ChatGPT・Gemini・CopilotでもMCPを使える！2つの実践方法
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:
Custom GPTを作成
Actionsで外部API（MCP API化したもの）を定義
プロンプトで動作を設定
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：
MCPは標準プロトコル = 他のAIでも使える可能性
実現方法は存在する（ただし技術的）
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：
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
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
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
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#YaroTech #MCP #ModelContextProtocol #ChatGPT #Gemini #Copilot #Claude #生成AI #AI活用 #AI連携 #CustomGPT #プログラミング #API連携
