• 作成日 : 2026年3月24日

GitHub CopilotでのMCP活用ガイド：設定から実務例まで解説

GitHub Copilotにおいて、MCP（Model Context Protocol）を活用する動きが加速しています。MCPは、AIアシスタントに外部データや独自のツールを安全に連携させるための共通規格です。これにより、これまでAIが直接参照できなかった社内独自のデータベースや特定の業務ツールを、GitHub Copilotのコンテキスト（背景知識）としてシームレスに活用できるようになります。

この記事では、MCPの基本的な仕組みから、VS CodeやIntelliJでの設定方法、実務での活用例までをわかりやすく解説します。

MCP（Model Context Protocol）とは？

MCPは、AIモデルと外部のデータソースを安全につなぐための標準プロトコルです。Anthropic社によって公開され、現在はGitHub Copilotをはじめとする主要なAIエコシステムで採用されています。

従来、Copilotに自社独自のデータを参照させるには、専用のAPI開発や複雑なカスタマイズが必要でした。MCPはこの接続方法を共通規格として定義したため、一度設定を行えば、VS Code上のGitHub Copilotや、他のMCP対応環境から、同一の社内データソースにアクセスできるようになります。

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Model Context Protocolの仕組みは？

MCPは、AI側とデータ側を仲介する通訳のような役割を果たします。AI（GitHub Copilot等）が「クライアント」となり、データや機能を提供する側が「MCPサーバー」となる構成です。

このサーバーがMCPという共通の言葉を話すことで、AIはサーバーを通じてファイルの読み書きやデータベースの検索、さらには外部APIの実行ができるようになります。これにより、エンジニアだけでなく、非エンジニアの担当者にとっても、AIの活用範囲を広げるハードルが格段に下がりました。

MCPは自社の独自データをAIの回答に反映可能

自社の独自データをAIに参照させる利点は、回答の正確性と実用性が劇的に高まることです。

一般的なAIは社内の最新状況を知りませんが、MCPサーバーを経由すれば、現在の在庫状況や最新の就業規則に基づいた回答を得られます。たとえば、顧客からの問い合わせに対し、AIが自社システムを確認した上で正確な納期を提示したり、過去の類似案件の単価をもとに見積書の草案を作成したりできるようになります。情報の鮮度が求められるビジネス現場において、この連動性は非常に大きな武器になります。

GitHub Copilot でMCPをVSCodeに設定する方法

GitHub CopilotでMCPをVS Code（Visual Studio Code）で設定するには、GitHub Copilot Chatの構成ファイル（settings.json等）に必要な情報を追記します。

VS Codeは、もっとも早くMCPの恩恵を受けられる環境の一つです。最新版のGitHub Copilot Chat拡張機能（2026年3月現在、モデルとしてGPT-5.4やClaude 4.6が選択可能）を導入していれば、簡単な設定だけで外部ツールとの強力な連携が可能になります。

VSCodeでの基本的な設定手順

GitHub CopilotでMCPサーバーを連携させる設定は、VS Code内のCopilot ChatのUIから直感的に行うことができます。現在、この機能はプレビュー段階で提供されています。

これにより、Copilot Chatのチャット欄で「@mcp」などのコマンドを使って、追加した外部ツールや独自データベースへアクセスし、GitHub Copilotから直接呼び出して利用できるようになります。

GitHub Copilotで使用するMCPサーバーの探し方

GitHub Copilotで使用するMCPサーバーは、 GitHub上の公式リポジトリ「GitHub MCP Registry」や開発者コミュニティで数多く公開されています。代表的なものには、ローカルファイルを検索・編集するサーバーや、Googleドライブ、Slack、Notionと連携するものがあります。

中小企業においては、まず社内ドキュメントを横断的に検索できるサーバーを導入しましょう。これにより、社員があの資料はどこにあるのか？と探し回る時間をゼロに近づけることができます。

最新のサーバーリストは常にアップデートされているため、定期的にリポジトリを確認して、自社に合うものを探しましょう。

Microsoft 365 Copilot MCPと自社データを連携しよう

Microsoft 365 Copilotにおいても、MCPプロトコルへの対応が進んでいます。これにより、Excel、Word、Teamsから直接社内システムを呼び出すことが可能になりつつあります。

これまでは「Microsoft Graph Connector」などの高度な設定が必要でしたが、MCPによって連携が驚くほど簡素化されました。これにより、経理や人事、営業の担当者が日常的に使うアプリケーションと、社内の基幹データが密接につながるようになります。

社内ドキュメントをCopilotの参照元にするメリットは？

社内ドキュメントを参照元にする最大のメリットは、情報の最新性と一貫性を保てることです。

AIは過去の学習データという「古い記憶」ではなく、その瞬間に社内サーバーにある最新の就業規則やマニュアルを読み取って回答します。

ただし、経理や人事労務で活用する際は、セキュリティ管理が最優先事項です。 MCPサーバー側で「読み取り専用（Read-only）」の権限を設定したり、ユーザー認証を厳格化したりすることで、機密データへの不正アクセスを防ぐ設計が求められます。

