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ChatGPT・Gemini・CopilotでもMCPを使える！2つの実践方法

YaroTech｜生成AIの傾奇者

こんにちは！YaroTechです。

「MCPってClaudeでしか使えないんでしょ？」

そう思っている方、実は多いのではないでしょうか。

私も少し前まで、MCPはClaude Desktop専用の機能だと思い込んでいました。でも実は違うんです。MCPはModel Context Protocolという名前の通り、特定のAI専用ではなく、標準的なプロトコルとして設計されています。

つまり、ChatGPT、Gemini、Copilotでも使える可能性があるんです！

今日は土曜日なので、軽めに概要だけご紹介します。もっと詳しく知りたい方、実際にやってみたい方がいらっしゃれば、コメントで教えてください。需要があれば、実装手順やサンプルコード付きの詳細記事を書きます！

※見出し画像のプロンプトは一番下におまけで公開中！


🖥️ 実行環境

検証環境:

  • Windows 11 Pro 25H2 (ARM64)

  • Claude Desktop

  • ChatGPT（Web版）

  • Google Gemini

  • Microsoft Copilot

  • Node.js v22.11.0

🎯 この記事で得られること

  • MCPが実は汎用的なプロトコルだという理解

  • Claude以外のAIでMCPを使う2つの方法（概要）

  • どんな可能性があるかのイメージ

  • 自分に合った方法の選び方

📚 MCPの基本をおさらい

まず、MCPについて簡単におさらいしておきましょう。

MCP（Model Context Protocol）とは:

  • Anthropic社が提唱したプロトコル

  • AIとツール・データソースを連携する仕組み

  • 標準的なプロトコルとして設計されている

  • 特定のAI専用ではない

つまり、Claude Desktopで使えているMCP機能は、技術的には他のAIでも使える可能性があるんです。

オープンな仕様として公開されているため、どのAI開発者でも統合できる設計になっています。

💡 なぜClaude以外で使いたいのか？

「Claudeで使えてるならそれでいいじゃん」

と思うかもしれませんが、実は各AIには得意分野があります。

各AIの強み:

  • ChatGPT: 説明が分かりやすい、Custom GPTsで共有できる

  • Gemini: Googleサービスとの連携、Deep Research

  • Copilot: Microsoft 365との統合

理想のシナリオ:

  • MCPでファイル操作・データ取得はClaude

  • その結果の説明はChatGPTで分かりやすく

  • データ分析はCopilotでExcel連携

→ 各AIの強みを組み合わせられたら最強！

これが実現できれば、業務効率が大幅に向上する可能性があります。

🚀 方法1: MCPをAPIサーバーとして公開

最初の方法は、MCPサーバーをHTTP APIとしてラップする方法です。

概要

MCPサーバーをそのまま使うのではなく、REST APIとして公開します。すると、ChatGPTやGemini、Copilotから通常のAPI呼び出しとして利用できるようになります。

仕組みのイメージ:

MCPサーバー → HTTP API化 → ChatGPT/Gemini/Copilotから呼び出し

簡単な実装イメージ

// Express.jsで簡単なAPIラッパーを作成
const express = require('express');
const app = express();

app.post('/mcp/filesystem', async (req, res) => {
  // MCPのfilesystemツールを実行
  const result = await mcpClient.callTool('read_file', req.body);
  res.json(result);
});

app.listen(3000);

これはあくまで簡単な例で、実際にはもっと複雑な実装が必要ですが、基本的な考え方はこんな感じです。

メリット

一度作れば使い回せる:

  • 複数のAIから同時利用可能

  • カスタマイズの自由度が高い

  • チーム全体で共有できる

完全な制御:

  • セキュリティポリシーを自由に設定

  • ログの取得・監視が可能

  • 必要な機能だけを公開

デメリット

技術的なハードル:

  • Node.js/Pythonのプログラミング知識が必要

  • サーバー管理のスキルが必要

  • セキュリティ対策の実装が重要

運用コスト:

  • サーバーの維持管理

  • 定期的なアップデート

  • トラブルシューティング

こんな人におすすめ

  • Node.js/Pythonが書ける人

  • 複数のAIを統合して使いたい人

  • チームで共有したい人

  • 完全にカスタマイズしたい人

🔧 方法2: AIプラットフォームのカスタム機能を使う

2つ目の方法は、各AIプラットフォームのカスタム機能を活用する方法です。

ChatGPT Custom GPTsの場合

ChatGPTには「Custom GPTs」という機能があり、独自のGPTを作成できます。この中で「Actions」という機能を使って外部APIを呼び出せます。

手順のイメージ:

  1. Custom GPTを作成

  2. Actionsで外部API（MCP API化したもの）を定義

  3. プロンプトで動作を設定

  4. 公開して他の人とも共有可能

仕組みのイメージ:

