はじめに

この記事は社内LT向けにまとめたものです。想定読者は「Claudeはまだあまり触ったことがない」方。細かい前提より、"会話だけでこんなものが作れる"という空気感が伝わることを狙っています。

最近の技術動向(主に生成AI・MCP・デザイン系・フロントエンド系)を効率よくキャッチアップしたくて、Qiitaのトレンド記事をピックアップする仕組みを作りました。構成は「読み取り専用のローカルMCPサーバー(qiita-trend)+ Claude Coworkの定期実行」です。

いきなり結論

面白いのは、このMCPサーバーを1行も自分で書いておらず、Claude(Cowork)との対話だけで完成させたこと。要件の壁打ちからAPI調査、設計判断、実装、起動検証までチャットの中で進みました。

「MCPサーバーを作る」と聞くと身構えるかもしれませんが、実態は Claudeと相談しながら進めるだけです。プログラミングに自信がなくても、"こういうものが欲しい"を言葉にできれば形になります。この記事では、そうして出来上がった機能がどう動くのかを、図とコードで紹介します(コードも読めなくて大丈夫、「これくらいの分量で済むんだ」という空気だけ感じてください)。

なお、MCPそのものの概念(そもそもMCPとは何か、ホスト/クライアント/サーバーの役割、メリット・リスク)については以前、社内勉強会向けで基礎編を書いています。本記事では概念解説は最小限にとどめるので、前提から知りたい方はそちらもどうぞ。

📖 チャットでサービス連携！MCP基礎編 🐌

基礎編では、MCPを「AI用のUSB-Cポート」に例えて、AIと外部システムをつなぐ共通ルールとして解説しています。本記事はその実践編にあたる位置づけで、実際にローカルMCPサーバーを1つ作って動かすところまでを扱います。

今回作った機能の全体像

やりたかったのはシンプルで、「Qiitaから直近の人気記事を、関心キーワードで絞って取ってくる」機能です。これをMCPサーバーの1ツールとして実装しました。

基礎編の言葉で言うと、Claude Desktopがホスト、その中のCoworkがクライアント、自作の qiita-trend がサーバーという関係です。今回はこのサーバーを「自分のPC上のローカルプログラム」として動かしています。

最初に作ったツールは search_trend の1つだけです。あとから全体トレンド把握用の popular_tags を足しました。

ツール	役割
`search_trend`	指定キーワードで直近N日・最低ストック数以上の記事を検索し、重複排除してLGTM数の多い順に上位を返す	初期実装
`popular_tags`	Qiita全体で記事数の多い人気タグ一覧を取得する(全体トレンドの把握用)	後から追加

ファイル構成は3つだけ。

qiita-trend/
├── index.js       # MCPサーバー本体
├── package.json   # 依存(@modelcontextprotocol/sdk, zod)
└── README.md      # セットアップ手順

このフォルダは、Claude Desktopから参照できる場所に置いておきます。手元では作業用フォルダにまとめて配置しています。

/Users/<あなたのPCユーザー名>/Documents/works/ClaudeDT/   # ← ここは自分の環境に合わせて変える
├── qiita-trend/   # 今回のMCPサーバー
└── log/           # 次回記事で扱う「良かった記事ログ」

<あなたのPCユーザー名> の部分や配置先は各自の環境に合わせて読み替えてください(後述の設定ファイルやログのパスも同様です)。

なぜ「取得のみ」なのに、あえてMCPにしたのか

最初は「読み取りのみだから安全そう、MCPもありかな」と考えていました。ですがClaudeと整理してみると、安全なのは"読み取りのみ"だからであって、MCPだから安全というわけではないんですよね。素のスクリプトでGETするのもMCP経由も、読み取り専用なら危険度は同じくらい低い。

これは基礎編で書いた「MCPそれ自体にセキュリティ機能があるわけではない」という話とも一致します。だから「安全だからMCP」ではなく「どう使いたいか」で選ぶことにしました。

