300以上のモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーを探る：Claude、Cursor、AIコーディング向け

人工知能（AI）の状況は急速に進化しています。AnthropicのClaudeのような大規模言語モデル（LLM）は、人間の言語を理解し生成する上で驚くべき能力を示してきました。しかし、その真のポテンシャルは、しばしば固有の制約によって制限されています – 主にトレーニングデータの範囲内で動作し、外部ツール、データソースへの直接的かつリアルタイムなアクセスや、現実世界でアクションを実行する能力を欠いています。

そこで登場するのがモデルコンテキストプロトコル（MCP）です。

MCPは、このギャップを埋めるために設計された重要な標準として浮上しています。これは、LLMが外部ツール、API、データベース、その他のリソースと安全かつ標準化された方法で対話するための手段を提供します。例えるなら、ClaudeのようなLLMに多目的なツールキットを与えるようなもので、単純なテキスト生成をはるかに超えるタスクを実行できるようにします – ファイルへのアクセスやコードの実行から、データベースの検索、Webサービスとの対話、さらには他のアプリケーションの制御まで可能です。

MCPエコシステムは爆発的に成長し、現在では公式パートナーと活気あるオープンソースコミュニティの両方によって開発された300以上の公開サーバーが存在します。この急成長するツール群は、Claude Desktopのようなプラットフォームのユーザーを強化し、CursorのようなAIネイティブ開発環境を向上させ、開発者がAIシステムを構築し対話する方法を根本的に変える、大きな前進を表しています。

この記事では、MCPの世界を掘り下げ、それが何であるか、なぜ重要なのか、利用可能なサーバーの多様な範囲、そしてこの強力なプロトコルを活用してAIワークフローを強化する方法を探ります。

Postmanにうんざりしていませんか？ まともでがっかりしないPostmanの代替品をお探しですか？

Apidog は、開発者がAPIを設計、テスト、文書化する方法に革命を起こしている、強力なオールインワンAPI開発プラットフォームです。

Postmanのような従来のツールとは異なり、ApidogはAPI設計、自動テスト、モックサーバー、ドキュメント作成を単一の一貫したワークフローにシームレスに統合します。直感的なインターフェース、共同作業機能、包括的なツールセットにより、ApidogはAPI開発プロセス中に複数のアプリケーションを使い分ける必要をなくします。

個人開発者であっても、大規模なチームの一員であっても、Apidogはワークフローを効率化し、生産性を向上させ、プロジェクト全体で一貫したAPI品質を保証します。

モデルコンテキストプロトコル（MCP）とは何か？

MCPの中核は、LLM（Claudeのようなクライアント）が外部ツールプロバイダー（サーバー）とどのように通信できるかを定義する仕様です。これは対話のための明確な契約を確立し、LLMが利用可能なツールを発見し、その機能（入力、出力、説明）を理解し、特定のパラメータでそれらを呼び出し、構造化された結果を受け取る方法を概説します。

MCPの主な特徴は次のとおりです。

1. 標準化: LLMとツールの通信のための共通言語と構造を提供します。つまり、MCPサーバーとして構築されたツールは、理論的には、それぞれにカスタム統合を必要とせずに、任意のMCP準拠LLMクライアントと対話できます。
2. セキュリティ: MCPはセキュリティを念頭に置いて設計されています。サーバーは通常、別々のプロセスとして実行され、クライアント（Claude Desktopなど）がその実行を管理します。設定により、どのツールが有効になっているか、どのリソースにアクセスできるか（例：ファイルシステムアクセスを特定のディレクトリに制限する）をきめ細かく制御できます。これは、LLMが任意または悪意のあるコマンドを実行するのを防ぐために不可欠です。
3. 発見可能性: プロトコルにより、LLMクライアントはサーバーに問い合わせて、利用可能なツール、その機能、および使用方法について知ることができます。これにより、LLMはユーザーのリクエストに基づいて、特定のタスクに適したツールを動的に決定できます。
4. 拡張性: 新しいMCPサーバーを構築するのは比較的簡単です。開発者は、既存のAPI、スクリプト、または機能をMCPサーバーにラップして、LLMからアクセスできるようにすることができます。TypeScriptやPythonなどの言語のSDKは、このプロセスをさらに簡素化します。

このクライアントサーバーアーキテクチャは、より単純なプラグインシステムとは対照的です。MCPは、より堅牢で安全、かつ標準化された対話モデルを目指しており、LLMがユーザーのリクエストを満たすために複数のツール呼び出しを調整する必要がある複雑なワークフローを容易にします。

