Coolifyインストールから「プロンプトでデプロイ」まで：Claude Code MCP実践

概要#

• Coolifyのインストールはコマンド1発、初期設定も数分で完了
• MCP（Model Context Protocol）を使えば、Claude Codeからプロンプトだけでインフラ操作が可能
• GUIで10分かかるデプロイ作業が、プロンプト一発で4分に

Coolifyのインストール#

第1回でCoolifyの選定理由を書きました。ここからは実際にインストールして使い始めます。

curl -fsSL https://cdn.coollabs.io/coolify/install.sh | bash

まずは手動でデプロイしてみる#

MCPの話に行く前に、GUIでの手動デプロイを体験しておきます。この面倒さを知っておくと、後でMCPの威力がよくわかるので。

MCPとは#

MCP（Model Context Protocol）はAnthropicが2024年末に発表した標準プロトコル。AIモデルが外部のツールやサービスを直接操作するための共通規格です。

従来: 人間がAIに質問 → AIが回答 → 人間が手動でコマンド実行
MCP: 人間がAIに指示 → AIがMCP経由でツールを自動実行 → 結果を報告

MCPは「サーバー」と「クライアント」の2層構造。

Claude Codeは複数のMCPサーバーに同時接続できるので、「GitHubでリポジトリ作成 → Coolifyでデプロイ → Slackで通知」みたいな連携もプロンプト一発で可能。MCPサーバーはCoolify以外にもAWS、Cloudflare、GitHubなど増え続けています。

Coolify MCPサーバーの導入#

claude mcp add coolify \
  -e COOLIFY_URL=https://coolify.your-domain.com \
  -e COOLIFY_TOKEN=your-api-token-here \
  -- npx -y @coolify-community/coolify-mcp@latest

Coolifyに接続して、現在のサーバーとプロジェクト一覧を教えて。

実践例1：プロンプトだけでWordPressを立ち上げる#

まずはシンプルな例から。WordPressをプロンプトだけで構築して公開する。DB作成からドメイン設定、テーマ導入まで全部MCPでやります。

私: CoolifyでWordPressを立ち上げて。
    プロジェクト名は wordpress-demo、
    ドメインは wordpress-demo.teraren.com で。

Claude Code: まずプロジェクトを作成します。
  → [MCP] create_project "wordpress-demo"

Claude Code: MySQLデータベースを作成します。
  → [MCP] create_database（MySQL、wordpressユーザー/DB）
  → 内部接続URL: mysql://wordpress:***@コンテナID:3306/wordpress

Claude Code: WordPressアプリケーションを作成します。
  → [MCP] create_application（Dockerイメージ: wordpress:latest）
  → [MCP] update_application（ドメイン設定）

Claude Code: DB接続用の環境変数を設定します。
  → [MCP] env_vars × 4
    WORDPRESS_DB_HOST, WORDPRESS_DB_USER,
    WORDPRESS_DB_PASSWORD, WORDPRESS_DB_NAME

Claude Code: デプロイを開始します。
  → [MCP] deploy
  → ✓ WordPress初期画面が表示されました。

私: 車メディアサイトにしたい。派手な車のテーマを入れて、
    日本語設定にして、車関連の記事を5本入れておいて。
    サイト名は「Car Media Demo」で。

Claude Code: WordPressコンテナ内でWP-CLIを実行します。
  $ docker exec ... wp core install \
      --url=wordpress-demo.teraren.com \
      --title="Car Media Demo" --locale=ja
  $ docker exec ... wp theme install automobile-car-shop --activate
  $ docker exec ... wp option update blogdescription \
      "最新の車ニュースとレビュー"
  $ docker exec ... wp post create \
      --post_title="2026年版 国産スポーツカー比較ガイド" \
      --post_status=publish
  $ docker exec ... wp post create \
      --post_title="電気自動車の充電インフラ最前線" \
      --post_status=publish
  $ docker exec ... wp post create \
      --post_title="ポルシェ 911 GT3 RS 試乗レビュー" \
      --post_status=publish
  $ docker exec ... wp post create \
      --post_title="ヘッドライトの黄ばみをDIYで復活させる方法" \
      --post_status=publish
  $ docker exec ... wp post create \
      --post_title="新型アルファード vs ヴェルファイア 2026年モデル" \
      --post_status=publish

実践例2：develop環境をプロンプト一発で複製#

トライアスロン大会結果の分析サービスのdevelop環境を作った例。本番環境の構成をそのままコピーして、ブランチだけ変えてデプロイする。

私: ai-triリポジトリの develop ブランチをCoolifyにデプロイして。
    ドメインは develop.ai-triathlon-result.teraren.com で。
    環境変数は本番環境からコピーして。