決め手は Coworkの定期実行と組み合わせて、取得から要約まで会話で任せたかったから。素のスクリプトなら自分でデータを読む必要がありますが、MCPにすればClaudeが取得・選別・要約まで一気に面倒を見てくれます。

Qiitaから「トレンド」を取る3つの選択肢

作る前にClaudeに最新のAPI事情を調べてもらったところ、公式APIには「トレンド」専用エンドポイントがなく、取り方は大きく3つありました。

公式Qiita API v2: タグやストック数の条件で検索し、人気記事を近似する。安定していて絞り込みと相性が良い
非公式のトレンドAPI: 本当にいまバズってる記事が取れるが、非公式なので将来動かなくなるリスクがある
RSS: 新着追跡はシンプルだが、LGTM数が取れず人気度の判定に弱い

長く安定して回したかったので 公式API v2 を選択しました。「本物のトレンド」ではなく「直近で人気の記事」の近似になりますが、動向キャッチアップという目的には十分です。

機能の中身: search_trend はどう動くか

このツールの動作を順に追います。ポイントは3つです。

キーワードごとに1リクエストへ分割する(条件を1クエリに詰め込むとQiita側がエラーを返すことがあるため)
検索の絞り込みには、Qiita検索で安定して効く stocks:>=N(ストック数) を使う
並べ替えには、レスポンスに含まれる likes_count(LGTM数) を使う

「絞り込みはストック数、ランキングはLGTM数」と指標を役割で分けているのがこだわりです。

コードで見る

土台: サーバー初期化とAPIクライアント

MCP SDKの McpServer + StdioServerTransport の最小構成です。トークンは環境変数から任意で読み、あればヘッダに付けるだけ。

import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
import { StdioServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js";
import { z } from "zod";

const QIITA_API = "https://qiita.com/api/v2";
const TOKEN = process.env.QIITA_TOKEN;

async function qiitaGet(path, params = {}) {
  const url = new URL(`${QIITA_API}${path}`);
  for (const [k, v] of Object.entries(params)) url.searchParams.set(k, String(v));
  const headers = { Accept: "application/json" };
  if (TOKEN) headers.Authorization = `Bearer ${TOKEN}`;
  const res = await fetch(url, { headers });
  if (!res.ok) throw new Error(`Qiita API ${res.status}: ${await res.text()}`);
  return res.json();
}

const server = new McpServer({ name: "qiita-trend", version: "1.0.0" });

本体: search_trend

図で示した「キーワードごとに取得 → 重複排除 → LGTM降順」がそのままコードに対応します。

server.tool(
  "search_trend",
  "指定キーワードで直近のQiita人気記事を取得する(読み取り専用)",
  {
    keywords: z.array(z.string()).min(1).describe("検索キーワード(例: 生成AI, MCP)"),
    days: z.number().int().min(1).max(30).default(7).describe("遡る日数"),
    minStocks: z.number().int().min(0).default(5).describe("最低ストック数"),
    limit: z.number().int().min(1).max(20).default(10).describe("返す件数"),
  },
  async ({ keywords, days, minStocks, limit }) => {
    const since = new Date(Date.now() - days * 86400_000)
      .toISOString()
      .slice(0, 10);

    const seen = new Map();
    for (const kw of keywords) {
      const query = `${kw} created:>=${since} stocks:>=${minStocks}`;
      const items = await qiitaGet("/items", { query, per_page: 20 });
      for (const item of items) seen.set(item.id, item); // 記事IDで重複排除
    }

    const top = [...seen.values()]
      .sort((a, b) => b.likes_count - a.likes_count)
      .slice(0, limit)
      .map((i) => ({
        title: i.title,
        url: i.url,
        likes: i.likes_count,
        stocks: i.stocks_count,
        tags: i.tags.map((t) => t.name),
        created_at: i.created_at,
      }));

    return { content: [{ type: "text", text: JSON.stringify(top, null, 2) }] };
  }
);

