概要

ChatGPT と Claude はどちらも MCP（Model Context Protocol）に対応し、Snipphy を直接操作できるが、ツール呼び出しのスタイルや運用フローに違いがある。実務では両者の特性を理解して使い分けることで、生産性が大きく変わる。

• ChatGPT：タスク指向・構造化・自動実行が得意
• Claude：長文生成・文脈理解・自然な編集が得意
• Snipphy MCP は両方から同じツールを呼び出せるが「使い方」が違う

ChatGPT の MCP の特徴

ChatGPT は「タスクを分解してツールを実行するエージェント」としての性格が強く、ツール呼び出しを前提とした設計になっている。

基本的な挙動

• ユーザーの指示を元に → 必要なツールを自動選択 → 引数を生成 → 実行

• 複数ツールを連続実行できる

  • list → get → update のような流れ

強み

• 明確なタスク処理（CRUD系）に強い
• 複数ステップの自動実行が安定
• データ操作・整理・更新系が得意

弱み

• 文章の自然さは Claude にやや劣ることがある
• 指示が曖昧だとツール選択がズレることがある

Claude の MCP の特徴

Claude は「思考 → 文章生成 → 必要ならツール実行」という流れで動くため、コンテンツ生成に強い。

基本的な挙動

• まず自然言語で考える
• 必要に応じてツールを使う

強み

• 長文記事の品質が高い
• 文脈理解・構造化が自然
• 編集・リライトが得意

弱み

• ツール実行がやや保守的（勝手に実行しないこともある）
• 複数ステップの自動化は ChatGPT より弱い

ChatGPT と Claude の違いまとめ

Snipphy MCP での使い分け

Snipphy MCP を最大活用するには「作るのは Claude、動かすのは ChatGPT」という分担が非常に相性が良い。

パターン1：記事作成（Claude）→ 登録（ChatGPT）

1. Claude で記事を書く
2. ChatGPT に「Snipphy に投稿して」と依頼
3. ChatGPT が create_markdown_article を実行

パターン2：既存記事の編集（ChatGPT主導）

1. ChatGPT が list_my_articles
2. get_article_markdown
3. 編集
4. update_markdown_article

パターン3：記事整理（ChatGPT）

1. list_unassigned_articles
2. attach_article_to_module
3. reorder_module_articles

ChatGPT MCP の実践プロンプト例

記事をそのまま投稿

このMarkdownをSnipphyに記事として投稿して。
module_slugは "xxx" を使って。

既存記事を更新

この記事を修正したい。
まず get_article_markdown で内容を取得して、改善してから update_markdown_article して。

一括公開

このリストの article_id をすべて published にして。

ベストプラクティス

MCP を安定運用するには「曖昧な指示をしない」「必ず現在状態を取得する」が重要。

• まず list / get 系ツールで状態確認
• その後 create / update / delete を実行
• ID / slug を明示する
• update は必ず全文を意識

まとめ

• MCP は ChatGPT / Claude 両方から使える
• ただし「使い方の思想」が違う
• ChatGPT：操作・自動化エンジン
• Claude：コンテンツ生成エンジン

👉 この2つを組み合わせると、 「考える → 書く → 投稿 → 整理」まで完全自動化できる