チャット窓の中で自分のコードが実行される
Claude Desktop のチャットに「いま話したことをノートに保存して」と書く。モデルは答えをでっち上げる代わりに noteadd という道具を呼び、しばらくして「保存した」という結果が返答に引用される。次の会話で「私のノート何がある?」と聞けば notelist が回り、さっき保存したメモがそのまま出てくる。
その noteadd・notelist を実行したのは、自分のノートPCで回る数十行のサーバーだ。プラグインストアに上げたのでも、どこかに配備したのでもない。ローカルのファイルをひとつ dart run で立ち上げ、Claude Desktop の設定にパスを一行登録しただけだ。
この記事はそのサーバーを最初から作る。最後まで行けば、上のキャプチャがあなたの画面で再現される。
なぜサーバーなのか — デモではなくアダプタ
「LLM で何かをする」というと普通はプロンプトを思い浮かべる。しかしモデルが 自分のデータ を読む、あるいは 自分の機能 を実行しなければならない瞬間、プロンプトだけでは届かない。そのたびに我々は、クライアントごとにばらばらな連携コードを新しく貼ってきた。
MCP（Model Context Protocol）はその接続を規約ひとつに統一する。サーバーは自分の持つ機能を 名前の付いた道具 として差し出し、モデルはその道具を標準の方式で呼ぶ。一度作ったサーバーは Claude Desktop でも他の MCP クライアントでも同じ規約で繋がる。
だからこの記事が作るサーバーの正体は「温度を教えるデモ」ではなく、自分の機能・データを LLM に標準で繋ぐ一行のアダプタだ。例として選んだ機能は 永続ノート帳 である。会話が終わっても残るメモを四つの道具で扱う。
| 道具 | やること |
|---|---|
note_add | ノートを保存する（会話が終わっても残る）。 |
note_list | 保存したノートを新しい順に見せる（タグでの絞り込み可）。 |
note_search | 本文に特定の文字列を含むノートを探す（大小文字は無視）。 |
note_delete | id でノートを消す。 |
モデルは会話の文脈に応じて、この四つのどれを呼ぶかを自分で選ぶ。我々がやるのは四つの 意味 を定義することだけだ。
このサーバーが座る場所
作るものを先に全体像の中に置いておくと、いま書いているコードがどこまで責任を負うのかがはっきりする。
[ LLM ]
│
[ MCP クライアント ] ← Claude Desktop（そして次の記事の mcp_client）
│ JSON-RPC over stdio
▼
[ MCP サーバー ] ← この記事が作るもの
│ · サーバー起動（stdio）
│ · 道具 4 つの登録（名前・入力スキーマ・ハンドラ）
▼
[ notes.json ] ← 永続保存この記事の範囲は点線の箱、つまり サーバー＋道具定義＋保存までだ。クライアント側（Claude Desktop）はすでにあるものを 登録して使う。自分で作るクライアントは次の記事の分だ。