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ChatGPTだけが成功!MCP APIサーバーを3つのAIから呼び出してみた結果

    こんにちは!YaroTechです。

    先日Day135で「ChatGPT・Gemini・CopilotでもMCPを使える!2つの実践方法」をご紹介しました。

    その中で触れた「MCPの機能をHTTP API化して外部公開する方法」、実際にやってみたら衝撃の結果に!

    結論から言うと...

    ChatGPTだけが成功。GeminiとCopilotは現時点では直接連携不可でした。

    今日は、MCP APIサーバーを実際に構築し、3つのAIサービスから呼び出しテストを行った検証結果をお届けします!

    ※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

    ローカル環境:

    • Windows 11 Pro 25H2(ARM64)

    • Node.js v22.11.0

    • ngrok 3.33.1(無料プラン)

    AIサービス:

    • ChatGPT Plus(Custom GPTs)

    • Gemini Advanced(Gems)

    • Microsoft Copilot(無料版)

    構築したサーバー:

    • Express.js製 MCP Filesystem APIサーバー

    • APIキー認証(Bearer Token)実装


    🎯 この記事で得られること

    • MCP機能を外部AIから使うための具体的な方法

    • ChatGPT Custom GPTsでのActions設定手順

    • Gemini Gems・Copilotの現時点での制限

    • 3つのAIの外部API連携機能の比較

    • 実際に動作するOpenAPIスキーマ


    📊 検証の背景:なぜ外部AIからMCPを使いたいのか?

    MCPは素晴らしい技術ですが、現時点ではClaude専用です。

    でも、業務では複数のAIを使い分けることも多いですよね。ChatGPTのCustom GPTsやGeminiからも、ローカルPCのファイルを操作できたら便利だと思いませんか?

    そこで、MCPのfilesystem機能をHTTP API化して、外部からアクセスできるようにしてみました。

    今回の構成:

    外部AI(ChatGPT等)
        ↓ HTTPS
    ngrok(トンネル)
        ↓ HTTP
    MCP APIサーバー(localhost:3000)
        ↓
    ローカルファイルシステム

    🔧 MCP APIサーバーの構築

    まず、Express.jsでシンプルなAPIサーバーを作成しました。

    主な機能:

    • `POST /api/filesystem/list` - ディレクトリ一覧取得

    • `POST /api/filesystem/read` - ファイル読み取り

    • `POST /api/filesystem/write` - ファイル書き込み

    セキュリティ対策:

    • APIキー認証(Bearer Token)

    • アクセス可能ディレクトリの制限

    • ディレクトリトラバーサル攻撃防止

    サーバー起動後、ngrokでインターネットに公開:

    ngrok http 3000

    これで `https://xxxx.ngrok-free.dev` のような公開URLが発行されます。


    ✅ ChatGPT連携:成功!

    結果: 完全に動作!ファイルの読み書きができました。

    ChatGPTにはCustom GPTsのActions機能があり、外部APIを呼び出せます。

    設定手順:

    1. GPT作成画面で「新しいアクションを作成」

    2. OpenAPIスキーマを貼り付け

    3. 認証設定でAPIキーを登録

    OpenAPIスキーマ(抜粋):

    openapi: 3.1.0
    info:
      title: MCP Filesystem API
      version: 1.0.0
    servers:
      - url: https://xxxx.ngrok-free.dev
    paths:
      /api/filesystem/list:
        post:
          operationId: listFiles
          summary: ディレクトリ内のファイル一覧を取得
          # ...

    テスト結果:

    「test.txtの内容を読んで」と依頼したところ:

    → ChatGPTがAPIを呼び出し、ローカルPCのファイル内容を正確に取得!

    「hello-from-chatgpt.txt というファイルを作成して」と依頼したところ:

    → ローカルPCにファイルが作成されました!

    感動ポイント: ChatGPTからの指示で、自分のPCにファイルが作成される体験は新鮮でした。


    ❌ Gemini連携:Gemsでは不可

    結果: Gems機能では外部API呼び出し不可

    Gemini AdvancedのGemsを試しましたが、ChatGPTのActionsに相当する機能がありませんでした。

    Gemsで設定できる項目:

    • カスタム指示(システムプロンプト)

    • 知識ファイル(ドキュメントアップロード)

    Gemsで設定できない項目:

    • 外部API呼び出し ← これがない!

