Ask HN: 本番環境でMCPを使っている人はいますか？

Ask HN: Who is using MCP in production?

▲ 180sukit191 HNでの議論

MCPが登場してからずっと追いかけています。初期に大きな注目を集めましたが、本番環境で使っている人にはあまり出会っていません。単に見逃しているだけかもしれません。本番環境でMCPを使っている方は、どのような用途で使っていますか？通常のAPIや直接のツール統合、CLIと比べてどのような利点がありますか？

バグや機能リクエストを直接報告できるAIツールにMCPを使っています。重複をチェックして、チケットを書き、提出します。本番ツールなので、精度を落とさずにできるだけ安価なものを求めています。APIなどを使うと、結局自然言語で通信できるようにMCPのようなアダプタをその上に構築することになるでしょう。LinearのMCPは非常にクリーンでよく設計されており、Jiraなどに対する中核的な利点の一つかもしれません。APIがどうなっているかは知りませんが、MCPが素晴らしく機能するからです。
最近本番に導入した新しいツールがあります。アプリのリソースと通信しやすくなります。そして、エージェントがリモートリソースと話すための標準化された方法であり、何が利用可能でどう使うかを理解しやすくなります。MCPのツール/リソース/プロンプトについて詳しく読んでみてください。
CLIやAPIを直接呼ぶ方がはるかに安くて速いと思います。現時点で使っているMCPはJiraのMCPだけで、それはずいぶん前にセットアップして長い間使っているからです。
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HNでの議論

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  1. cgarvis

    MCPは、エンドユーザー（LLMエージェントを操作する人）が技術者でない場合に使うものです。技術者でない人のほとんどは、自分のコンピュータにCLIをインストールしたりしません。また、ターミナル経由でLLMエージェントを操作することもほとんどないでしょう。

    認証が必要な場合にも非常に役立ちます。CIMDを使ったMCP OAuthなら、APIキーを生成する面倒なプロセスを避けて簡単に実現できます。

    もしあなたが技術者で、すでにCLIを使っているなら、MCPはあまりメリットをもたらしません。

  2. Aldipower

    私たちは3月26日から本番環境でMCPを使用しています。ユーザー向けの耐久スポーツの分析とプランニングを提供しており、MCPホスト（この場合はChatGPT、Claude、Grok、Perplexity.ai、Mistralなどのチャットインターフェース）に直接統合しています。これらのすべてで、ユーザーは簡単な説明に従ってカスタムMCPサーバーを追加できます。例えばClaudeに接続するには：https://www.tredict.com/faq/connect-claude-web-with-tredict/

    これにより、ユーザーはClaudeを使って、事前の分析に基づいてGarminデバイスにワークアウトを作成・プッシュできます。

    また、バックグラウンドでMCPを使用するChatGPTアプリもあります：https://chatgpt.com/plugins/plugin_asdk_app_69aef5b699a08191...

    ここで重要なのは、MCPが製品の背後にある基盤であり、一般ユーザーが何も知らなくても操作できるようにしていることです。

    「MCPは役に立たないのか？」という議論は、一般の消費者ユーザーの視点からはまったく無意味です。彼らはMCPが何かを知らないことさえあります。TredictのChatGPTアプリは、ワンクリックとシンプルなOAuthフローで接続できます。それだけです。

  3. konart

    私の会社（私はAI関連の責任を負うチームのメンバーではありません）では、Jira、Confluence、Mattermostフォーク、その他いくつかの統合のためにMCPを導入しています。

    MCP対APIの問題についてはよくわかりませんが、MCPの要点は、モデルとツール/サービスの間の抽象化だといつも考えていました。

    つまり、モデルは特定のAPI（ましてやその特定のバージョン）を知らなくてもサービスを利用できる、ということです。

  4. 5ersi

    AIエージェントがAPI/CLIをより賢く使えるようになってきたため、MCPの価値は少し薄れてきています。例えば、私はClaude経由でgh CLIを使っていますが、それはMCPを使う代わりに、すでにCLIをセットアップしていたからです。MCPを使う必要はありません。

    MCPは、複数のソースにまたがって結果を組み合わせる場合には大きな価値を発揮する可能性があります。例えば、職場では、5つの異なる（レガシーな）システムにわたるログ/メトリクス検索のために社内MCPを使用しています。これにより、異なるシステム間のイベントの相関を数分で見つけ出せます。

