Vibe Coding Level 301 連携編

第8回 自分のMCPを作る

このレッスンで終わる頃には

• MCPサーバーの最小構成（Hello World）を自分で動かせる
• 既存のPythonスクリプトやツールをMCPで包む発想と手順がわかる
• 公式MCPにない医療領域固有の機能を自作MCPとして提供できる

「使う側」から「作る側」へ

Lesson 02〜07では、既存のMCPを繋いで使ってきました。

Notion・Slack・PubMed・Calendar。

これらは、誰かが作ったMCPを使わせてもらっている状態です。

ここから先は自分が作る番です。

自分の業務に特化した機能、公式MCPにない機能、自分だけが必要な機能を、Claudeに「道具」として生やします。

なぜ自分で作るのか

理由は3つあります。

1. 公式MCPがカバーしていない領域がある

PubMedにはMCPがありますが、たとえば「厚労省の薬剤情報DB」「CiNiiの日本語論文」「学会の演題検索システム」には、まだ公式MCPがありません。

自分で作れば、これらを「Claudeに話しかけるだけ」で使えるようになります。

2. 自分のツールをClaudeと統合できる

Level 201 で作ったPythonスクリプトや、自分が使ってきたコマンドラインツール。 MCPで包むと、「ターミナルで叩く」から「Claudeに話しかける」に変わります。

Level 201：  python pubmed_search.py "小児喘息"  ← ターミナルで叩く
   ↓ MCPで包む
Level 301：  「PubMedで小児喘息の論文を検索して」 ← 話しかけるだけ

3. 同業者に配れる

GitHubに公開すれば、同じ専門領域の医師・研究者が claude mcp add で使えます。 1人が作れば、何百人の手間が省けます。

事前準備

Pythonと uv がインストールされていることを確認します。

python --version
# Python 3.10以上

uv --version
# バージョンが出ればOK

uv がなければ：

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

ステップ1：Hello World MCPを作る

まず「動く最小単位」を作ります。

Claude Codeに以下を投げてください：

Pythonで、最小のMCPサーバーを作ってください。
FastMCPを使って、ツールは1つだけ：
helloというツールを呼ぶと「Hello from my MCP!」を返す、それだけ。
uvで動かせる単一ファイルにしてください。

Claudeが生成するコードはこういう形になります：

from mcp.server.fastmcp import FastMCP

mcp = FastMCP("my-first-mcp")

@mcp.tool()
def hello(name: str = "World") -> str:
    """挨拶を返す"""
    return f"Hello from my MCP, {name}!"

if __name__ == "__main__":
    mcp.run()

これを my_mcp.py として保存します。

Claude Codeに繋ぐ

claude mcp add my-first --command "uv run my_mcp.py"

Claude Codeを再起動して：

helloツールを使って

「Hello from my MCP, World!」が返ってきたら成功です。 あなたは「MCPを作る側」になりました。

ステップ2：既存ツールをMCPで包む

Hello Worldが動いたら、実用的なツールをMCPにします。

例：簡易計算ツールのMCP化

Level 101で作った「解熱薬の用量計算ツール」をMCPにします。

Claude Codeに：

以下の計算ロジックをMCPサーバーとして包んでください。

ツール名：calc_antipyretic_dose
入力：weight（体重、kg、数値）
出力：アセトアミノフェンの1回量の目安（mg）
計算式：体重 × 10〜15 mg/kg、最大量500mg

FastMCPで、uvで動かせる単一ファイルで。

できあがったMCPを繋ぐと：

体重12.5kgの子の解熱薬の量を計算して

Claudeがツールを呼び出し、計算結果を返します。

ステップ3：外部APIを叩くMCPを作る

実際に外部からデータを取得するMCPです。

例：薬剤情報検索MCP

日本では、医薬品医療機器情報提供ホームページ（PMDA）が薬剤情報を公開しています。 このAPIを叩くMCPを作ります。

Claude Codeに：

Pythonで、PMDAのAPIを使って薬剤情報を検索するMCPサーバーを作ってください。

ツール名：search_drug_info
入力：drug_name（薬剤名、文字列）
出力：薬剤の基本情報（適応・用法・警告の要点）

APIエンドポイントのURLは [PMDAのAPI仕様] を参照して。
FastMCPで、uvで動かせる単一ファイルで。
エラー処理も入れて。

コードが生成されたら、動作確認します：

PMDAで「アセトアミノフェン」の情報を検索して

MCPを設計するときの考え方

自作MCPを作るとき、以下の順序で考えます。

1. 「何を話しかけたいか」から始める

先にユーザーストーリーを書きます。

「小児の薬剤情報を確認するとき、『アモキシシリンの子どもの用量』と話しかけたい」

このひと言が、MCPのツール設計の出発点です。

2. 入力と出力を決める

話しかける内容（入力）と、欲しい返答（出力）を具体化します。

3. Claude Codeにコードを書かせる

設計が決まったら、Claude Codeに詳細な仕様を渡してコードを生成させます。 コードを自分で書く必要はありません。

GitHubで公開する

完成したMCPをGitHubに上げると、他の人も使えます。

# 新しいリポジトリを作ってプッシュ
gh repo create my-medical-mcp --public --source=. --push

READMEに最低3行書きます：

# my-medical-mcp

小児科外来向けの薬剤情報・用量計算MCPサーバー

## 使い方

1. git clone
2. claude mcp add medical --command "uv run medical_mcp.py"
3. 話しかけるだけ：「アモキシシリンの子どもの用量は？」

公開したらURLをメモしておきます。 同僚に「このコマンドを実行するだけで使えるよ」と共有できます。

Level 301 の終わりに

8つのレッスンで、こんな変化が起きました。

Lesson 01で「単体は性能の1割」という話から始まりました。 Lesson 02でMCPの概念を掴みました。 Lesson 03でPubMedを繋ぎ、論文検索が話しかけるだけになりました。 Lesson 04でNotionとSlackとカレンダーを繋ぎ、情報の流れが変わりました。 Lesson 05でDispatchを使い、外来の合間でも仕事を投げられるようになりました。 Lesson 06で5経路の全体像を把握しました。 Lesson 07でセキュリティの基準を整理しました。 Lesson 08で、使う側から作る側に変わりました。

単体のClaudeから、複数ツールと連携するClaudeへ。

この変化は、「AIに聞く」から「AIが動く」への転換です。

次のLevel 401では、さらに複雑なシステム設計と、複数エージェントを協調させる仕組みを扱います。

最終演習：自分専用MCPを1つ作る

このコースの締めくくりとして、以下を達成してください。

テーマ：自分の業務で「毎回手でやってること」を1つMCPにする

1. 何をMCPにするかを1行で書く（例：「解熱薬の用量計算」「外来後の気づきメモ保存」）
2. Claude Codeに仕様を伝えてコードを生成させる
3. 動かして確認する
4. GitHubに上げる（オプション）

小さくていいです。 「話しかけるだけで動く」自分専用の道具が1つできれば、それがLevel 301の卒業基準です。