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【2025年最新】ChatGPT・Claude・GeminiのMCPツール対応状況とプラン比較

🗓 Created on 8/4/2025

📜 要約

### 主題と目的本調査の主題は、主要なAIアシスタントであるChatGPT、Claude、Geminiが、Webサービス上でどのようなMCP（Model Context Protocol）ツールに対応しているか、そしてそれらの機能を利用するために必要な有料プランの種類を明らかにすることです。目的は、各AIプラットフォームのMCP対応状況、連携可能なツールの範囲、およびコスト体系を比較・整理し、ユーザーが自身の利用目的や予算に最適なAIサービスを選択するための客観的で詳細な情報を提供することです。 ### 回答 AIが外部のアプリケーションやデータソースとシームレスに対話するための標準規格「MCP（Model Context Protocol）」は、AIアシスタントの能力を飛躍的に向上させる技術として注目されています[0](https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol)。ここでは、ChatGPT、Claude、Geminiの3大AIがMCPにどのように対応し、どのプランで利用できるのかを解説します。 #### 3大AIのMCP対応ツールとプラン比較各AIは、その戦略に基づき異なるアプローチでMCPツールとの連携を進めています。以下にその概要をまとめました。 | AIモデル | MCP対応の主な特徴 | 対応ツール（代表例） | 利用に必要なプラン | |---|---|---|---| | **ChatGPT** | 法人・開発者向けの「カスタムコネクター」機能として提供。高度なカスタマイズが可能。 | Google Drive, Microsoft 365, GitHub, Box, 独自開発の社内ツールなど[3](https://help.openai.com/en/articles/11487775-connectors-in-chatgpt) | **Proプラン（月額約$200）以上**が必須。Plusプランでは利用不可[3](https://help.openai.com/en/articles/11487775-connectors-in-chatgpt)。 | | **Claude** | ビジネスツールとの連携「Integrations」が豊富。業務効率化のハブを目指す。 | Asana, Notion, Jira, Zapier, HubSpot, Stripe, Canvaなど、多岐にわたるSaaS[3](https://www.anthropic.com/partners/mcp) | **Proプラン（月額$20）以上**の全有料プランで利用可能[2](https://www.anthropic.com/news/integrations)。 | | **Gemini** | Googleエコシステムと開発者向けツールとの統合に注力。「Gemini Code Assist」が中心。 | Google Maps/Analytics, GitHub, GitLab, Google Cloud (BigQueryなど)[10](https://developers.google.com/gemini-code-assist/docs/overview) | **無料プランから利用可能**。高度な機能は有料のStandard/Enterpriseプランが必要[10](https://developers.google.com/gemini-code-assist/docs/overview)。 | --- #### 1. ChatGPT：プロフェッショナル向けの高機能連携 ChatGPTは、「コネクター（Connectors）」機能を通じてMCPに対応します。特に、企業独自のシステムやサードパーティ製アプリを自由に接続できる「**カスタムコネクター**」がMCP活用の鍵となります。 * **戦略**: MCP連携を、高度な業務利用や開発を想定したプロフェッショナルおよび法人向けの付加価値機能として位置づけています。 * **有料プラン**: * **ChatGPT Pro（月額約$200）**: このプランからカスタムコネクターが利用可能になります[3](https://help.openai.com/en/articles/11487775-connectors-in-chatgpt)。 * **ChatGPT Team / Enterprise**: Proプランの機能に加え、コネクター経由でアクセスした情報がモデルの学習に利用されないという、企業にとって重要なデータプライバシー保護が提供されます[3](https://help.openai.com/en/articles/11487775-connectors-in-chatgpt)。 * **注意点**: 個人向けの一般的な有料プランである**ChatGPT Plus（月額$20）では、カスタムコネクター機能は利用できません**。 #### 2. Claude：ビジネスワークフローの中心ハブ MCPの提唱者であるAnthropic社のClaudeは、ビジネスシーンで利用される多様なSaaSとの連携機能「Integrations」を積極的に拡充しています。 * **戦略**: Claudeを日常業務の中心に据える「AIワークハブ」として進化させることを目指しており、プロジェクト管理、CRM、自動化ツールなど幅広い連携先を公式に提供しています。 * **有料プラン**: * **Claude Pro（月額$20）**: 比較的安価なこのプランから、豊富なMCPツール連携（Integrations）を利用できます[2](https://www.anthropic.com/news/integrations)。 * **Max, Team, Enterprise**: 上位プランでも同様に利用可能です。 * **注意点**: 連携させたいツール側（例: Asana, Notionなど）の利用契約やアカウントが別途必要になる場合があります[8](https://www.anthropic.com/partners/mcp)。 #### 3. Gemini：開発者とGoogleユーザーのためのシームレスな統合 GoogleのGeminiは、自社の広範なエコシステムと開発者向けツールにAIを深く統合するアプローチを取っています。MCP対応は、特に開発者向けアシスタント「Gemini Code Assist」で顕著です。 * **戦略**: Googleのあらゆる製品・サービス（Workspace, Google Cloud, Androidなど）にGeminiを組み込み、特に開発者体験を向上させることに注力しています。 * **プラン**: * **無料プラン（Gemini Code Assist for individuals）**: IDE（統合開発環境）内で、GitHubなどの基本的なMCPツール連携を無料で試すことができます[10](https://developers.google.com/gemini-code-assist/docs/overview)。 * **Standard / Enterprise（有料）**: プライベートなソースコードリポジトリ（例: GitHub Enterprise）や、BigQuery、Firebaseといった高度なGoogle Cloudサービスとの連携機能が提供されます[10](https://developers.google.com/gemini-code-assist/docs/overview)。 ### 結果と結論調査の結果、ChatGPT、Claude、Geminiはそれぞれ異なる戦略と価格帯でMCPツール連携を提供していることが明らかになりました。 * **ChatGPT**は、高度なカスタマイズ性を求める企業や開発者に対し、高価格帯のプランで強力な連携機能を提供しています。独自の社内システムとの連携を視野に入れる場合に最適です。 * **Claude**は、幅広いビジネスパーソンをターゲットに、多種多様なSaaSツールとの連携を比較的安価なプランから提供します。日々の定型業務をAIで横断的に効率化したい場合に最も適しています。 * **Gemini**は、開発者とGoogleサービスを多用するユーザーに焦点を当て、無料から始められる手軽さとGoogleエコシステムとの深い統合を強みとしています。コーディングやデータ分析のワークフローを強化したい場合に最適な選択肢です。結論として、どのAIを選ぶべきかは、ユーザーの「**主な利用目的**」と「**予算**」によって明確に分かれます。ビジネス業務全般の効率化なら**Claude**、開発業務やGoogleサービスとの連携なら**Gemini**、そして専門的で高度なシステム連携を求めるなら**ChatGPT**が、それぞれ最適なソリューションを提供すると言えるでしょう。

🔍 詳細

🏷 AI連携の新たな標準「MCP（Model Context Protocol）」とは？

#### AI連携の新たな標準「MCP（Model Context Protocol）」とは？ AIアシスタントとの対話が日常的になる中で、私たちが直面する大きな課題の一つに「情報の分断」があります。AIは膨大な知識を持っていますが、私たちが日常的に利用するSlackの会話、Google Driveのドキュメント、社内のデータベースといった「今、ここにある」生きたデータからは隔離されていました。この問題を解決し、AIを単なる「物知り」から真の「有能なアシスタント」へと進化させる鍵として、今、**MCP（Model Context Protocol）**という新たな技術標準が急速に注目を集めています。 MCPは、AIアシスタントの生みの親の一つであるAnthropic社が2024年11月に提唱し、オープンソース化したプロトコルです[0](https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol)。そのコンセプトは非常にシンプルで、**AIにとっての「ユニバーサルUSB-Cコネクタ」**と表現できます[1](https://techcommunity.microsoft.com/blog/educatordeveloperblog/unleashing-the-power-of-model-context-protocol-mcp-a-game-changer-in-ai-integrat/4397564), [4](https://magai.co/model-context-protocol-guide/)。これまで、AIモデル（N）を様々な外部ツールやデータベース（M）に接続するには、それぞれの組み合わせで個別のカスタム開発（N×M）が必要でした。MCPは、この複雑な接続を標準化することで、AIとツールをそれぞれ用意するだけ（N+M）のシンプルな構造に変え、開発の複雑性を55%も削減すると期待されています[4](https://magai.co/model-context-protocol-guide/)。この革新的な仕組みは、クライアントとサーバーのアーキテクチャで実現されています[3](https://www.descope.com/learn/post/mcp)。 ```mermaid graph TD subgraph AI Assistant (Host Application) A[User: "今日の売上データをグラフ化して"] --> B{LLM} end subgraph MCP Client B --> C{MCP Client} end subgraph MCP Server C -- "売上データ取得要求" --> D(Database MCP Server) D -- "売上データ" --> C end subgraph External System D -- "クエリ実行" --> E[社内データベース] E -- "データ" --> D end C --> B B --> F[グラフ生成 & ユーザーに応答] ``` ユーザーがAIに指示を出すと、AI（ホストアプリケーション）内のMCPクライアントが、どの外部ツール（MCPサーバー）が必要かを判断し、標準化された手順でデータを取得します。これにより、AIはあたかも最初からそのデータを知っていたかのように、シームレスに応答を生成できるのです[3](https://www.descope.com/learn/post/mcp)。では、注目のChatGPT、Claude、Geminiは、このMCPにどのように対応しているのでしょうか。以下にその現状をまとめました。 | AIモデル | MCP対応状況と主要ツール | MCP利用のためのプラン | |---|---|---| | **Claude** | **提唱者であり最も積極的**。`Claude Desktop`アプリや`Claude Code`がMCPクライアントとして機能[0](https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol), [5](https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code/mcp)。公式にGitHub, Slack, Postgres等のサーバーを提供[0](https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol)。 | **全てのClaude.aiプランで対応**[0](https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol)。無料プランでもClaude Desktopアプリ経由でMCPサーバーに接続可能です。 | | **ChatGPT** | 2025年3月に`ChatGPTデスクトップアプリ`や`OpenAI Agents SDK`等に**MCPを統合**[4](https://magai.co/model-context-protocol-guide/)。従来の「プラグイン」機能が、オープンなMCP標準に接続可能になりました。 | 公式な発表はありませんが、`ChatGPTデスクトップアプリ`の利用が前提となるため、**有料プラン（Plusなど）が必要**になると考えられます。 | | **Gemini** | 2025年初頭に**MCPを実装**[4](https://magai.co/model-context-protocol-guide/)。特に開発者向けプラットフォームでの統合が進んでおり、`Firebase Genkit`などがMCPをサポートしています[3](https://www.descope.com/learn/post/mcp)。 | MCP利用に関する具体的なプランは**公開されていません**。今後のGoogle Workspace等との連携強化が期待されます。 | 注目すべきは、この動きが特定の企業に閉じたものではなく、業界全体のエコシステムとして広がっている点です。 - **公式・コミュニティによるMCPサーバー**: Anthropicが提供する公式サーバーに加え、コミュニティによってDiscord、Docker、HubSpotといった様々なツールと連携するMCPサーバーが開発されています[3](https://www.descope.com/learn/post/mcp)。 - **統合プラットフォームの登場**: MCPを基盤に、ChatGPT、Claude、Geminiといった複数のAIを切り替えながら使える「**Magai**」のようなサービスも登場しています。月額19ドルからという手頃な価格で、ファイル処理やWebコンテンツ抽出といったMCPの恩恵をすぐに体験できます[4](https://magai.co/model-context-protocol-guide/)。 ![Magai](https://magai.co/wp-content/uploads/2025/07/1_3661a03d0ad202eea45ed8e582b3b6c2.jpg) MCPは、AIとの対話の可能性を根底から変えるポテンシャルを秘めています。Gartner社は、2026年までにゲートウェイベンダーの75%がMCP機能を統合すると予測しており[4](https://magai.co/model-context-protocol-guide/)、これが次世代AIの標準インフラになることは間違いありません。ユーザーにとっては、AIが会社の売上データやプロジェクトの進捗をリアルタイムに把握し、よりパーソナルで有能なアシスタントになる未来がすぐそこまで来ていることを意味しています。各社の有料プランにも、今後このMCPを核とした機能が続々と追加されていくことでしょう。

🖍 考察

