最近作成されたチャットワークMCP触ってみた！

はじめに

こんにちは、プロダクト開発本部の木谷です。
今回はチャットワークのMCPを触ってみた感想や活用方法などをレポートしようと思います。

弊社は長らくkubell社の提供しているチャットワークを社内コミュニケーションツールとして利用しています。
チャットワークの公式MCPが登場したことを知り、さっそく試してみることにしました。

今回の記事では、設定時の流れや苦戦したこと、実際にMCPを触ってみていいなと思ったことをまとめていきます。

そもそものきっかけ

ことの発端は上司からのこんなチャット

業務にめちゃめちゃ活用しているチャットワークのMCPがあると聞き、これはぜひ触ってみなければ！と思い試してみました

チャットワークMCPとは

チャットワークMCPは、チャットワークの公式GitHub上でリポジトリが公開されているMCPサーバです。
https://github.com/chatwork/chatwork-mcp-server

READMEを見ると、MCPの設定欄に設定を記述するだけで簡単に導入できることがわかります。

現在弊社ではclaude.aiを主に利用しているため、今回はclaudeのMCP設定欄にclaude上で設定を行いました！

設定方法

設定は以下の手順で行いました

1. APIトークンの取得

チャットワークの設定画面からAPIトークンを取得します

2. MCP設定の記述

ClaudeのMCP設定欄に以下のような設定を記述します

{
  "mcpServers": {
    "chatwork": {
      "command": "npx",
      "args": ["@chatwork/mcp-server"],
      "env": {
        "CHATWORK_API_TOKEN": "your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

3. 環境変数の設定

僕の場合はWindows環境であり、環境変数の設定が必要でした。

特にAPPDATAやLOCALAPPDATAなどの環境変数が正しく展開されない場合があり、設定ファイルに明示的に環境変数を指定して対応しました(この辺は後述するトラブルシューティングで)

{
  "mcpServers": {
    "chatwork": {
      "command": "npx",
      "args": ["@chatwork/mcp-server"],
      "env": {
        "CHATWORK_API_TOKEN": "your_api_key_here",
        "APPDATA": "C:\Users\username\AppData\Roaming",
        "LOCALAPPDATA": "C:\Users\username\AppData\Local"
      },
      "cwd": "C:\Users\username\AppData\Local\AnthropicClaude\app-0.9.2"
    }
  }
}

4. 設定の確認

設定が完了すると、赤枠のようにツール欄が表示されます

トラブルシューティング

サクッとできました！的に書いてますが、設定にはちょっと苦戦しました、、笑

トラブルシューティングはcursorを活用してclaudeのerror_logを確認し、都度修正内容をAIエージェントと相談しつつ対応を進めました！
ちなみに今回僕がハマったのは以下の3点です。

1. 環境変数の問題

ログファイルに以下のようなエラーが表示されていました

Error: ENOENT: no such file or directory, open 'C:\Users\username\AppData\Local\AnthropicClaude\app-0.9.2${APPDATA}\npm-cache\_npx\...'

これは環境変数 ${APPDATA} が正しく展開されていないことが原因でした

設定ファイルに環境変数を明示的に指定することで解決できました

2. パスの問題

Windows環境では、パスの区切り文字を正しくエスケープする必要があり、「\」にすることで解決しました。

例：C:\\Users\\username\\AppData\\Roaming

3. 作業ディレクトリの指定

作業ディレクトリの指定がうまくできておらず、 cwdパラメータで正確な作業ディレクトリを指定することで解決しました。

これらの設定を適切に行い、MCPサーバーに無事接続することが出来ました！

チャットワークMCPの活用例

設定が完了したら、早速利用してみます！

まずは本当に設定が完了したのかの検証も兼ねて、マイチャットにメッセージを送信してみます。

メッセージを受け取ることが出来ました！
これで設定が正常にできていることが分かりました。

設定も無事出来たことで、ここからは試したかった2つの事を試してみます。

① 日報チャットからの自動レポート生成

弊社では事業部のメンバーがその日一日やったことを日報として提出するルームがあります。

僕は開発管理を担っているので、このチャットを日々見て状況を把握する必要がありますが、自動でレポートを出せると業務効率が大幅に向上するなと思っていました。

そこでチャットワークMCPを使って、特定のルームの日報を自動でレポートとしてまとめられるか試してみました。

まずは、room_idを指定して、日付も指定してみます。
チャットワークAPIにはポストパラメータに日付の項目がなかったと思いますが、レスポンスでは日付が取れるはずなので、AIがうまく解釈してくれれば、あるいは、、。

結果は、、

できてる、、！
しかもプロジェクト毎に関連人員も含めてまとめてくれるなど、わかりやすくしてくれてる、、！
内容の確認はしなきゃいけないので仕事が0にはなりませんが、テキストにまとめてレポートするだけでもかなり楽になるので、かなりの効率化が図れそうです。

※ちなみに日付取得は聞いてみたら以下のような回答が返ってきました。

　やっぱりそうだよね。

② 通知用ルームにあるデータを用いたデータ分析

続いてはデータ分析です。
先日ある役員の方からチャットにあるデータを可視化してみたい、と依頼がありました。
スナップショットのデータなのでDBから持ってくるわけにもいかず、ちょっと大変かもなあと思っていました。

ただチャットワークMCPを使えば、開発なしでデータ分析ができるかもしれません。
早速こちらも試してみます。

メッセージを送信したところ、解析を始めました。
データ、結構な量あるから、うまく分析できるのかなあなどと思っていると、コードの生成が始まりました。
結果を座して待っていると、、

できてる、、！
しかも、一旦アバウトに投げてチューニングしようと思ってたけどちゃんと時系列データになっている、、！賢い、、！

この①②ができるだけでもかなり業務が効率化できるアイデアが湧いてきました。
チャットワーク上では日夜いろいろなやり取りが行われているので、そのやり取りを要約しQAリストを作成、社内向けQAボット作成のナレッジに利用するとかもできそうです。

まとめ

今回はチャットワークMCPを設定して使ってみた感想をまとめてみました。
設定に苦戦するところもありましたが、使い始めてみるとかなりの業務効率に繋がる可能性を感じました。

ぱっと考えただけでも今回紹介した例以外に、以下のような活用方法があるなと思っています

1. チャットの要約

長い議論を自動で要約し、要点を把握する

2. QAリストの作成

チャットの内容からQAリストを自動生成する

また、MCPやA2Aなどにより、今後益々各ツールとAIサービスとの連動は広がっていくと思います。
今回のように誰かが提供してくれたMCPサーバを利用するだけでなく、必要に応じてMCPサーバを作って業務改善を行ったり、弊社の提供サービスでもMCPに対応して、お客様のAIを使った業務改善に貢献していける取り組みも進めていきたいなと思っています！