返り値を整形済みJSONにしているのは、受け手がClaudeだから。人間向けの装飾を頑張るより、構造化された素のデータを返してLLM側に要約・整形させたほうが柔軟でした。

補助: popular_tags(後から追加)

初期実装は search_trend だけでしたが、運用しはじめてから「キーワードに依存せず、いまQiita全体で何が多いか」も見たくなり、あとから足したのがこのツールです。

server.tool(
  "popular_tags",
  "Qiita全体で記事数の多い人気タグ一覧を取得する(読み取り専用)",
  {
    limit: z.number().int().min(1).max(50).default(20).describe("返すタグ数"),
  },
  async ({ limit }) => {
    const tags = await qiitaGet("/tags", { sort: "count", per_page: limit });
    const result = tags.map((t) => ({
      name: t.id,
      items_count: t.items_count,
      followers_count: t.followers_count,
    }));
    return { content: [{ type: "text", text: JSON.stringify(result, null, 2) }] };
  }
);

const transport = new StdioServerTransport();
await server.connect(transport);

Claude Desktopへの登録

claude_desktop_config.json に登録して再起動すれば使えます。トークンは任意で、使う場合も read_qiita スコープのみでOKです。基礎編で触れた通り、設定ファイルにはトークンが入りうるので外部公開しないよう注意します。

{
  "mcpServers": {
    "qiita-trend": {
      "command": "node",
      "args": ["/Users/<あなたのPCユーザー名>/Documents/works/ClaudeDT/qiita-trend/index.js"],
      "env": {
        "QIITA_TOKEN": "read_qiitaスコープのみのトークン(任意)"
      }
    }
  }
}

Claudeとの対話だけで作るとどうなるか

開発は次の流れで、すべてチャット上で進みました。

要件の壁打ち: 「Qiitaのトレンドをピックアップしたい」から始め、Claudeが「トレンドの定義は?」「絞り込みは?」と選択肢付きで質問してくる
API調査: Qiita API v2のクエリ仕様・レート制限・非公式APIの存在をClaudeがWeb検索で確認し、3択に整理
設計判断: 「スクリプトかMCPか」の比較をClaudeが率直に提示(「取得のみならスクリプトが軽い」と正直に言ってくる)。Cowork定期実行との組み合わせで最終判断
実装: MCP SDKの最新仕様とQiitaの検索記法を確認したうえでコード生成
検証: stdioでの簡易ハンドシェイク(initialize → tools/list)まで自動で実施し、ツール登録を確認

印象的だったのは、Claudeができていないことを正直に報告してきた点です。開発に使ったサンドボックスはqiita.comへ通信できない設定だったため、「起動・ツール登録・スキーマは確認済みだが、実際に記事が返るかのライブ確認は未実施。手元で疎通確認してほしい」と明示され、READMEに手順が入りました。

セットアップと動作確認

npm install
claude_desktop_config.json に qiita-trend を登録し、Claude Desktopを再起動
Coworkで「qiita-trend の search_trend で直近4日の上位5件を見せて」と頼み、記事が返れば疎通OK

未認証だとIPあたり1時間60リクエストの制限があるので、毎日回すならトークン発行が安心です。

まとめ

「トレンド」の定義を先に決めると、データソース選定がぶれない
機能の肝は「絞り込み=ストック数 / ランキング=LGTM数」と「キーワードごとに分割して重複排除」
MCPは「安全だから」ではなく「AIに取得+要約まで任せたいか」で選ぶ(基礎編の"MCP自体は安全装置ではない"とも一致)
実装をAIに任せるなら、「確認済み/未確認」を区別して報告してくれるかが信頼の分かれ目

次回は、このMCPをCoworkの定期タスクにつなぎ、「良かった記事をログに残して好みを学習させる」仕組みに育てた話を書きます。

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