### 調査の本質：最適な「AIワークハブ」の選定ユーザーの皆様が求められているのは、単に「どのAIがどのツールと連携できるか、料金はいくらか」という情報のリストではありません。その本質は、**ご自身の業務内容や目的に最も合致し、生産性を最大化できる「AIワークハブ」はどれか**という、戦略的な意思決定のための情報です。 AIをスタンドアロンのツールとして使う時代は終わり、日常的に使用するアプリケーションや社内データとシームレスに連携させる「MCP（Model Context Protocol）」の活用が新たな標準となりつつあります。この調査の目的は、ChatGPT、Claude、Geminiという3大AIプラットフォームがMCPに対してどのような戦略を取り、それがユーザーの皆様のコスト、拡張性、将来性にどう影響するのかを解き明かし、最適な選択を支援することにあります。 ### 分析と発見事項：三者三様のAIエコシステム戦略調査結果を分析すると、3つのAIプラットフォームがそれぞれ全く異なるアプローチでMCPエコシステムの構築を進めていることが明らかになりました。この戦略の違いが、対応ツールや料金プランに直接的に反映されています。 | 比較軸 | ChatGPT (OpenAI) | Claude (Anthropic) | Gemini (Google) | |---|---|---|---| | **戦略** | **エンタープライズ特化・高カスタマイズ** | **ビジネスハブ化・オープンエコシステム** | **自社エコシステムへの垂直統合** | | **主なターゲット** | 大企業、開発者、専門家 | 幅広いビジネスパーソン | 開発者、Googleサービスヘビーユーザー | | **MCP連携の入口** | `カスタムコネクター`機能 | `Integrations`機能 | `Gemini Code Assist`等 | | **価格戦略** | 高価格帯 (`Pro`プラン以上が必須) | 中価格帯 (`Pro`プランから利用可) | 無料から利用可能 | | **エコシステムの開放性** | 高度な開発知識を要するが柔軟性は高い | Zapier連携で非常にオープン | Googleサービス中心でクローズド寄り | #### 発見事項の要点 1. **ChatGPTは個人ユーザーをMCP連携の対象外に**: MCPツール連携の鍵となる「カスタムコネクター」機能は、月額約$200の`ChatGPT Pro`以上の高額プランに限定されています[3](https://help.openai.com/en/articles/11487775-connectors-in-chatgpt)。これは、OpenAIがMCP連携を、高度な開発力と予算を持つ法人向けの付加価値機能として明確に位置づけていることを示します。個人向けの`Plus`プランユーザーは、この新たな連携の潮流から取り残される形となります。 2. **Claudeは「SaaSのハブ」を目指す**: ClaudeはAsana、HubSpot、Notionといった多種多様なビジネスツールとの公式連携「Integrations」を月額$20程度の`Pro`プランから提供しています[2](https://www.anthropic.com/news/integrations)。特に、Zapierとの連携は、公式対応外の数千のアプリとの接続を可能にし、Claudeをあらゆる業務の中心に据える「オープンなハブ」としての地位を確立しようという強い意志が感じられます。 3. **Geminiは「Google帝国」の強化を狙う**: GeminiのMCP連携は、Google Maps、Analyticsといった自社サービスや、GitHub、GitLabなどの開発者ツールに集中しています[7](https://developers.google.com/maps/ai/mcp), [10](https://developers.google.com/gemini-code-assist/docs/overview)。これを無料で提供するのは、開発者やユーザーを広大なGoogleエコシステム（Workspace, Google Cloud）に引き込み、その価値をAIによってさらに高め、ユーザーを囲い込むという「垂直統合」戦略の一環です。 ### より深い分析と解釈：プラットフォームのDNAが戦略を規定するなぜこれほど明確な戦略差が生まれたのでしょうか。それは各社の出自と強み、すなわち「企業のDNA」に起因します。 * **なぜChatGPTは高価格なのか？ (先行者の収益化戦略)** * **第1階層（なぜ？）**: OpenAIはAIモデルの性能で市場をリードしてきました。その優位性を収益に変えるため、汎用機能（Plus）と、企業向けの高度な専門機能（Pro/Enterprise）とで明確な価格差を設ける戦略をとっています。 * **第2階層（なぜ？）**: 企業は、自社データとの連携やセキュリティ、カスタマイズ性に高い対価を支払います。MCP連携はまさにその核心機能であり、データがモデル学習に使われない保証[3](https://help.openai.com/en/articles/11487775-connectors-in-chatgpt)とセットで提供することで、エンタープライズ市場での盤石な地位を築こうとしています。 * **第3階層（なぜ？）**: モデル性能での圧倒的な差別化が難しくなる中、エコシステムの「深さ」と「安全性」で競争優位を確保する必要があるため、このような高付加価値・高価格戦略に至っています。 * **なぜClaudeはオープンなのか？ (挑戦者の実用性戦略)** * **第1階層（なぜ？）**: MCPの提唱者であるAnthropicは、後発として市場に参入しました。