C#でMCPサーバーを自作してClaude Codeのツールに追加してみた

Posted at 2026-09-26

この記事は tk3.biz のブログからの転載です。

はじめに

Claude Code などのAIコーディングアシスタントは、MCP（Model Context Protocol） というプロトコルを通じてカスタムツールを追加できます。

「自作ツールを繋げる」と聞くと難しそうですが、公式のC# SDKを使うと驚くほどシンプルに実装できます。今回は天気取得ツールを例に、ゼロからMCPサーバーを作ってClaude Codeに接続するまでを試してみました。

MCPとは？

MCP（Model Context Protocol）はAnthropicが2024年に公開したオープンプロトコルです。AIと外部ツール・データソースが標準インターフェースで通信できるようにする仕組みです。

Claude Code ←→ MCPプロトコル ←→ 自作MCPサーバー ←→ 外部API・DBなど

MCPサーバーを自作することで「社内APIを叩くツール」「プロジェクト固有の操作」などをAIに追加できます。

用意するもの

.NET 9 SDK
Claude Code（設定ファイルを編集できる状態）

プロジェクト作成

コンソールアプリとして作成します。

dotnet new console -n WeatherMcp
cd WeatherMcp

NuGetパッケージを追加します。

dotnet add package ModelContextProtocol --prerelease
dotnet add package Microsoft.Extensions.Hosting

ModelContextProtocolとは？
Microsoftが管理するC#公式MCP SDK。Toolの定義を属性ベースで書けるため実装がシンプルです。

実装

Program.cs

Program.cs をまるごと以下に置き換えます。

using Microsoft.Extensions.DependencyInjection;
using Microsoft.Extensions.Hosting;
using ModelContextProtocol.Server;

var builder = Host.CreateApplicationBuilder(args);
builder.Services.AddMcpServer()
    .WithStdioServerTransport()
    .WithTools<WeatherTools>();

await builder.Build().RunAsync();

WeatherTools.cs

プロジェクトに WeatherTools.cs を新規作成します。

using ModelContextProtocol.Server;
using System.ComponentModel;

[McpServerToolType]
public class WeatherTools
{
    private static readonly HttpClient _http = new();

    [McpServerTool]
    [Description("指定した都市の現在の天気（天候・気温・湿度）を取得します")]
    public static async Task<string> GetWeather(
        [Description("都市名（英語）例: Tokyo, Osaka, New York")] string city)
    {
        var url = $"https://wttr.in/{Uri.EscapeDataString(city)}?format=%C+%t+%h";
        var result = await _http.GetStringAsync(url);
        return $"{city}の天気: {result.Trim()}";
    }
}

ポイント:

属性	役割
`[McpServerToolType]`	このクラスにToolが含まれることを宣言
`[McpServerTool]`	このメソッドをToolとして公開
`[Description]`	AIへの説明文。AIがToolの使い方を理解するために重要

天気データは wttr.in を使います。APIキー不要で使える便利なサービスです。フォーマット文字列の意味：

記号	内容
`%C`	天候の説明（Sunny、Cloudy など）
`%t`	気温
`%h`	湿度

単体動作確認

Claude Codeに繋ぐ前に単体で確認します。

dotnet run

起動したら標準入力に以下をペーストしてEnterを押します。

{ "jsonrpc": "2.0", "id": 1, "method": "tools/list", "params": {} }

GetWeather ツールの情報が返ってきたら成功です。Ctrl+C で終了します。

Claude Codeに登録する

Claude Codeの設定ファイルに追記します。

プロジェクト単位: .claude/settings.json
グローバル: ~/.claude/settings.json

{
  "mcpServers": {
    "weather": {
      "command": "dotnet",
      "args": ["run", "--project", "C:/path/to/WeatherMcp"]
    }
  }
}

C:/path/to/WeatherMcp は実際のパスに変えてください。

起動を速くするには
dotnet run は毎回ビルドが走るため起動が遅めです。dotnet publish でexeを生成して直接指定するのがおすすめです。
dotnet publish -c Release -r win-x64 --self-contained
{
  "mcpServers": {
    "weather": {
      "command": "C:/path/to/WeatherMcp/bin/Release/net9.0/win-x64/publish/WeatherMcp.exe",
      "args": []
    }
  }
}

実際に使ってみる

設定後にClaude Codeを再起動すると weather サーバーが接続されます。そのまま話しかけると：

> 東京と大阪の今日の天気を比較して

Claude Codeが GetWeather を2回呼び出し、wttr.inから取得した結果をまとめて返してくれます。

[Tool: GetWeather(city="Tokyo")]    → Overcast +18°C 72%
[Tool: GetWeather(city="Osaka")]    → Partly cloudy +20°C 65%

東京は曇り・18℃・湿度72%、大阪は晴れ時々曇り・20℃・湿度65%です。
大阪の方が2℃高く、湿度は低めです。

ツール呼び出しの様子が見えるのが面白いところです。

まとめ

C#でMCPサーバーを作る手順を振り返ります：

ModelContextProtocol NuGetパッケージを追加
[McpServerToolType] / [McpServerTool] でToolを定義
AddMcpServer().WithStdioServerTransport().WithTools<T>() でサーバー起動
settings.json に登録してClaude Codeから呼び出す

全体的に実装量は少なく、属性を付けるだけでToolとして認識されるのが快適でした。天気APIの代わりに社内REST APIやSQLクエリを呼ぶToolに差し替えるだけで、実務でも十分使えそうです。自分専用のAIツールキットを育てていく感覚で、今後も試していきたいと思います。

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