AI開発と利用においてMCPが重要な理由

MCPサーバーの普及は、単に機能を追加することではありません。それは、より高性能で統合されたAIシステムへの根本的なシフトを表しています。

• LLMの強化: MCPは、LLMを純粋な会話型エンティティから、タスクを実行できるアクティブなエージェントへと変貌させます。リアルタイム情報を取得し、ソースから直接データを分析し、コードリポジトリと対話し、クラウドリソースを管理するなど、はるかに多くのことが可能になります。
• 開発者の生産性向上: CursorのようなAIネイティブツールのAI開発者やユーザーにとって、MCPサーバーは複雑なワークフローの構成要素を提供します。ドキュメントを手動で検索したり、データを取得したり、コマンドを実行したりする代わりに、ユーザーはAIにMCPツールを使用するように指示できます。これにより、デバッグ（GitやSentryサーバーを使用）、データ分析（SQLまたはNoSQLデータベースに接続）、さらにはライブプロジェクトコンテキストに基づいたコード生成（FilesystemまたはIDE統合サーバーを使用）などのタスクが加速されます。
• AIネイティブ環境の強化: Cursorのようなツールは、開発ワークフローとの深い統合によってその価値を発揮します。Cursorは独自の内部メカニズムを使用するかもしれませんが、MCPは、これらの次世代環境を定義する、強力でコンテキスト認識型のツール統合の種類を例示しています。IDE内のAIアシスタントがファイルを直接読み取り、コード分析ツールを介して依存関係を理解し、MCPサーバーを介してバージョン管理と対話できる能力は、その有用性を根本的に向上させます。
• 特化型AIアシスタントの作成: MCPにより、高度に特化したAIアシスタントを作成できます。Claudeまたは別のLLMに、特定のドメイン（例：金融、バイオインフォマティクス、カスタマーサポート）に関連する厳選されたMCPサーバーセットを装備することで、開発者は強力なドメイン固有のアプリケーションを構築できます。
• 協調的なエコシステムの育成: MCPのオープンな性質とSDKの利用可能性は、コミュニティの貢献を奨励します。これにより、開発者がツールを共有し、誰もが恩恵を受ける多様なエコシステムが生まれました。特定のAPIまたはツールがMCPサーバーとして利用できない場合でも、コミュニティの誰かがそれに取り組んでいる可能性が高いか、自分で構築することができます。
• セキュリティと制御の向上: LLMに直接シェルアクセスを与えること（非常に危険）と比較して、MCPは仲介レイヤーを提供します。セキュリティは最終的にサーバーの実装とクライアントの設定に依存しますが、プロトコルは能力を付与するためのより制御されたアプローチを奨励します。

活気あるMCPサーバーエコシステムを探る

利用可能なMCPサーバーの数と種類の多さは驚異的であり、AIユーザーと開発者の多様なニーズを反映しています。主要なMCPリポジトリとコミュニティリソースでキュレーションされた広範なリストに基づき、それらを大まかに分類できます。

1. 開発とコード統合: 説明: コード、バージョン管理、IDE、開発ワークフローとの対話に焦点を当てたサーバー。AI支援ソフトウェア開発に不可欠です。 例: * Git: ログ、差分、ステータスの読み取り。変更のステージング/コミットの可能性。 * GitHub/GitLab/Gitee: リポジトリ、イシュー、プルリクエストの管理、ファイルの読み取り。 * Filesystem: 設定されたディレクトリ内のファイルの安全な読み取り、書き込み、一覧表示。 * Docker: コンテナ、イメージ、ボリュームの管理。 * Kubernetes/mcp-k8s-go/nomad-mcp: コンテナオーケストレーションプラットフォームとの対話。 * Semgrep: 静的解析チェックの実行。 * JetBrains/Neovim/code-assistant: コード探索と変更のためにIDEと直接統合。 * E2B/ForeverVM/code-executor: サンドボックス環境でのコード実行。 * Prisma/Pulumi: データベースとInfrastructure-as-Codeの管理。 * lsp-mcp: コードインテリジェンスのためにLanguage Server Protocolと対話。

2. データとデータベース: 説明: 様々なデータベース（SQL、NoSQL、Vector）およびデータストレージ/検索システムへのアクセスを提供するサーバー。データ分析、RAG（Retrieval-Augmented Generation）、知識管理に不可欠です。 例: * PostgreSQL/Sqlite/MySQL/MSSQL/MariaDB/ClickHouse/StarRocks/SingleStore: リレーショナルデータベースのクエリ、スキーマの検査。 * Redis/Momento: キー・バリューストアおよびキャッシュとの対話。 * Chroma/Pinecone/Qdrant/Milvus/Weaviate/Astra DB/Elasticsearch/Meilisearch/Typesense: ベクトル検索の実行、RAGのための埋め込み管理。 * AWS KB Retrieval/Vectorize: 特化型ナレッジベースおよびRAGサーバー。 * Neo4j: グラフデータベースとの対話。 * Google BigQuery/AWS Athena/Databricks/Snowflake/MotherDuck: データウェアハウスおよびレイクハウスのクエリ。 * Basic Memory/mem0-mcp/Rememberizer AI: エージェントのための永続メモリの実装。