  5. throwup238

    私はMCPを2種類の用途で使っています：プロセスのメモリへのアクセスを提供する必要があるもの（Qt GUIを検査するためのMCPサーバーなど）、そして認証済みアクセスをChatGPT/Claudeのウェブ/モバイルアプリに提供する必要があるもの（自分のデータへのアクセス）です。これらの用途では、CLIは使用や認証が面倒すぎます。

    後者については、Cloudflare Tunnels + Zero Trust + Github SSOを使えば、保護がかなり簡単になり、最近のcf CLIを使えばエージェントがすべての作業を行ってくれます。base64エンコードされた画像のネイティブサポートも、絶えず促さなくてもLLMに物を見るように「促す」のに役立ちます。

  6. navigate8310

    私は中国語の教科書をOCR処理し、ステートレスなMCPを作成しました。これにより、教科書のみに基づいて中国語学習の基礎を固めることができます。これを使えば、クイズを開始したり、似た意味の単語の違いを理解したりできますが、復習時に追加の文法が供給されることはありません。特に、言語に特化したLLMでニュアンスを理解できるGLM 5.3を使用しています。

    リポジトリはこちら：https://github.com/iodize6399/xuexi-keben

    サーバー自体はこちら：https://keben.555420.xyz

  7. MitziMoto

    私たちは顧客向け音声エージェントのために本番環境でMCPを使用しています。カスタムMCPサーバーは、音声エージェントが顧客とやり取りするためにアクセスする必要があるツールとリソースを定義しています（例：予約のスケジュール設定、注文ステータスの確認など）。

    これにより、ElevenLabs、Vapi、Pipecatなど、選択した任意の音声エージェントプラットフォームをカスタムMCPサーバーに向けるだけで、利用可能なツール、その入力、使用方法を即座に理解できます。

    HNで皆が推奨しているCLIやAPIといった代替案と比較すると、これは明白な選択です。正直なところ、現実的な代替案が何になるのかさえわかりません。

    ElevenLabsにCLIをパッケージ化して配布し、それを使うように頼むべきでしょうか？ 彼らに実装してもらうために完全なAPI仕様を渡すべきでしょうか？

    私は彼らにエンドポイントと認証情報を渡すだけで、彼らのプラットフォームは即座に私のシステムと通信する方法を理解します。ElevenLabsの誰も私たちの実装の詳細を知る必要も、気にすることもありません。

    HNは「ターミナルでClaude Codeを使ってコーディングする開発者」というAIのユースケースしか見えていません。実際の本番エージェントには、それとは大きく異なるユースケースがあります！

    別のシステムとの統合のすべての部分を所有していない場合、明確に定義された標準が必要です。それがMCPが提供するものです。

  8. cagz

    はい、本番環境でかなり多くの用途があります。主なユースケースは、エージェントのためのAPIアクセスの抽象化です。私たちの場合、これらはほとんどが社内MCPサーバーで、特定のエージェントのために特別に構築されています。

    なぜCLIやエージェントによるAPI直接アクセスではなくMCPなのでしょうか？

    直接アクセス（curl/独自の小さな関数）：これにはエージェントがAPI仕様を完全に理解している必要があります。確かに、プログレッシブディスクロージャーを使用してコンテキストを保護できますが、これは本質的に、エージェントがそのコンテキストで使用するたびにAPIを何度も理解する必要があることを意味します。また、典型的なAPI仕様はエージェントにとって親しみやすいとは限りません。エンドポイントを呼び出す際にニュアンスがある場合、それらをどこに置くべきでしょうか？ OASの説明に入れる？ それは機能しますが、扱いにくいです。

    CLI：特に複雑なバックエンド用のサードパーティCLIがすでに存在する場合、これは見事に機能します。ただし、よく文書化され、エージェントに優しいCLIを前提としています。ほとんどのCLIは人間またはCI/CDでの消費用に設計されています。MCPがコンテキストを取りすぎるという話をすると、エージェントがmy_cli --helpから始めて、スイッチやパラメータを1つずつ調べてCLIの呼び出し方を理解することを考えてみてください。よく知られたCLI（例：aws）を呼び出す場合は問題は少ないですが、よりニッチな（またはカスタムの）ものでは、最終的なCLIコマンドを構成するために複数回のターンが必要になります。

    MCP：問題はありますが、エージェントネイティブなソリューションを提供します。エージェントがツールについて知る必要があるすべてが一度に利用可能になります。エンタープライズ環境では、MCPをMCPゲートウェイを通じて提供でき、ガバナンスと権限管理を提供します。これはかなり対照的です [...]

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2026-09-04