Claude Code 深掘り — agentic loop, plan mode, MCP

学習のねらい

第1章で Claude Code を最小限使ってみましたが、本レッスンではその深掘りをします。 特に「agentic loop(エージェントの思考プロセスを反復する仕組み)」「plan mode(計画モード)」「MCP(Model Context Protocol、Claude を外部ツール・データソースに繋ぐ標準プロトコル)」といった概念を理解し、Claude Code の強力な機能を使いこなすための土台を築きましょう。

agentic loop — AI の思考プロセスを追う

Claude Code は、ユーザーの指示を受けてすぐにコードを生成するのではなく、以下のような「agentic loop(エージェントの思考プロセスを反復する仕組み)」で動いています。

1. 思考(Thought): ユーザーの指示を理解し、次に何をすべきかを考える。
2. 計画(Plan): 思考に基づいて具体的な作業計画を立てる。
3. ツール実行(Tool Use): 計画に沿って Read、Edit、Write、Bash などのツールを実行する。
4. 観察(Observation): ツール実行の結果を観察し、期待通りか、問題がないかを確認する。
5. 反省(Reflection): 観察結果に基づいて、次の思考や計画を調整する。

このループを繰り返すことで、Claude Code は複雑なタスクも段階的に、かつ柔軟に解決しようとします。ターミナルでの対話中に AI が「Thinking...」や「Planning...」と表示しているのは、このループが動いている証拠です。

plan mode — 計画を先に確認する

plan mode は、この agentic loop の「計画(Plan)」フェーズをユーザーに明示的に提示し、承認を求めるモードです。 第1章でも触れましたが、特に以下のような場合に役立ちます。

• 複雑なタスク: 複数のファイルにまたがる変更や、新しい機能の実装など、AI がどのような手順で進めるか事前に確認したいとき。
• 不確実な要件: 要件が曖昧で、AI がどのような解釈をするか確認したいとき。
• 学習目的: AI がどのように問題を分解し、解決策を導き出すかを学びたいとき。

plan mode で提示された計画が納得いくものであれば、そのまま実行に移すことで、意図しない変更を未然に防ぎ、作業の方向性をコントロールしやすくなります。

Read/Edit/Write/Bash 各ツール

Claude Code は、内部でさまざまなツールを使い分けています。主なものは以下の通りです。

• Read: ファイルの内容を読み込むツール。AI が既存のコードやドキュメントを理解するために使います。
• Edit: ファイルの一部を変更するツール。AI が特定の箇所を修正したり、新しいコードを挿入したりする際に使います。
• Write: 新しいファイルを作成したり、既存のファイルを上書きしたりするツール。AI が新しいモジュールや設定ファイルを作成する際に使います。
• Bash: 任意のシェルコマンドを実行するツール。テストの実行、依存関係のインストール、Git 操作など、開発作業に必要なあらゆるコマンドを実行できます。

これらのツールを AI が自律的に選択し、組み合わせて使うことで、人間がターミナルで行うような一連の作業を再現します。

MCP (Model Context Protocol) — 外部ツールとの標準的な繋ぎ方

MCP (Model Context Protocol) は、Claude を外部のツールやデータソースに接続するための標準プロトコルです。Anthropic が公開しており、Claude Code では既に標準機能として使えます。「将来的に使えるようになる」ものではなく、今すぐ使えるものです。

コマンド一つでサーバーを登録できます。

# GitHub の MCP サーバーを登録する例 (PAT を環境変数で渡す)
claude mcp add github -e GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN=<your-token> \
  -- docker run -i --rm -e GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN ghcr.io/github/github-mcp-server

登録した MCP サーバーが提供するツールは、Claude Code の通常のツール (Read/Edit/Bash など) と同じように会話の中で自動的に使われます。代表的な連携先には次のようなものがあります。

• GitHub: Issue/PR の一覧取得やコメント追加 (github-mcp-server)
• ファイルシステム / 社内ドキュメント: 許可したディレクトリ配下の検索・参照
• Slack / Notion などの社内ツール: 公開されている MCP サーバー経由での連携
• 自作の社内 API: mcp[cli] の FastMCP で自分専用のツールを最小構成のサーバーとして公開することも可能

登録済みのサーバーとツールは claude mcp list で確認できます。MCP により、Claude Code は単なるコード生成ツールにとどまらず、開発プロセス全体の様々なフェーズで外部システムと連携しながら動けます。

まとめ

Claude Code は agentic loop という反復プロセスで動き、plan mode でその計画を人間が確認できます。Read/Edit/Write/Bash といったツールを使いこなし、MCP で GitHub や社内ツールなど多様な外部システムと連携することで、より強力な開発アシスタントとして機能します。 次の演習では、これらの概念を意識しながら CRUD API の実装に挑戦してみましょう。

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