MCPを使ってみよう
このセクションでは、MCPの基本的な使い方を学んでいきます。ここでは、VSCodeとGitHub Copilotを利用してMCPサーバーとクライアントを構築し、LLMが外部ツールと連携する様子を体験します。
GitHub CodespacesでTime MCPサーバーを試す(ステップバイステップ)
ここではローカル環境を一切汚さずに動作確認できるよう、GitHub Codespacesと事前構成済みリポジトリを使います。ブラウザさえあれば動くので、最小限の設定で再現できます。
今回使用するリポジトリは以下です。これをフォークしてCodespacesを起動し、MCPサーバーを体験します。
1.リポジトリをフォークする
1.ブラウザでtime-mcp-server-codespacesを開きます。
2.右上のForkボタンを押し、自分のアカウントにフォークを作成します。
2.ForkしたリポジトリでCodespacesを起動
1.フォーク側のリポジトリページでCode→Codespaces→Create codespace on mainをクリック。

2.数十秒〜数分ほどでブラウザ版VSCodeが自動起動し、Dev Containerのビルドが完了するとエディタ画面が表示されます。
- 初回は画面左下に「リモートを開いています...」と出るので待機します。
- ビルド完了後、左下の緑色ステータスバーに「Codespaces: ○○」と表示されれば準備完了。
Dev Container内には実行ランタイムuvとMCP CLIなどの必要ツールがプリインストール済みです。
3..vscode/mcp.json
にTimeサーバー設定を追加
1.エクスプローラーで.vscode/mcp.json
を開く
デフォルトは次の空テンプレになっています。
{ "servers": {} }
2.内容を下記に置き換えて保存する
{ "servers": { "time": { "command": "uvx", "args": ["mcp-server-time"] } } }
-
uvx
はフォークしたリポジトリのDev Containerに入っているランタイムマネージャーuvのエイリアスです。 -
mcp-server-time
はTime MCPサーバー実装を起動するエントリーポイントとなっています。
3.time
の上に「起動」が表示されるのでクリックしてサーバーを起動

4.GitHub CopilotエージェントモードでMCPサーバーを利用
1.右上ツールバーのGitHub Copilotアイコンをクリックしてチャットペインを開く。
2.チャット右上のドロップダウンからAgentモードを選択。
3.メッセージ欄に日本語で構わないので例を入力:
東京の現在時刻を教えて

4.Copilotがget_current_time
を実行してよいか?という旨の確認ダイアログを出すので「続行」を選択します。

5.チャットに現在時刻(例:2025年6月13日01:08)が返ってくれば成功です。

ツールが認識されない場合のヒント
.vscode/mcp.json
を保存し忘れていないか確認.vscode/mcp.json
でtimeが稼働中になっているか確認- Codespacesを再読み込みすると環境変数やPATHが再適用される場合があります
これでGitHub Codespaces+VSCode+GitHub Copilotという完全クラウド環境でTime MCPサーバーが動作する一連の流れを体験できました。ローカルPCにPythonやuvを入れる必要もなく、ブラウザだけで試せるのでチーム内ハンズオンにも最適です。
まとめ
今回は、MCP(Model Context Protocol)の基本概念とその導入方法について解説しました。MCPはLLMと外部ツールを統合するための共通プロトコルであり、開発者にとっては組み合わせ爆発の解消やプラグアンドプレイ型の拡張性を提供します。
1. 組み合わせ爆発の解消
各LLMと外部ツールを個別に統合する従来方式を、共通プロトコルによるM+N体制へ転換します。これにより実装規模を最小化でき、開発計画の見通しが大幅に改善されます。
2.プラグアンドプレイ型の拡張性
MCPサーバーを追加するだけで、複数のLLMクライアントが同一インターフェースで新しい機能を利用できます。既存資産を横展開しやすく、サービス提供速度の向上に直結します。
3. 運用・保守の効率化
標準化された呼び出し、スキーマと自己記述的メタデータにより、バージョン差異の吸収や変更影響の局所化が容易になります。結果として、長期的な運用コストと保守負荷を抑制できます。
次回以降は、外部サービスと連携する自作MCPサーバーの開発に進み、どのようにMCPを活用してLLMアプリケーションを拡張できるかを具体的に学んでいきます。MCPの可能性を最大限に引き出すため、ぜひ一緒に学んでいきましょう。