MCPサーバーは、AIアシスタント（Claudeなど）と外部サービスを安全に連携させるための仕組みです。本記事では、MCPサーバーの基本から種類、目的別おすすめ構成・選び方・導入手順までをわかりやすく解説します。
初めての方でも、自社の環境に合った最適なMCPサーバーを選定できるようになります。
MCPサーバーとは
MCPサーバーは、AIと外部のデータソースやツールを安全につなぐ仕組みです。ここでは、その基本的な概念と動作の仕組み、主要な機能について解説していきます。
MCPサーバーの基本概念
MCPサーバーのMCPとは、Model Context Protocolの略称です。これはAnthropic社がClaudeのために開発した、AIと外部システムを標準的な方法で接続するプロトコルを指しています。従来、AIアシスタントが外部データにアクセスするには、サービスごとに個別の連携機能を開発する必要がありました。
MCPサーバーを使えば、統一されたインターフェースで様々なデータソースやツールにアクセスできます。例えば、GitHubのリポジトリ情報を取得したり、Slackにメッセージを送信したり、ローカルファイルを読み書きしたりといった操作が可能になるのです。これにより、AIの活用範囲が大きく広がります。
MCPサーバーの動作原理
MCPサーバーは、クライアント（Claude Desktop等のAIアプリケーション）とサーバー（データソースやツール）の間で仲介役を果たします。通信にはJSON-RPC 2.0というプロトコルが使われており、構造化されたメッセージのやり取りが行われています。
接続方式には2つのタイプがあります。1つ目は、PC内で完結するローカル実行型で、stdioトランスポート（標準入出力）を使います。2つ目はリモート実行型で、SSE（Server-Sent Events）トランスポートを使ってインターネット経由で通信します。用途や環境に応じて、適切な接続方式を選択できます。
MCPサーバーの主要な機能
MCPサーバーが提供する機能は、大きく3つの要素に分けられます。まずリソースは、AIがアクセスできるデータそのものを指しています。ファイルの内容やデータベースのレコード、APIから取得した情報などが該当します。
次にプロンプトは、定型的な処理のテンプレートです。よく使う質問や指示をあらかじめ用意しておき、効率的にAIを活用できるようになります。最後のツールは、AIが実行できる具体的な操作を指します。ファイルの作成や削除、外部APIの呼び出し、データの更新など、能動的なアクションを実現します。
MCPサーバーの種類と特徴
MCPサーバーには、用途や対象システムに応じてさまざまな種類があります。ここでは主要なカテゴリーごとに、代表的なサーバーとその特徴を紹介していきます。
開発・プログラミング向けMCPサーバー
開発者の作業を支援するMCPサーバーとして、GitHub MCP Serverが広く使われています。このサーバーを導入すると、リポジトリの情報取得、Issueの作成や更新、プルリクエストの管理といった操作をAIに依頼できます。コードレビューの効率化や、プロジェクト管理の自動化に役立ちます。
またGit MCP Serverは、ローカル環境のGitリポジトリを操作する際に便利です。コミット履歴の確認やブランチの切り替え、差分の確認などをAIと対話しながら進められます。開発フローがよりスムーズになるでしょう。
データベース・ストレージ系MCPサーバー
データへのアクセスを実現するサーバーでは、Filesystem MCP Serverが基本となります。これはローカルのファイルシステムに安全にアクセスし、ファイルの読み書きを可能にします。指定したディレクトリ配下のみにアクセスを制限できるため、セキュリティ面でも安心です。
データベース連携では、SQLite MCP ServerやPostgreSQL MCP Serverが用意されています。これらを使うと、AIに自然言語でデータベースへの問い合わせを依頼できます。複雑なSQLを書かなくても、必要な情報を引き出せるようになります。
外部サービス連携系MCPサーバー
ビジネスツールとの連携では、Slack MCP Serverが代表的です。チャンネルへのメッセージ投稿や、過去のメッセージ検索がAIを通じて実行できます。社内コミュニケーションの効率化や情報収集の自動化に活用されています。