経理や人事労務で活用する際のポイント

経理や人事労務で活用する際は、データのアクセス権限とセキュリティを適切に管理することが最も重要です。

MCPは非常に便利な反面、全社員が役員報酬や個人情報といった機密データにアクセスできてしまう恐れがあります。そのため、MCPサーバー側で読み取り専用の権限を設定したり、特定のIPアドレスからしかアクセスできないように制御したりしましょう。安全な枠組みを整えてはじめて、AIに社内の重要なデータを安心して任せることができるようになります。

関連記事｜Copilot for Microsoft 365を導入するには？料金やできること、セキュリティまで徹底解説

IntelliJでのGitHub Copilot MCP設定方法

IntelliJ IDEAなどのJetBrains製エディタでの設定は、プラグインの設定画面からMCP構成を追加して進めます。

JetBrains環境は、大規模なシステム開発やエンタープライズ向けのソフトウェア開発に適しています。MCPを連携させることで、AIがプロジェクトのコード構造だけでなく、外部の仕様書やデータベースのスキーマまで理解した上で、より高度な実装提案を行ってくれるようになります。

JetBrains環境における導入の手順

JetBrains環境における導入の手順は、まずGitHub Copilotプラグインを最新の状態に更新することから始まります。

設定画面の「Languages & Frameworks」内にある「GitHub Copilot」を選択し、MCPの設定項目にサーバー構成を追記しましょう。IntelliJは「プロジェクトごとに異なる設定を適用する」のが得意です。案件ごとに異なる仕様書サーバーやデータベースサーバーを使い分けることで、AIが複数のプロジェクトで混乱することなく、最適な回答を出せるようになります。

開発効率を高めるための設定のコツは？

開発効率を最大化するコツは、AIが参照する外部情報を絞り込むことです。

あまりに多くのMCPサーバーを登録すると、AIが情報を探しきれず、回答が遅くなったり不正確になったりすることがあります。まずは、現在開発中のプロジェクトに直結するデータベースやAPIドキュメントだけを優先して設定しましょう。これにより、AIが迷いなく、まるでベテランエンジニアが横にいるかのような的確なサポートをしてくれるようになります。

MCPサーバーを自作・拡張する手順

MCPサーバーを自作する手順は、PythonやTypeScriptなどの汎用的な言語を用いて、MCP SDKを利用してプログラムを書く形で行います。

自社の特殊な業務フローに合ったツールが世の中にない場合でも、社内のエンジニアが数時間から数日作業するだけで、独自の「AIスキル」を開発できます。

MCPサーバー構築の基本的な流れ

MCPサーバー構築の基本的な流れは、まずSDK（開発キット）をインストールすることから始まります。 PythonやTypeScriptなどの汎用言語を用いて、独自のAIスキルを開発することが可能です。

一度構築してしまえば、AIはいつでもその独自の機能や社内データを引き出せるようになります。

セキュリティを保ちながら外部ツールと連携する方法

セキュリティを保ちながら連携する方法は、データの最小公開原則を徹底することです。

AIに対して何でも許可するのではなく、特定のデータだけを渡すようにプログラムを設計しましょう。また、外部で公開されているMCPサーバーを自社に導入する際は、そのソースコードに不審な挙動がないか、情報を外部に送信していないかを必ず情報システム部門で確認しましょう。安全性を保つことが、継続的なAI活用の確固たる土台となります。

MCPの活用で人手不足の解消が可能に

 MCPを利用した「AIエージェント」への進化は、人手不足に悩む中小企業にとって最大の逆転チャンスです。

AIは単なる相談相手から、指示を受けて実務を自律的にこなすパートナーへと変わります。

MCP経由で自社システムと連携すれば、 AIが自ら在庫をチェックし、発注書を作成し、関係者にメールを送るといった一連のフローを完結させられます。これまで高価な基幹システムの刷新ができなかった企業でも、古いシステムをAIと直結させることで、一気にデジタル化の最前線に立つことができるのです。

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MCPで次世代の業務スタイルを構築しよう

この記事では、MCPの基本からVSCodeやIntelliJでの設定、ビジネスへの応用事例、そしてサーバーの自作方法までを網羅して解説しました。

MCPは、AIの無限の可能性を社内独自の実務に結びつけるための、もっとも強力な基盤です。VSCodeやMicrosoft 365といった日々の道具に自社の知恵を連携させることで、AIは汎用ツールから唯一無二のパートナーへと進化します。

まずは小さな業務からサーバー構成を選択して試してみることで、その価値はすぐに業務のスピード感として現れるでしょう。AIと共に歩む次世代の業務スタイルを構築し、社内の信頼と生産性を高めていきましょう。

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• 監修：マネーフォワード クラウド

  マネーフォワード クラウドが監修する「AIの基礎知識」です。ビジネスや生活に役立つAIの基本と最新情報を分かりやすく解説。AIを身につけ、新しい一歩を踏み出すのを応援します。