3. クラウドプラットフォームとインフラストラクチャ: 説明: 主要なクラウドプロバイダー上のリソースとサービスの管理用サーバー。 例: * AWS (公式＆コミュニティ): 様々なAWSサービス（S3、EC2、Cost Explorer、Bedrock）との対話。 * Azure: Azureリソース（Storage、Cosmos DB、CLI）の管理。 * Cloudflare: Workers、KV、R2、D1の設定。 * Aiven: Aivenプロジェクトとサービス（PostgreSQL、Kafkaなど）の管理。 * Heroku: Herokuアプリ、アドオン、dynoの管理。 * Google Cloud (MCP Toolbox for Databases経由): AlloyDB、Spannerなどの管理。 * IBM wxflows: 統合構築のためのツールプラットフォーム。

4. Web検索、スクレイピング、コンテンツ取得: 説明: LLMがライブWeb情報にアクセスしたり、Webサイトをスクレイピングしたり、特定の形式でコンテンツを取得したりできるようにするサーバー。 例: * Brave Search/Google Custom Search/Bing Web Search/Kagi Search/Perplexity/Tavily/Exa/SearXNG/Dappier/You.com: 様々な検索エンジンを使用したWeb検索の実行。 * Fetch (公式＆コミュニティ)/Firecrawl/Apify/Puppeteer/Browserbase/Hyperbrowser/ScreenshotOne/Oxylabs/RAG Web Browser/scrapling-fetch/Rquest: Webコンテンツの取得と処理、JavaScriptレンダリングの処理、スクリーンショットの取得。 * Markdownify/Markitdown: 様々なWeb/ファイル形式をLLMが利用しやすいMarkdownに変換。

5. 生産性、コラボレーション、コミュニケーション: 説明: コミュニケーション、タスク管理、ファイル共有のための一般的な職場ツールと統合するサーバー。 例: * Slack: メッセージの読み取り/送信、チャンネルの管理。 * Google Drive/Box: ファイルへのアクセス、検索、管理。 * Notion (公式＆コミュニティ): Notionページとデータベースの作成、読み取り、更新。 * Airtable: Airtableベースとの対話。 * ClickUp/Linear/Todoist/TickTick/Monday.com/Atlassian (Jira/Confluence): タスクとプロジェクトの管理。 * Google Calendar/Apple Calendar: カレンダーイベントとスケジュールの管理。 * Gmail/ClaudePost/Mailgun/Resend: メールの読み取りと送信。 * Microsoft Teams/Discord: チームチャットプラットフォームとの対話。 * Zoom: （より広範な自動化サーバー経由の可能性）会議の管理。

6. AI、機械学習、オブザーバビリティ: 説明: AIモデルの対話、MLOps、オブザーバビリティに関連するサーバー。 例: * EverArt/Image Generation (Replicate Flux): AIモデルを使用した画像の生成。 * Arize Phoenix/Comet Opik/Logfire: LLMトレースの検査、プロンプトの管理、テレメトリの分析。 * Langfuse Prompt Management: プロンプトの協調的な管理とバージョン管理。 * ZenML: MLOpsパイプラインとの対話。 * HuggingFace Spaces/Replicate: これらのプラットフォームでホストされているMLモデルの実行と管理。 * Vectorize: 高度な検索とRAG機能。

7. 金融、Eコマース、ブロックチェーン: 説明: 金融データ、支払い処理、Eコマースプラットフォーム、ブロックチェーン対話に焦点を当てたサーバー。 例: * Adfin/Chargebee/Stripe/PayPal/Ramp/Xero: 支払い、請求、サブスクリプション、会計の処理。 * Bankless Onchain/BICScan/Bsc-mcp/EVM MCP Server/Solana Agent Kit/Thirdweb/GOAT/Algorand/Ergo Blockchain: 様々なブロックチェーンとの対話、トランザクションのクエリ、アセットの管理。 * Financial Datasets/AlphaVantage/CoinMarketCap/coin_api_mcp/Nasdaq Data Link/SEC EDGAR/Octagon/Tavily Finance: 株式市場データ、暗号通貨価格、金融提出書類へのアクセス。 * Shopify: Shopifyストア（注文、商品）との対話。 * Fewsats: AIエージェント経由での安全な購入の有効化。