他にもNotionとの連携でナレッジベースの検索や更新が可能になったり、Google Drive MCP Serveでクラウドストレージのファイル操作ができたりします。日常的に使うツールとAIを組み合わせることで、業務の生産性が向上します。
ブラウザ自動化・テスト系MCPサーバー
Web操作の自動化には、Puppeteer MCP Serverが強力です。このサーバーはブラウザを自動制御し、Webページの閲覧、フォームの入力、スクリーンショットの取得などを実行できます。定期的なWebスクレイピングや、Webアプリケーションの動作テストに役立ちます。
AIに指示を出すだけで複雑なブラウザ操作を自動化できるため、手作業では時間がかかる処理を効率化できます。ただし、設定がやや複雑なため、ある程度の技術知識が求められます。
目的別おすすめMCPサーバー一覧
MCPサーバーの選択は、利用者のスキルレベルや目的によって変わります。ここでは、具体的なシーンごとにおすすめのサーバーを紹介します。
初心者におすすめのMCPサーバー
MCPサーバーを初めて使う方には、Filesystem MCP Serverから始めることをおすすめします。設定がシンプルで、動作確認がしやすいためです。ローカルのファイルを読み書きするだけなので、外部サービスとの連携設定やAPIキーの取得が不要です。
設定ファイルにディレクトリのパスを指定するだけで使い始められます。AIに「このフォルダにあるファイル一覧を教えて」と尋ねたり、「新しいテキストファイルを作成して」と依頼したりできるようになります。MCPの基本的な仕組みを理解するのに最適です。
出典：https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/filesystem
開発者向けのMCPサーバー
プログラミングやシステム開発に携わる方には、GitHub MCP ServerとGit MCP Serverの組み合わせが効果的です。これらを導入することで、コード管理やレビュー作業を大幅に効率化できます。
例えば、AIに「最近のコミット履歴を確認して」と尋ねたり、「このIssueに対応するブランチを作成して」と依頼したりできます。また、Puppeteer MCP Serverを追加すれば、フロントエンドのテスト自動化も可能になります。開発ワークフロー全体をAIでサポートできる環境が整います。
出典：https://github.com/github/github-mcp-server
出典：https://gitmcp.io/
出典：https://github.com/merajmehrabi/puppeteer-mcp-server
ビジネス用途におすすめのMCPサーバー
社内業務での活用を考えるなら、Slack MCP ServeとNotionの連携が実用的です。これらを組み合わせると、情報の検索や共有、タスク管理が効率的になります。
例えば、AIに「先週のプロジェクトチャンネルの重要な議論を要約して」と依頼したり、「この情報をNotionのナレッジベースに追加して」と指示したりできます。会議の議事録作成や、よくある質問への回答など、定型的な業務をAIに任せられるようになります。
出典：https://github.com/korotovsky/slack-mcp-server
データ分析に最適なMCPサーバー
データの抽出や分析を行う用途では、Filesystem MCP Server を中心とした構成が最も安定した選択肢になります。
Filesystem MCP Server は公式リファレンス実装として提供されており、CSVファイル・ログ・JSON・分析結果などのファイルを、AIから安全に扱うことができます。
この構成では、データベースに直接接続しなくても、次のような分析が可能です。
例：
- 「先月の売上CSVの傾向を分析して」
- 「ログファイルから異常なパターンを見つけて」
- 「分析結果をグラフ用CSVに整形して出力して」
さらに、必要に応じて DuckDB や SQLite と組み合わせることで、
AIが自然言語指示をSQLに変換し、ローカルデータに対して高速に集計・分析を行う構成も取れます。
この方法は、
- SQLに不慣れなユーザーでも扱いやすい
- 本番DBに接続しないため安全
- MCPサーバーの保守リスクが低い
といった点から、業務でのデータ分析用途に最も現実的な構成です。
※分析結果の正確性は、データ品質・プロンプト設計・検証プロセスに依存します。
MCPサーバーの選び方
