MCPとは何か｜公開されているおすすめサーバー7選とClaude連携の基本

AI

最近ずっと気になっていたMCP（Model Context Protocol）をちゃんと調べてみました。名前は聞いたことあるけど「で、何ができるの？」というレベルだったので、仕組みから公開されているサーバーの紹介まで、自分なりにまとめています。

このページでわかること

  • MCPとは何か・どんな問題を解決するのか
  • MCPのアーキテクチャ（ホスト・クライアント・サーバーの関係）
  • 公開されているおすすめMCPサーバー7選の使い方
  • 実際に導入する際の注意点

MCPってそもそも何？

MCP（Model Context Protocol）は、AIモデルと外部ツール・サービスをつなぐための標準プロトコルです。Anthropicが2024年11月に紹介して、今や業界標準になりつつある規格です。

わかりやすく言うと「AIが外の世界とやりとりするための共通言語」みたいなもの。たとえば今まで Claude に「GitHubのPRをレビューして」と言っても、実際にはGitHubにアクセスできないし、ファイル操作もDBの検索もできなかった。それをできるようにする仕組みがMCPです。

例えば、AIアシスタントにカレンダー、メール、天気予報、株価情報など複数のサービスと連携させたいとします。従来の方法では、サービスそれぞれに対して個別の連携コードを書く必要がありました。しかしMCPを使えば、MCPクライアントを実装するだけで、MCP対応のすべてのサービスと簡単に連携できるようになります。

USB-Cみたいなイメージ、と言われると確かにしっくりくる。

ざっくりアーキテクチャを理解する

MCPの通信はJSON-RPC 2.0プロトコルに基づいており、クライアントとサーバ間の通信は、標準入出力（stdio）トランスポートを通じて行われます。

登場人物は3つ：

  • ホスト：AIが載っているアプリ（Claude Desktop、Cursor など）
  • MCPクライアント：ホストに内蔵されていて、サーバーと通信する部分
  • MCPサーバー：外部ツールやAPIをラップして、AIが使える形に変換する

MCPサーバーは、ホスト（AIアプリケーション）とクライアント（外部ツール）を仲介する役割を担っています。ホストがMCPサーバーにリクエストを送り、サーバーが応答することで、AIが外部ツールの機能を利用できる仕組みです。

正直、最初はMCPサーバーとクライアントの関係がこんがらがったんですが、「サーバーが機能を提供する側、ホスト（AIアプリ）がそれを使う側」と覚えたら少し整理できました。

ちなみに設定はClaudeの場合 claude_desktop_config.json に書いていくスタイルで、基本的にはJSON一行追記するだけで使えるものが多いです。

公開されているMCPサーバーの探し方

GitHubリポジトリ（modelcontextprotocol/servers）に、MCPの参照実装と、コミュニティが公開しているサーバーへの参照がまとまっています。

探すときは以下が便利です：

  • github.com/modelcontextprotocol/servers（公式）
  • Awesome MCP Servers（GitHubで検索するとコミュニティまとめが出てくる）
  • 各ツールの公式ドキュメント（最近はMCP対応を書いてるところが増えた）

余談ですが、2025年にはOpenAI、Google、Microsoftといった主要テック企業がMCP対応を正式に発表し、今後はMCP対応サービスの拡大が加速すると見られています。もはや「Anthropicだけの話」じゃなくなってきてるようです。

おすすめのMCPサーバー7選

個人的に「これは入れとくと便利だな」と思ったものを紹介します。開発者向けに偏っていますがご了承ください。

① Filesystem MCP

Filesystem MCPは、AIがローカルや指定ディレクトリ内のファイル操作を安全に実行できるようにするサーバーです。開発中のコードやデータを直接扱えるため、AIによる支援の幅を大きく広げられます。

実質スターターキット的な存在。これを入れておくとAIがローカルファイルを読み書きできるようになるので、「このフォルダのコードをレビューして」とか「ログファイルを解析して」みたいな使い方ができます。

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/path/to/allowed/dir"]
    }
  }
}

アクセスできるディレクトリを絞れるので、セキュリティ面でも安心感があります。

② GitHub MCP

GitHub MCPでは、イシューの作成やプルリクエストのマージ、リポジトリ検索など開発ライフサイクル全体の自動化が可能です。

個人トークンを設定するだけで使えて、「このブランチの差分を確認してIssueを作成して」みたいなことが普通にできるようになります。開発者なら間違いなくファーストチョイスの一つ。

