YOUR_CLIENT_SECRET"
  }
}

freeeのAPIアプリ登録はfreeeデベロッパーコンソールから5分程度で完了します。OAuth認証フローが必要なため、初回はnpx freee-mcp authでブラウザ認証を通しておく必要があります。

Step 4: 動作確認と最初の「AI秘書タスク」

環境が整ったら、以下のプロンプトで動作を確認します。

• 「今月のfreeeの売上を取得して、Notionの『月次レポート』ページに表形式でまとめて」
• 「Notionの『タスク管理』DBから今日期限のタスクを抽出して、優先順位付きリストを作って」
• 「freeeで未払いの請求書一覧を取得して、クライアント名と金額をSlackに送れる形式に整えて」

これらが一発で動いたとき、「AIが実際に仕事をしている」という感覚を初めてリアルに体感できます。

実際に使ってわかった「AI秘書」の限界と運用ポイントは？

私が独立後の実業務でClaude Code × MCP環境を2ヶ月間使い続けて気づいた、現実的な注意点をまとめます。

コストは思ったより小さい

Claude Codeはトークン従量課金です。私の場合、Notion+freeeの日次サマリー生成・タスク整理・週次レポート作成を毎日回しても、月額APIコストは4,000〜6,000円程度に収まっています。Claude Pro（$20/月＝約3,000円）より高いですが、作業時間の節約効果を考えると圧倒的にペイしています。

MCPサーバーの品質にばらつきがある

コミュニティ製のMCPサーバーは品質がまちまちです。メンテナンスが止まっているものや、エラーハンドリングが不十分なものも存在します。選ぶ際は「GitHubのスター数」「最終更新日」「Issueの活発さ」を必ずチェックしてください。NotionとGitHubの公式MCPサーバーは品質が安定しています。

「確認なし実行」は危険な場面もある

Claude Codeにはデフォルトで「重要な操作の前に確認を求める」モードがありますが、設定によっては自動実行されます。freeeの請求書作成・送信など、取り消しができない操作は必ず--dangerously-skip-permissionsフラグを外した状態で使い、確認ステップを残しておくことを強く推奨します。

プロンプト設計が成果の80%を決める

MCPを設定しただけでは「AI秘書」は生まれません。「どのDBを参照するか」「どのフォーマットで出力するか」「エラー時はどう対処するか」を明示したシステムプロンプトを用意して初めて、再現性のある自動化が実現します。私はNotionの「AI秘書指示書」ページを作り、そのURLをプロンプトに含めることで、毎回の指示を短くしています。

Claude MCP自動化で実現できる「文系AI仕事術」の具体例は？

エンジニアでなくても、Claude Code × MCPで実現できる業務自動化のパターンを紹介します。これらは私自身またはコンサルティング先で実際に稼働しているユースケースです。

パターン1：週次業務レポートの自動生成

毎週月曜日の朝、前週のNotionタスクDB・freee請求データ・GitHubのコミット履歴を統合し、「先週の成果・今週の優先タスク・売上見込み」をまとめた週次レポートをNotionに自動生成。作成時間をゼロに近づけ、内容の質を均一化できます。

パターン2：クライアント対応ログの自動整理

Slackのクライアントチャンネルからメッセージを取得し、「対応済み・対応中・要確認」に分類してNotionのCRMデータベースに自動登録。見落としを防ぎ、対応状況の透明性が上がります。

パターン3：請求書発行から入金確認までの一元管理

freeeの未払い請求書一覧を毎日チェックし、支払期日が3日以内のものをリストアップ。必要であればクライアントへのリマインドメール文案を自動生成して、下書き保存まで実行。入金漏れを大幅に削減できます。

パターン4：採用・組織開発の情報集約（Hinotori業務委託ケース）

私がHinotoriの組織開発業務で使っているのが、候補者情報・面談メモ・評価シートをNotionで一元管理し、Claude Codeで定期的にサマリーを生成するフローです。複数担当者の情報が散らばりやすい採用管理において、「今週面談した候補者の傾向まとめ」を10分かけて作っていた作業が、プロンプト一発で2分以内に完了するようになりました。

これから始める人へ：最短で動かすための優先順位は？

Claude MCPの情報は英語の一次資料が多く、日本語の実践的な解説がまだ少ない状況です。「何から手をつけるか」で迷う人のために、優先順位を明確にします。

1. まずNotion MCPだけ繋げる: freeeやSlackより設定が簡単で、日常的な使用頻度が高い。成功体験を先に積む
2. Claude Desktopでも試せる: コード実行が不要な用途（Notionへの読み書きなど）はClaude DesktopのMCP設定でも動作する。まずDesktopで感覚を掴み、その後Codeに移行する方法もある
3. 公式ドキュメントを読む習慣をつける: MCPの仕様は進化が速く、3ヶ月前の情報が古くなっていることも多い。Anthropicの公式ドキュメント（docs.anthropic.com/en/docs/mcp）を定期的に確認する
4. 1つの自動化を完成させてから拡張する: 複数のMCPサーバーを一度に設定するとデバッグが困難になる。「Notion読み書き自動化」だけ完成させ、動作確認してからfreeeを追加するという段階的アプローチが成功率を上げる

MCPは2025年、AI活用の中心的なインフラになりつつあります。今年中に「MCPが何かを知っている人」と「MCPで実際に業務を動かせる人」の差は、ビジネス上の生産性格差として明確に出てくるはずです。難しい技術ではありません。手順通りに動かし、自分の業務に当てはめる試行錯誤を続けることが、最速の習得方法です。

よくある質問（FAQ）