最適なMCPサーバーを選ぶには、複数の観点から評価する必要があります。ここでは、選定時に確認すべき重要なポイントを解説します。
機能性・対応ツール範囲
まず確認すべきは、自社で使っているツールやデータソースに対応しているかという点です。GitHubを主に使っているならGitHub MCP Serverが適していますし、Slackでのコミュニケーションが中心ならSlack MCP Serverが必要になります。
また、単にデータを読み取るだけでなく、書き込みや更新も必要かどうかを検討します。例えば、Notionのページを参照するだけなら読み取り機能があれば十分ですが、新しいページを作成したり既存の内容を編集したりするには、書き込み機能を持つサーバーが必要です。必要な操作を明確にしてから選定を進めましょう。
性能・レイテンシ（応答速度・スケーラビリティ）
業務で使う場合、応答速度とスケーラビリティは重要な要素です。ローカル実行型のサーバーは応答が速い反面、複数のユーザーで共有しにくいという特徴があります。一方、リモート型はネットワーク経由のため若干遅くなりますが、複数人での利用に適しています。
Cloudflare WorkersやVercelのようなサーバーレス環境でMCPサーバーを運用すると、アクセスが集中しても自動的にスケールします。グローバルなエッジネットワークを活用すれば、世界中のどこからでも低レイテンシでアクセスできる環境を構築できます。利用規模や地域を考慮して選択することが大切です。
セキュリティ・認可構造
機密情報を扱う場合、アクセス制御とセキュリティ対策が最も重要です。Filesystem MCP Serverでは、アクセス可能なディレクトリを限定することで、意図しないファイルへのアクセスを防げます。
リモート型サーバーを使う際は、認証方式も確認が必要です。APIキーやOAuth認証が適切に設定されているか、通信が暗号化されているかをチェックしましょう。また、誰がどのリソースにアクセスできるかを明確に定義し、最小権限の原則に従って設定することが推奨されます。
コストと運用性
導入コストと運用負担も見逃せないポイントです。ローカル実行型のサーバーは、インフラコストがかからないというメリットがあります。各ユーザーのマシンで動作するため、サーバー費用が発生しません。
一方、リモート型では、ホスティング費用やAPI利用料が発生する場合があります。ただし、Cloudflare Workersの無料プランやVercelのHobbyプランなど、小規模な利用であれば無料で始められるサービスも存在します。また、運用の手間も考慮に入れましょう。自動デプロイやログ監視の仕組みが整っているサービスを選べば、運用負担を軽減できます。
開発コミュニティ・保守性
長期的に使い続けるためには、活発な開発コミュニティとドキュメントの充実度が重要です。公式のMCPサーバーは、Anthropicが継続的にメンテナンスしているため安心して使えます。
サードパーティ製のサーバーを選ぶ場合は、GitHubのスター数やIssueの対応状況、最終更新日を確認しましょう。コミュニティが活発であれば、問題が発生したときに解決策を見つけやすくなります。また、日本語のドキュメントや事例が豊富にあるかどうかも、スムーズな導入のためには大切な要素です。
MCPサーバーの導入と設定
実際にMCPサーバーを導入する際の具体的な手順を解説します。初めての方でも迷わず設定できるよう、ステップごとに説明していきます。
基本的な導入手順
まず必要なのは、実行環境の準備です。多くのMCPサーバーはNode.jsで動作するため、Node.jsをインストールしておきましょう。公式サイトからLTS版をダウンロードしてインストールすれば準備完了です。
次に、使いたいMCPサーバーを取得します。公式のサーバーであれば、npm / npx / git clone いずれかで取得できます。例えばFilesystem MCP Serverなら、特別なインストール作業は不要で、npxコマンドで直接実行できるようになっています。GitHubから公開されているサーバーの場合は、リポジトリをクローンしてから必要なパッケージをインストールする流れになります。
設定ファイルの作成方法
Claude Desktopでは、claude_desktop_config.jsonという設定ファイルでMCPサーバーを管理します。このファイルは、macOSでは 〜/Library/Application Support/Claude/に、Windowsでは%APPDATA%\Claude\に配置されています。
