Claude Code ガイド

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原文（日本語に翻訳） ​

MCP -p の起動を claude.ai 設定フェッチとローカル接続のパイプライン化、および順次バッチ処理の代わりに並行プールを使用することで改善

原文（英語） ​

Improved MCP -p startup by pipelining claude.ai config fetch with local connections and using a concurrency pool instead of sequential batching

概要 ​

-p（プリントモード）でMCPサーバーを使用する際の起動時間が大幅に改善されました。以前はclaude.ai設定の取得とローカルMCP接続が順次行われていましたが、これらが並行して処理されるようになりました。また、MCPサーバーへの接続が逐次バッチ処理から並行プールに変更され、複数のMCPサーバーがある場合の起動が特に高速化されます。

基本的な使い方 ​

bash
# MCPサーバーを使用したプリントモードの起動
claude -p "MCPツールを使ってタスクを実行"

# 修正後: 複数のMCPサーバーがある場合でも素早く起動

実践例 ​

複数MCPサーバーを使用したバッチ処理 ​

bash
# 複数のMCPサーバー（GitHub, Slack, DB等）を設定している場合
# 修正後: 並行接続により起動時間が大幅短縮

claude -p "GitHubのIssueをチェックして要約してください"
# → 全MCPサーバーへの接続が並行して開始される

CI/CDパイプラインでの利用 ​

bash
# 自動化スクリプトでMCPを使用する場合
# 各実行の起動時間短縮がパイプライン全体の効率を改善

# GitHub Actions等での使用例
- name: Run Claude with MCP
  run: claude -p "コードをレビューしてレポートを作成" --output-format json

スクリプトからの複数回呼び出し ​

bash
# ループ内での複数回呼び出し
for file in *.py; do
  claude -p "このファイルのバグを検出: $file"
done
# → 各呼び出しの起動が高速化され、全体の処理時間が短縮

注意点 ​

  • この改善はMCPサーバーを設定している場合に特に効果があります
  • claude.ai設定とローカルMCP接続の並行処理により、複数のMCPサーバーがある場合ほど改善効果が大きくなります
  • MCPサーバーなしで -p を使用する場合の改善は限定的です

関連情報 ​