先行するChatGPTに対抗するためには、単なるモデル性能ではなく、「実用性」で差別化する必要がありました。 * **第2階層（なぜ？）**: ビジネスパーソンが日常的に使うSaaSツールと簡単に連携できることこそ、最もわかりやすい実用性の証明です。Zapierとの連携は、その拡張性を一気に高める戦略的な一手です。 * **第3階層（なぜ？）**: MCPというオープンな標準を自ら主導し、多くのパートナーを巻き込むことで、クローズドなエコシステムに対抗する「オープンな連合」を形成し、業界の主導権を握ろうという狙いがあります。 * **なぜGeminiは無料なのか？ (巨大プラットフォーマーの囲い込み戦略)** * **第1階層（なぜ？）**: Googleにとって、Geminiは単体の収益源ではなく、既存の巨大ビジネス（検索、広告、クラウド、Workspace）の価値を増幅させるための「触媒」です。 * **第2階層（なぜ？）**: GeminiのMCP連携を無料で提供することで、ユーザーや開発者をGoogleエコシステムに強力に引きつけます。一度この便利な環境に慣れると、ユーザーは離れがたくなり、結果的に有料のGoogle OneやGoogle Cloudの利用につながります。 * **第3階層（なぜ？）**: AIそのものではなく、AIによって強化されたエコシステム全体で収益を上げるビジネスモデルだからこそ、入口となるMCP連携を無料で提供できるのです。これはGoogleのDNAに刻まれたプラットフォーム戦略そのものです。 ### 戦略的示唆：あなたの目的に最適なAIの選び方これらの分析から、ユーザーの皆様の立場や目的に応じた具体的なアクションプランを提案します。 #### あなたの立場別・最適なAIプラットフォーム | あなたの立場 | 最適なAI | 理由 | 推奨アクション | |---|---|---|---| | **個人・フリーランス・小規模事業者** | **Claude** | 月額$20程度で、多様なビジネスツール（Notion, Zapier等）と連携可能。最もコストパフォーマンス高く業務を効率化できる。 | まずは`Claude Pro`プラン（月額$20程度）を契約し、日常業務で使うツールとの連携を試す。 | | **ソフトウェア開発者** | **Gemini** | 無料でGitHub/GitLab連携が可能な`Gemini Code Assist`は非常に強力。コーディング体験を劇的に向上させる。 | 今すぐIDEに`Gemini Code Assist`を導入し、無料プランでその実力を体感する。 | | **中規模以上の企業（全社導入）** | **Claude** | `Team/Enterprise`プランで、全社的に利用するSaaSとの連携を迅速に展開できる。導入のハードルが比較的低い。 | `Claude Team`プランを一部門で試験導入し、主要SaaSとの連携による生産性向上効果を測定する。 | | **大企業（カスタムシステム連携）** | **ChatGPT** | 自社データベースや独自システムとの連携には`カスタムコネクター`が必須。高コストだが最も柔軟で安全性が高い。 | `ChatGPT Enterprise`の営業担当に連絡し、データプライバシーとカスタムコネクターの技術詳細について確認する。 | ### 今後の調査今回の分析は、AIプラットフォーム選定の羅針盤となるものですが、MCPをめぐる状況は急速に変化しています。継続的な成功のため、以下のテーマに関する追加調査を推奨します。 * **カスタムMCPサーバー構築の現実**: ChatGPTやGeminiで独自のMCPサーバーを構築する際の、具体的な技術的難易度、開発工数、および運用コストの比較調査。 * **連携時のパフォーマンス比較**: 各AIが同じMCPツール（例: GitHub）にアクセスした際の、応答速度、回答の精度、消費するリソース（トークン数）の客観的なベンチマーク評価。 * **サードパーティ統合プラットフォームの動向**: Magaiのように、複数のAIを切り替えながらMCPを利用できるプラットフォームの機能性、価格、将来性を評価し、単一AIへのロックインを回避する戦略を検討する。 * **新たな公式連携ツールの追跡**: 各プラットフォームが今後発表するであろう、新たな公式MCP対応ツールを継続的に監視し、自社の業務にインパクトを与える連携が登場した際に迅速に対応できる体制を整える。

📚 参考文献

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#### ClaudeとGeminiの公式MCP対応ツールと利用プラン AIアシスタントの能力を最大限に引き出す鍵は、外部ツールやサービスとの連携にあります。この連携を標準化する技術が「Model Context Protocol（MCP）」です[9](https://medium.com/google-cloud/model-context-protocol-mcp-with-google-gemini-llm-a-deep-dive-full-code-ea16e3fac9a3)。2025年現在、AnthropicのClaudeとGoogleのGeminiは、このMCPを活用してそれぞれ異なる戦略でエコシステムを拡大しています。ここでは、ClaudeとGeminiがWebサービス上で公式に対応しているMCPツールと、その利用に必要な有料プランについて、両者のアプローチの違いを比較しながら詳しく解説します。 #### Claude：ビジネスワークフローの中心ハブを目指す「Integrations」 Anthropicは、Claudeを多様なビジネスツールと接続する「Integrations」機能を発表し、MCPのサポートを強化しました[2](https://www.anthropic.com/news/integrations)。この戦略の核心は、Claudeを単なる対話型AIではなく、日々の業務フローの中心に位置づける「AIワークハブ」へと進化させることにあります。連携先は、プロジェクト管理から金融、開発、デザインまで多岐にわたります。 ##### 主なMCP対応ツール Claudeは、業界をリードする多数のSaaSパートナーと連携しています。これにより、ユーザーはClaudeとの対話を通じて、さまざまなアプリケーションを横断した作業が可能になります。 | カテゴリ | 主な連携ツール | 主な機能 | |---|---|---| | **プロジェクト管理・コラボレーション** | Asana, Atlassian (Jira, Confluence), Linear, monday.com, Notion | タスク作成・更新、プロジェクト進捗追跡、ドキュメント要約・生成[3](https://www.anthropic.com/partners/mcp), [2](https://www.anthropic.com/news/integrations) | | **ビジネス自動化** | Zapier, Workato | 8,000以上のアプリ連携、ワークフローの自動実行、メール送信、CRM更新[3](https://www.anthropic.com/partners/mcp) | | **顧客管理・サポート** | HubSpot, Intercom | CRMデータ（連絡先、取引）の照会、サポートチケットの分析や管理[3](https://www.anthropic.com/partners/mcp) | | **開発・インフラ** | Cloudflare, Sentry.io | Workersデプロイ、データベース管理、エラーや課題の取得・分析[3](https://www.anthropic.com/partners/mcp) | | **金融・決済** | PayPal, Plaid, Square, Stripe | 決済処理、サブスクリプション管理、銀行口座データや取引履歴へのアクセス[3](https://www.anthropic.com/partners/mcp) | | **クリエイティブ** | Canva, Invideo AI | デザインの閲覧・生成、プロンプトからのフル尺動画生成[3](https://www.anthropic.com/partners/mcp) | 注目すべきは、ZapierやWorkatoといった自動化プラットフォームとの連携です。これにより、Claudeはリストにある公式パートナー以外の無数のアプリケーションとも間接的に連携できる可能性を秘めており、その拡張性は計り知れません。 ##### 利用プランと注意点これらの強力な連携機能「Integrations」を利用するには、**Claudeの有料プランへの加入が必須**です[2](https://www.anthropic.com/news/integrations)。 * **対象プラン**: **Pro, Max, Team, Enterprise** の各プランで利用可能です[2](https://www.anthropic.com/news/integrations)。 * **価格帯**: 個人向けの「Proプラン」は月額20ドル前後からとなっており、このプランからMCPツール連携を始めることができます[1](https://tactiq.io/learn/comparing-prices-chatgpt-claude-ai-deepseek-and-perplexity), [0](https://www.datastudios.org/post/chatgpt-vs-claude-vs-gemini-full-report-and-comparison-of-features-performance-integrations-pric)。重要な注意点として、Claudeの有料プランに加えて、**連携させたいツール側の利用契約やアカウントが別途必要になる**場合があります。例えば、Atlassianツールと連携するには、ユーザーがConfluenceのアカウントを保持している必要があります[8](https://www.anthropic.com/partners/mcp)。 #### Gemini：Googleエコシステムと開発者体験の深化一方、GoogleのGeminiは、自社の広範なサービスエコシステムと開発者向けツールにAIを深く統合する戦略をとっています。GeminiのMCPツール連携は、特に「Gemini Code Assist」という開発者向けAIアシスタントにおいて顕著で、コーディング体験を向上させることに主眼が置かれています。 ##### 主なMCP対応ツール GeminiのMCPツールは、Google自身のサービスや、開発者が日常的に利用するプラットフォームとの連携が中心です。 * **Googleサービス連携**: * **Google Maps Platform**: 最新の公式ドキュメントやコードサンプルに基づいた、正確な開発情報を提供します[7](https://developers.google.com/maps/ai/mcp)。 * **Google Analytics**: 自身のAnalyticsデータと対話し、インサイトを得ることが可能です[6](https://developers.google.com/analytics/devguides/MCP)。 * **開発者向けツール (Gemini Code Assist経由)**: * **ソースコード管理**: GitHubやGitLabのリポジトリと連携し、Issueの取得やコードベースに関する質問に答えます[10](https://developers.google.com/gemini-code-assist/docs/overview), [5](https://developers.google.com/gemini-code-assist/docs/use-agentic-chat-pair-programmer)。 * **クラウド・インフラ**: Cloudflareのオブザーバビリティやバインディングを管理するMCPサーバーが利用できます[5](https://developers.google.com/gemini-code-assist/docs/use-agentic-chat-pair-programmer)。 * **Google Cloud連携 (Standard/Enterpriseプラン)**: * BigQuery, Colab Enterprise, Firebase, Application Integrationなど、より高度なGoogle Cloudサービスと連携し、アプリケーションの構築から運用までを支援します[10](https://developers.google.com/gemini-code-assist/docs/overview)。この戦略は、GeminiをGoogle Workspace (Docs, Gmail) やPixelスマートフォンなど、Googleのあらゆる製品・サービスに組み込み、ユーザー体験をシームレスに向上させるという大きなビジョンの一部です[0](https://www.datastudios.org/post/chatgpt-vs-claude-vs-gemini-full-report-and-comparison-of-features-performance-integrations-pric)。 ##### 利用プランと価格 Geminiの大きな魅力は、**無料プランからでもMCPツール連携を試せる**点にあります。 * **Gemini Code Assist for individuals**: **無料**で利用でき、IDE内でのチャットアシスタントを通じてGitHubなどの基本的なMCPツール連携が可能です[10](https://developers.google.com/gemini-code-assist/docs/overview)。 * **Gemini Code Assist Standard / Enterprise**: これらは**有料プラン**で、プライベートなソースコードリポジトリ（GitHub Enterpriseなど）との連携や、BigQuery、Firebaseといったエンタープライズ向けの高度なGoogle Cloudサービスとの統合機能が提供されます[10](https://developers.google.com/gemini-code-assist/docs/overview)。一般的なWebサービスとしてのGeminiには「Gemini Advanced」（月額19.99ドル）などのプランがあり、これには高度な検索機能やGoogle Oneのストレージなどが含まれますが、開発者向けのMCPツール連携は主に上記の「Gemini Code Assist」のプラン体系に基づいています[0](https://www.datastudios.org/post/chatgpt-vs-claude-vs-gemini-full-report-and-comparison-of-features-performance-integrations-pric)。 #### まとめ：どちらのAIを選ぶべきか？ ClaudeとGeminiのMCP戦略は、ターゲットとするユーザーと目指す方向性が明確に異なります。以下の比較表は、あなたのニーズに合ったプラットフォームを選択するための指針となるでしょう。 | 比較項目 | Claude | Gemini | |---|---|---| | **戦略** | 多様なSaaSと連携する「ビジネスハブ」 | Googleエコシステムと開発環境への「深化・統合」 | | **主な連携ツール** | Asana, Zapier, HubSpot, Notionなどサードパーティ製ビジネスツールが中心 | Google Maps/Analytics, GitHub, GitLab, Google Cloudなど開発者ツールが中心 | | **ターゲットユーザー** | ビジネスパーソン、マーケター、プロジェクトマネージャーなど幅広い職種 | ソフトウェア開発者、データサイエンティスト、Googleサービスを多用するユーザー | | **プランと価格戦略** | **有料プランが必須**（Proプラン: 月額約20ドル～） | **無料プランから利用可能**。高度な機能は有料プランで提供 | 結論として、以下のように選択するのが賢明です。 * **日常のさまざまなビジネス業務をAIで横断的に効率化したいなら、Claudeが最適です。** 有料ですが、豊富な連携ツールによって得られる生産性向上は、コストを上回る価値をもたらす可能性があります。 * **Googleサービスや開発業務を中心にAIを活用し、特定のワークフローを強力にサポートしてほしいなら、Geminiが最適です。** 無料で始められる手軽さと、Googleエコシステムとのシームレスな連携は大きな魅力です。