設定ファイルの基本的な構造は次のようになります。”mcpServers”というキーの下に、サーバー名とその実行コマンドを記述します。例えば、Filesystem MCP Serverを”/Users/username/Documents”ディレクトリに対して有効にする場合は、以下のように記述します。
| 項目 | 説明 | 設定例 |
| command | 実行コマンド | npx |
| args | 引数のリスト | -y, @modelcontextprotocol/server-filesystem, パス |
| env | 環境変数（任意） | API_KEY: your-key |
設定を追加したら、Claude Desktopを再起動します。すると、サーバーが自動的に起動し、AIから利用できるようになります。複数のサーバーを同時に使うこともでき、それぞれ異なる名前で設定ファイルに追加すれば問題ありません。
認証設定とセキュリティ対策
外部サービスと連携するMCPサーバーでは、APIキーやアクセストークンの設定が必要になります。これらの機密情報は、設定ファイルに直接書くのではなく、環境変数を使って管理するのが安全です。
例えば、GitHub MCP Serverを使う場合、GitHubのPersonal Access Tokenが多くのケースで必要です。これを設定ファイルのenv項目に記述します。ただし、設定ファイルはプレーンテキストで保存されるため、バージョン管理システムにコミットしないよう注意が必要です。機密情報を含むファイルは、.gitignoreに追加しておきましょう。
また、アクセス権限は最小限に設定することが重要です。Filesystem MCP Serverなら特定のディレクトリだけを許可し、GitHub MCP Serverならリポジトリの読み取り権限のみを与えるなど、必要以上の権限を付与しないようにします。これにより、万が一設定ミスがあっても被害を最小限に抑えられます。
トラブルシューティング
MCPサーバーが正しく動作しない場合、いくつかの確認ポイントがあります。まず、設定ファイルのパスやコマンドが正確かをチェックしましょう。スペルミスや、存在しないディレクトリを指定しているケースが多く見られます。
次に、必要なランタイムがインストールされているかを確認します。Node.jsが必要なサーバーなのにインストールされていない、あるいはバージョンが古すぎるといった問題が考えられます。Claude Desktopのログを確認すると、具体的なエラーメッセージが記録されていることがあります。
認証エラーが発生する場合は、APIキーの有効期限や権限設定を見直しましょう。GitHubのトークンが期限切れになっていたり、必要なスコープが付与されていなかったりすると、エラーになります。サービスの管理画面で設定を確認し、必要に応じて新しいトークンを発行してください。
MCPサーバーの活用事例
ここでは、公開されている生成AI活用事例と、
それをMCPサーバー構成に落とし込んだ実現可能な活用パターンを紹介します。
MCPサーバーはあくまで「AIと外部システムを安全につなぐ仕組み」であり、実際の効果は設計と運用に依存します。
開発効率化における活用パターン
生成AIを活用したコードレビュー支援（参考事例：GitHub Copilot）
GitHub Copilot用いた開発支援の事例として、
パナソニック コネクト株式会社では、生成AIを用いた開発プロセス改善の取り組みが紹介されています。
同社の事例では、Copilotを活用してコード理解やレビューの補助を行い、開発者の作業効率向上を図っています。
出典：パナソニックが語る「ソフト開発の変革」と生成AIツール「GitHub Copilot」の評価｜ASCII
このような活用は、MCPサーバーを用いたGitHub連携構成でも実現可能です。
GitHub MCP Server（公式）を利用することで、AIがリポジトリ情報、Issue、Pull Requestのメタデータにアクセスし、
レビュー補助や変更点の整理を支援する仕組みを構築できます。
※実際の効果は、権限設計・レビュー方針・プロンプト設計に依存します。
社内コード・ドキュメント検索の効率化（参考事例：富士通）
富士通株式会社では、GitHub Copilotを活用した開発効率化の取り組みが紹介されており、
大規模組織におけるナレッジ探索や開発支援の文脈で生成AIが活用されています。