{
  "mcpServers": {
    "github": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
      "env": {
        "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "ghp_your_token_here"
      }
    }
  }
}

トークン発行時は、適切なスコープ（repositoryやissueの権限）を選んでおくのがポイントです。

③ Brave Search MCP

AIにリアルタイムのWeb検索能力を持たせるやつです。Brave Search APIのキーが必要ですが、無料枠が用意されています。

ナレッジカットオフ問題の回避策として重宝します。「今日のAIニュースを調べてまとめて」が実際にできるのはなかなか快感。

④ Context7 MCP

Context7 MCPは、最新ライブラリの情報をLLMに供給して、知識の陳腐化を抑えるのに役立つサーバーです。コードサンプルやAPI更新情報の取得により、生成結果の精度を高められる可能性があります。

LLMが「古いドキュメントを学習している」問題をある程度緩和してくれます。FastAPIやNext.jsとか、バージョンアップが激しいライブラリのコードを書くときに特に助かる印象。

{
  "mcpServers": {
    "context7": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@upstash/context7-mcp@latest"]
    }
  }
}

まず試すなら Context7 と GitHub MCP の2つから始めるのがおすすめで、セットアップが5分で完了し、効果をすぐに体感できます。

⑤ Sequential Thinking MCP

Sequential Thinking MCPは、AIが複数ステップの思考過程を分解して推論を整理するのに役立つサーバーです。段階的な分析によって誤差を抑えられ、長文や複雑なタスクでも一貫した結果の生成に寄与します。

ちょっと地味だけど、複雑な設計の相談とかデバッグのときに入れておくと「なんかいい感じに整理してくれる」感覚があります。コードじゃなくて思考プロセス自体を補強するMCPというのが面白い。

⑥ Playwright MCP

Playwright MCPは、ローカルのChromeをAIが直接操作し、テストやデモを自動で実行するサーバーです。リンク遷移・スクレイピング・フォーム入力といった操作を即時に処理できます。

テストに使うことで、自然言語でのテストコードの自動生成が可能です。「このページのフォームをテストするコードを書いて、実際に動かして」みたいなことができるのは純粋にすごい。ブラウザ系のMCPは種類がいくつかあって（Puppeteerもある）、正直どれがベストか自分はまだ迷い中です。

⑦ Slack MCP

Slack MCPは、チャットの内容を検索することで、プロジェクトの進捗状況が把握しやすくなるサーバーです。チームでSlackを使っているなら、過去のやりとりを検索させながら議事録まとめてもらったり、関連するスレッドを引っ張ってくるような使い方ができます。

ただ、Slack MCPは導入に少し手間がかかります。OAuth周りで詰まりがちなので、ここだけ少し覚悟が必要かも。

いくつ入れるのが正解？

正直なところ、3〜6個が適切とされています。各サーバーはエージェントのツールリストを拡張しますが、肥大化したツールリストはエージェントの判断品質を損なうという意見があって、確かにそうだなと思いました。

何でも入れたくなる気持ちはわかるんですが、ツールが多すぎるとAI自身が「どれを使えばいいか」で迷い始めるらしい。一度に大量のサーバーを入れず、1〜2個ずつ試すことが推奨されています。まずFilesystem + GitHubあたりから入れてみて、必要に応じて足していく感じがよさそうです。

あと、AIの操作は取り消せないものがある（ファイル削除とかGitHubへのpushとか）ので、そのあたりは慎重に。特にサーバーのパーミッション設定はちゃんと確認しておいたほうがいいです。

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まとめ

MCPのエコシステムはまだ急速に発展していて、今後どんなサーバーが出てくるかわからないのが正直なところ。自分もまだ全部使いこなせているわけじゃないけど、GitHub MCPとContext7を入れてCursorで使い始めてから、「AIに聞きながら開発する」の体験がちょっと変わった気がしています。

MCPサーバーを自作するのも、PythonかTypeScriptのSDKがあるのでそんなに難しくないらしい。いつか自分のユースケース向けに作ってみたいとは思ってますが、まずは既存のやつを使いこなすのが先かな。

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