    画像
    外部API設定がGemにはないんです。

    代替案: Google AI StudioのFunction Calling機能を使えば可能ですが、一般ユーザー向けではありません。

    Geminiの反応: API呼び出しを依頼すると、「私の環境からはできません」と正直に回答し、代わりにcurlコマンドを生成してくれました。

    画像
    Geminiから直接MCPサーバーにはアクセスできませんでした。

    ❌ Copilot連携:機能なし

    結果: 外部API呼び出し機能なし

    Copilot(無料版)もGemini同様、外部APIを直接呼び出す機能がありません。

    Copilotの反応: 「外部のURLに対して実際にPOSTを投げる機能は持っていない」と明確に回答。代わりにcurlコマンドとPythonコードを生成してくれました。

    画像
    CopilotもGeminiと同様でした。

    実用的なコード生成能力は高いですが、自律的なAPI呼び出しはできない状況です。


    📊 3つのAI比較まとめ

    | AI | 外部API呼び出し | MCP連携 | 設定方法 |
    |----|----------------|---------|----------|
    | ChatGPT | ✅ Custom GPTs Actions | ✅ 成功 | OpenAPIスキーマ定義 |
    | Gemini | ❌ Gems非対応 | ❌ 不可 | AI Studio要(上級者向け) |
    | Copilot | ❌ 機能なし | ❌ 不可 | 代替なし |

    画像
    3つのAI比較まとめ

    結論: 現時点で外部MCP APIサーバーを直接呼び出せるのはChatGPT Custom GPTsのみ


    💡 実用化に向けて

    今回の検証で分かった、実用化のポイント:

    メリット:

    • ChatGPTからローカルPCのファイル操作が可能に

    • Custom GPTsとして保存すれば繰り返し使える

    • チーム内で共有も可能

    注意点:

    • ngrok無料版はURL変更あり(固定URLは有料)

    • サーバーを常時起動しておく必要あり

    • セキュリティ設定は慎重に(APIキー管理)

    おすすめユースケース:

    • 特定フォルダのファイル管理をChatGPTに任せる

    • 定型ファイルの自動生成

    • レポート作成の自動化


    🔗 関連記事

    今回の内容に関連する過去記事もぜひご覧ください:


    📝 まとめ

    検証結果:

    • ChatGPT Custom GPTs → ✅ 唯一成功!外部API呼び出し可能

    • Gemini Gems → ❌ 外部API機能なし

    • Copilot → ❌ 外部API機能なし

    分かったこと:

    • 外部API連携はChatGPTが圧倒的にリード

    • GeminiとCopilotは現時点では「コード生成して手動実行」が限界

    • MCP機能の外部共有は、ChatGPT Custom GPTsなら実現可能

    今後の展望:

    • GeminiやCopilotにも同様の機能が追加される可能性あり

    • 現時点では用途に応じてAIを使い分けることが重要

    MCPの世界が広がる可能性を感じた検証でした!


    🚀 次回予告

    Day142では、今回構築したMCP APIサーバーの詳細な構築手順を解説予定です。自分でも試してみたい方はお楽しみに!


    🎨 おまけ:見出し画像作成プロンプト

    今日の見出し画像のベースはジミー(Gemini)に下記プロンプトで作成してもらいました!:

    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(テクノロジー感)
    - **メインビジュアル**: 
      - 中央にサーバーを象徴するアイコン
      - 左からChatGPT、Gemini、Copilotのロゴ風アイコンが矢印でサーバーに向かう
      - ChatGPTの矢印だけ緑色(成功)、他は赤色(失敗)
    - **テキスト要素**:
      - 上部: 「MCP API検証」(中サイズ・白色)
      - 中央: 「ChatGPTだけが成功!」(大きく・太字・緑色)
      - 下部: 「3つのAI比較結果」(小サイズ・白色)
    - **装飾**: 
      - 成功を示すチェックマーク(ChatGPT側)
      - 失敗を示す×マーク(Gemini、Copilot側)
    
    ### 作成手順
    1. スライドサイズ(1536×1024px)の横長フォーマット
    2. 背景に青から紫へのグラデーションを設定
    3. 中央にサーバーアイコンを配置
    4. 左側に3つのAIアイコンを縦に配置
    5. ChatGPTは緑矢印+チェック、他は赤矢印+×
    6. テキストを3段構成で追加
    7. 右下に「YaroTech」ロゴを12ptで配置

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    生成AIの感動を共有したいYaroTechです✨ 常識より実験。正解より行動。 生成AI時代を、先に試す傾奇者。 📝 470日間継続投稿中| 🎉 フォロワー1900名突破!🤝 質問大歓迎!みんなで「AIと共に羽ばたく」コミュニティを作りましょう🚀

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