8. ユーティリティとその他: 説明: 時間ツール、電卓、システム対話、より専門的な機能を含む多様なカテゴリ。 例: * Time: 時刻とタイムゾーンの変換。 * Calculator: 正確な計算の実行。 * Apple Script/Siri Shortcuts/Windows CLI/iTerm MCP/Terminal-Control: ホストOS上でのスクリプトまたはコマンドの実行（細心の注意を払って使用）。 * Weather: 天気予報の取得。 * Pandoc/Markdown2doc: ドキュメント形式間の変換。 * Everything Search: 高速なローカルファイル検索。 * Google Maps/OlaMaps: 位置情報サービス、経路案内。 * Ableton Live/Reaper/DaVinci Resolve: クリエイティブソフトウェアの制御。 * Home Assistant: スマートホームデバイスの制御。 * NASA/National Parks/Rijksmuseum: 特定の公開データセット/APIへのアクセス。

この分類は網羅的ではなく、多くのサーバーが複数のグループに適合する可能性があります。しかし、これは現在MCPを介してLLMがアクセスできる機能の信じられないほどの幅広さを示しています。クラウド管理やコードデバッグのような高度に技術的なタスクから、メール送信やタスク管理のような日常的な生産性タスクまで、MCPサーバーが存在するか、開発中である可能性が高いです。

MCPを始める

このエコシステムを活用することは、ますますアクセスしやすくなっています。

1. リファレンスサーバーの実行: Anthropicは、主にTypeScriptとPythonでリファレンス実装を提供しています。
   • TypeScriptサーバー: 多くの場合、npxを使用して直接実行できます。例：npx -y @modelcontextprotocol/server-memory
   • Pythonサーバー: pipやuvのようなパッケージマネージャーを使用してインストールおよび実行できます。例：uvx mcp-server-git --repository path/to/your/repo または pip install mcp-server-git && python -m mcp_server_git --repository path/to/your/repo
2. クライアント設定（例：Claude Desktop）: MCPクライアントは、どのサーバーを起動し、どのように起動するかを知るための設定が必要です。README.mdは、各サーバーのコマンド、引数、および必要な環境変数（APIキーなど）を指定する、Claude Desktopの明確な例を提供します。
3. コミュニティサーバー: コミュニティサーバーのインストール方法は様々です。手順については、特定のサーバーのリポジトリ（README.md）を確認してください。多くはnpx、pip、uvxを使用する同様のパターンに従うか、クローンしてスクリプトを実行する必要があります。
4. 管理ツール: コミュニティは、特にClaude Desktopのようなクライアント向けに、MCPサーバーの発見、インストール、管理を簡素化するためのツール（mcpm、mcp-manager、MCPHub、mcp-get、Toolbase、MCP Router）を構築しています。
5. 自作: まだ利用できないツールが必要な場合は、modelcontextprotocol.ioの公式ドキュメントと、EasyMCP (TypeScript)、FastMCP (TypeScript)、Foxy Contexts (Go)、またはQuarkus MCP Server SDK (Java)のようなフレームワークが、独自のサーバー構築を始めるのに役立ちます。

未来はツール拡張AI

モデルコンテキストプロトコルとその急速に拡大するサーバーエコシステムは、単なる技術標準以上のものであり、パラダイムシフトを意味します。私たちは、受動的なテキストプロセッサとしてのLLMから、デジタル世界を知覚し、推論し、意味のある方法で行動できるAIエージェントへと移行しています。

エコシステムが成熟するにつれて、以下のようなことが期待できます。

• より洗練されたツール: より複雑なマルチステップ操作ときめ細かい制御を提供するサーバー。
• 改善された発見とオーケストレーション: LLMが適切なツールを発見し、複数のツールをインテリジェントに組み合わせるためのより良い方法。
• 強化されたセキュリティ対策: 堅牢なセキュリティ慣行、サンドボックス化、および権限モデルへの継続的な焦点。
• より広範なクライアント採用: 外部ツールを活用するためにMCPまたは類似のプロトコルを統合するアプリケーションとプラットフォームの増加。
• エンタープライズ統合: LLMを内部のエンタープライズシステム、データベース、APIに接続するサーバーへの焦点の増加。

結論

基本的なチャットボットからツール拡張AIアシスタントへの道のりは加速しており、モデルコンテキストプロトコルはこの変革の重要な推進力です。開発、データ分析、クラウドインフラストラクチャ、生産性、Webインタラクション、そして無数のニッチなドメインにわたる300以上のサーバーがすでに利用可能であり、MCPはClaudeのようなLLMに前例のないレベルの拡張性を提供します。

Claude Desktopのユーザー、CursorのようなAIネイティブ環境を活用する開発者、そしてより広範なAIコミュニティにとって、MCPは新しいワークフローを解き放ち、生産性を向上させ、AIがより複雑な現実世界の問題に取り組むことを可能にします。LLMが外部世界と対話するための標準化され、安全で、拡張可能な方法を提供することにより、MCPは単に機能を追加しているだけでなく、AIが達成できることの可能性を根本的に拡大しています。エコシステムが成長し成熟し続けるにつれて、ツール拡張AIの可能性は本当にエキサイティングです。