出典：「GitHub Copilot」で開発効率を向上–富士通が語る活用術とは｜ZDNET
このようなナレッジ探索型の活用は、MCPサーバーを用いて次のように構成できます。
- GitHub MCP Server：コードリポジトリの参照
- Filesystem MCP Server：社内ドキュメント（設計書・ログ等）の参照
- Notion MCP：ナレッジベース検索
これにより、AIが複数の情報源を横断的に参照する構成を設計できます。
業務自動化における活用パターン
Slack × Notion を使った社内FAQ自動応答（構成例）
Slack MCP Server（コミュニティ実装）とNotion MCP（公式）を組み合わせることで、
社内FAQ対応の自動化構成を設計できます。
構成例：
- Slackで質問を受信
- AIがNotionのナレッジベースを検索
- 該当する回答をSlackに返信
この構成により、人事・総務・情報システム部門への定型的な問い合わせ対応を効率化できます。
※これは「実在企業の導入事例」ではなく、技術的に実現可能な構成例です。
会議議事録の自動整理（構成例）
- Slack MCP Server：会話ログ取得
- Filesystem MCP Server：一時ファイル保存
- Notion MCP：議事録の保存・共有
このような構成により、Slack上の議論を自動で整理し、Notionに蓄積する業務フローを設計できます。
データ分析における活用パターン
データ分析用途では、Filesystem MCP Server を中心とした構成が、現在最も安全で実用的な選択肢です。
Filesystem MCP Server は公式リファレンス実装として提供されており、CSV・JSON・ログ・分析結果ファイルなどをAIから直接扱えます。
この構成では、データベースに直接接続しなくても、次のような分析が可能です。
例：
- 「先月の売上CSVの傾向を分析して」
- 「ログファイルから異常なパターンを見つけて」
- 「分析結果をグラフ用CSVに整形して出力して」
さらに、DuckDB や SQLite などのローカル分析エンジンと組み合わせることで、
AIが自然言語指示をSQLに変換し、高速な集計・分析を行う構成も取れます。
この方法には以下の利点があります。
- 本番データベースに直接接続しないため安全
- MCPサーバーの保守リスクが低い
- SQLに不慣れな利用者でも分析が可能
- ファイルベースなので再現性・検証性が高い
※分析結果の正確性は、データ品質・プロンプト設計・検証プロセスに依存します。
株式会社パソナデータ&デザインの『AI Ready Platform on OCI 導入支援サービス』（MCP対応）
MCPサーバーを企業で本格的に活用するには、適切な導入支援とインフラが重要です。
MCP導入で失敗しないために、設計段階から相談できます。
MCPサーバーは「つなげば動く」技術ではなく、権限設計・配置・運用設計まで含めて初めて安全に機能します。
パソナデータ&デザインでは、OCI上でのMCP対応AI基盤の設計から導入・運用までを一貫して支援しています。「自社の構成でMCPを使っても大丈夫か？」といった段階でも相談可能です。
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まとめ
本記事では、MCPサーバーの基本から選び方、導入方法、活用事例まで幅広く解説してきました。MCPサーバーを活用することで、AIと外部システムの連携が格段に容易になります。
- MCPサーバーはAIと外部データソースを標準的な方法で接続するプロトコルに基づくサーバー
- 開発向けやデータベース系、外部サービス連携系など用途別に多様なサーバーが存在
- 初心者にはFilesystem、開発者にはGitHub、ビジネス用途にはSlackやNotionがおすすめ
- 選定時は機能性、性能、セキュリティ、コスト、コミュニティの観点で評価
- 設定ファイルでの適切な管理と最小権限の原則がセキュリティの鍵
- 開発効率化、業務自動化、データ分析など多様な分野で活用が進む
- 企業での本格活用には専門的な導入支援サービスの利用が効果的
自社の要件に合ったMCPサーバーを選び、適切に導入することで、AI活用の可能性が大きく広がります。まずは小規模な環境で試してみて、効果を確認しながら徐々に適用範囲を広げていくことをおすすめします。MCPサーバーを活用して、次世代のAI駆動型業務環境を構築しましょう。