Custom GPT → Actions → MCP API → ファイル操作実行

メリット

統合されたUI:

  • ChatGPTの画面内で完結

  • ユーザー体験が良い

  • 自然な会話の流れで実行

共有が簡単:

  • URLで共有可能

  • チームメンバーに配布しやすい

  • ChatGPTの説明力を活かせる

デメリット

前提条件:

  • ChatGPT Plusが必要（有料）

  • 事前にMCP API化が必要（方法1の実装が必要）

  • 設定がやや複雑

プラットフォーム依存:

  • ChatGPTの制約を受ける

  • カスタマイズに限界がある

こんな人におすすめ

  • ChatGPT Plusユーザー

  • よく使う機能を統合したい人

  • チームメンバーに共有したい人

  • 設定を一度だけ頑張ればOKという人

🤔 Gemini、Copilotでも可能？

同じ考え方は、GeminiやCopilotでも応用できます。

Gemini

Gemini Extensionsという機能が将来的に拡張される可能性があります。現時点では公式サポートは限定的ですが、APIベースでの連携は技術的に可能です。

Copilot

Microsoft Power Platformとの連携が有望です。

  • Power Automateで橋渡し

  • Microsoft 365との深い統合

  • 企業向けソリューションとして活用

特に企業環境では、Power Platformを使った統合が現実的な選択肢になりそうです。

🎯 実践的な選び方

どちらの方法を選ぶべきか、ニーズ別に整理してみましょう。

こんなニーズがあれば方法1（APIサーバー化）

  • ✅ 複数のAIから使いたい

  • ✅ 完全にカスタマイズしたい

  • ✅ 技術力に自信がある

  • ✅ チーム全体で大規模に使いたい

こんなニーズがあれば方法2（Custom GPTs）

  • ✅ ChatGPTをメインで使っている

  • ✅ チームで共有したい（小規模）

  • ✅ 設定を一度だけ頑張ればOK

  • ✅ ChatGPTの説明力を活かしたい

💭 今日の学び

今日お伝えしたかったのは、この3つです：

  1. MCPは標準プロトコル = 他のAIでも使える可能性

  2. 実現方法は存在する（ただし技術的）

  3. 各AIの強みを組み合わせることができる

今日は土曜日なので、軽く概要だけご紹介しました。

もっと詳しく知りたい方、実際にやってみたい方がいらっしゃれば、コメントで教えてください！

需要があれば、以下のような内容で詳細記事を書きます：

  • 実装手順の詳細

  • サンプルコード（動くやつ）

  • トラブルシューティング

  • セキュリティ対策

  • 実際の使用例

コメントお待ちしています！

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📝 まとめ

今日のポイントは4つ：

  1. MCPはClaude専用じゃない - 標準プロトコルとして設計されている

  2. 他のAIでも使える方法は2つある - APIサーバー化、またはCustom GPTsなどで統合

  3. 各AIの強みを組み合わせることが可能 - ChatGPTの説明力、Geminiの検索力、Copilotのoffice連携

  4. 詳しく知りたい方はコメントください - 需要があれば詳細記事を書きます！

土曜日なので軽めにお届けしました。興味を持った方は、ぜひコメントで教えてください！

🎨 おまけ：見出し画像作成プロンプト

以下のプロンプトをChatGPTの画像生成で使用：

詳細なアニメの美意識の画像を作成してください。表情豊かな瞳、なめらかな網掛けセルの色使い、はっきりした線画を使用します。アニメのシーンに典型的な身ぶりと雰囲気で、心情と登場人物の存在を強調してください。

下記条件のnote見出し画像をサイズは横長で作成してください。サイズは必ず横長で作成してください。
## 🎨 見出し画像案

### デザインコンセプト
- **背景**: 青から紫へのグラデーション
- **メインビジュアル**: 中央に大きく「MCP」のロゴまたはアイコン
- **周辺要素**: Claude、ChatGPT、Gemini、Copilotの各アイコンを配置(添付アイコン使用) 
- **接続イメージ**: アイコン間をネットワーク線で結ぶ
- **テキスト要素**: 
  - 上部: 「MCP × 複数AI」
  - 中央: 「連携可能」
  - 下部: 小さくYaroTechロゴ
- **装飾**: シンプルで分かりやすく、つながりを強調

### 作成手順
1. PowerPointでスライドサイズ（1536×1024px）設定
2. 青紫グラデーション背景を設定
3. 中央に「MCP」を大きく配置
4. 周囲に4つのAIアイコンを円形配置
5. 接続線でネットワーク感を表現
6. テキストを3段構成で追加
7. YaroTechロゴを右下に12ptで控えめに配置

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