Claude Code:
  → [MCP] list_projects → ai-triプロジェクトを発見
  → [MCP] create_application（developブランチ指定）
  → [MCP] get_env_vars（本番から取得）
  → [MCP] bulk_env_update（developに設定）
  → [MCP] update_application（ドメイン設定）
  → [MCP] deploy
  → ✓ develop.ai-triathlon-result.teraren.com でアクセス可能

本番の環境変数を自動でコピーしてくれるのが地味に便利。手動だと環境変数のコピペミスが一番怖いところ。

実践例3：Zabbix環境を丸投げ構築#

Zabbix（監視システム）をCoolifyに載せた例。Server + Web + DB の複合構成で、手動だとコンテナ間の接続設定が面倒なやつ。

私: ZabbixをCoolifyに構築して。
    ドメインは zabbix.teraren.com で。

Claude Code:
  → [MCP] create_project "zabbix"
  → [MCP] create_database（MariaDB）
  → [MCP] create_application × 2（Server, Web）
  → 環境変数にDB接続情報を自動設定（10個以上）
  → [MCP] update_application でドメイン設定
  → [MCP] deploy × 2
  → ✓ zabbix.teraren.com でアクセス可能

すごいのは、コンテナ間の接続設定を全部自動でやってくれるところ。Zabbix ServerのDB接続文字列、Zabbix WebからServerへの接続先、ポート設定。。。手動だと環境変数を10個以上、コピペミスなく設定する必要がある。AIに任せれば一瞬で終わるし、ミスもない。

手動でやったら1時間以上かかりそうな作業が、約10分で完了。

実践例4：MariaDBチューニング#

この件は 「Claude Codeでプロンプト1発、MariaDBのメモリ使用量を400MB→150MBに削減した話」 に詳しく書いています。

MCP経由で SHOW VARIABLES / SHOW GLOBAL STATUS を取得→分析→チューニングプラン作成→設定適用→再起動まで一気通貫。Plan Modeで計画を見せてもらってから実行に移したので安心感がありました。

プロンプト設計のコツ#

MCPでインフラ操作するとき、いくつかコツがあります。

文脈を具体的に伝える。 「新しい環境を作って」ではなく「ai-triプロジェクトの本番と同じ構成でdevelop環境を作って」。プロジェクト名、リポジトリ名、ブランチ名を明示する。

Plan Modeを使う。 インフラ操作は影響範囲が大きいので、Claude CodeのPlan Modeで計画を立てさせてから実行する。DB再起動みたいな影響のある操作を勝手にやられると怖いので。

段階的に進める。 「全部まとめてやって」より「まず現在の構成を確認して」→「新しいアプリを作成して（まだデプロイしない）」→「環境変数を設定して」と段階的に指示した方が、トラブルシューティングが楽。

まとめ#

GUIでポチポチやっていた作業がプロンプト一発で終わる。やらない理由はありません。

余談：TerraformでもAnsibleでもなくMCPだった理由#

「インフラ自動化ならTerraformやAnsibleがあるじゃん」と思うかもしれない。実際、Coolifyに移行する前にTerraformを検討しました。

でも、個人で10〜30個のサービスを運用する規模に、Terraformの .tf ファイルを書いて plan して apply するワークフローはオーバーキル。状態管理のバックエンド（S3とか）も用意しないといけないし、HCL（Terraformの設定言語）の学習コストもある。Ansibleも同様で、playbookを書いてメンテナンスする手間が本末転倒。

MCPが良いのは、自動化のためのコードを書かなくていいところ。Terraformは「インフラをコードで管理する」思想だけど、MCPは「インフラをAIに口頭で頼む」思想。コードの管理コストがゼロ。

もちろん、大規模なチームでGitOps的にインフラを管理するならTerraformの方が向いている。でも個人開発者が自宅サーバで20個のサービスを回すなら、MCPの方が圧倒的に手軽。

面白いのは、MCPサーバーの実装が思ったよりシンプルなこと。Coolify MCPサーバーのソースコードを見ると、やっていることはCoolifyのREST APIをラップしているだけ。MCPの仕様に沿ってツール定義を書いて、APIを叩いて結果を返す。つまりMCPはAPI設定の簡略化レイヤーであって、本質はREST APIの存在そのもの。

MCPがなくても、REST APIがあればAIエージェントは直接APIを叩ける。MCPはセットアップを楽にしてくれるけど、コンテキストウィンドウを圧迫するデメリットもある（接続したツール定義がすべてトークンを消費する）。大事なのはAPI-firstであることで、MCPはあくまでおまけ。この話は第5回で詳しく書きます。