【2026】MCPサーバーおすすめ12選！MCPの仕組みからメリットまで徹底解説

AI技術が急速に進化するなかで、今注目を集めているのが MCP（Model Context Protocol）です。その中核を担う「MCPサーバー」は、AIと外部ツールをつなぐ役割を果たします。

この記事では、代表的なMCPサーバーおすすめ12選をはじめ、仕組みからメリット、さらには課題までをわかりやすく解説します。

MCPサーバーを理解し、業務効率化や開発のスピードアップにつなげ、次世代のAI活用を実現していきましょう。

MCPサーバーとは？

MCPは「Model Context Protocol」の略称で、「AIと外部のツールが共通のルールでやり取りできるように設定する通信プロトコルのこと」です。

従来はAPIやプラグインごとに異なる仕様に対応する必要がありましたが、MCPを利用すれば統一的な形式で接続でき、AIが他のソフトのファイル操作やデータベース参照、業務アプリとのやり取りをスムーズに行えるようになります。

このMCPを実際に動かす中継役が「MCPサーバー」です。ホストからのリクエストを受け取り、クライアントに橋渡しすることで、AIが外部世界と安全かつ効率的に連携できる仕組みを担います。

言い換えれば、MCPサーバーは「AIが外部世界と会話するための翻訳者」のような存在であり、開発者にとって業務効率化や研究の幅を広げる重要な手段といえるでしょう。

MCPの基本については下記記事でも詳しく解説しています。

【2025】Pythonで始めるMCP入門！環境構築からホスト・クライアント・サーバー実装まで解説

MCPサーバーの仕組み

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、クライアントが応答することで、AIが外部ツールの機能を利用できる仕組みです。

MCPサーバーとホスト・クライアントの関係性を表にまとめました。

実際には、MCPは「JSON-RPC 2.0」という通信方式をベースにしており、リクエストとレスポンスのやり取りを標準化しています（出典：MCP公式仕様書）。これにより、開発者は個別のAPI仕様に縛られず、統一的な方法で多様なサービスを扱えるようになります。

なお、MCPサーバーの実装には、ライブラリが豊富でデータ処理からAI開発まで幅広く対応できるPythonがおすすめです。

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MCPサーバーのおすすめ12選

MCPサーバーには多様な種類があり、目的に応じて選ぶことで効果を最大化できます。ここでは、MCPサーバーを大きく「開発向け」「業務効率化」「データベース系」「AI連携系」の4つに分類し、それぞれ代表的なものをご紹介します。

開発向けMCPサーバーおすすめ3選

AIエージェントや開発環境とシームレスに連携できるMCPサーバーには、コードやファイル操作など開発者視点で便利に使える実装が揃っています。ここでは、開発効率を高める代表的なMCPサーバーをピックアップします。

①GitHub MCP

GitHubが提供する「GitHub MCP」は、MCPを通じてAIがGitHub上のリポジトリ操作を自然言語で行えるようにする中継サーバーです。

利用することで、次のような操作が可能になります。

• リポジトリの閲覧
• コードファイルの編集
• プルリクエストやIssueの管理
• ワークフローの自動化

このような機能を活用することで、開発プロセス全体の効率化が期待できます。また、GitHub CopilotやClaude DesktopといったMCP対応のAIホストと組み合わせれば、IDE上から自然言語でリポジトリを直接操作するワークフローも実現可能です。

なお、GitHub MCPサーバーは2025年8月時点ではパブリックプレビュー段階（一般公開前の試用版）にあり、利用にはGitHubのCopilot機能や認証トークンが必要です。

②GitLab-MCP-Server

「GitLab-MCP-Server」は、GitLabとAIをつなぐためのMCPサーバーで、リポジトリやCI/CD環境の操作を自然言語で扱えるようにするものです。設定も比較的シンプルで、環境変数を指定するだけで利用を始められます。

主な機能は次の通りです。

• リポジトリの差分やコミット履歴の取得
• マージリクエストの作成やレビュー支援
• CI/CDパイプラインの失敗ログ確認
• 未解決コメントや課題の管理

このような機能を組み合わせれば、コードレビューや開発フロー全体を効率化できます。特に継続的インテグレーション（コードを更新すると自動でテストやビルドを行う仕組み）を多用するチームにとって、生産性向上に直結するサーバーといえるでしょう。

③FileSystem 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MCP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。

主な機能は次の通りです。

• ファイルの読み込みや新規作成
• ディレクトリの一覧取得や検索
• ファイルの編集や保存
• メタデータ（サイズや更新日時など）の確認

アクセス範囲をディレクトリ単位で制御できるため、安全性を確保しながらAIにファイル操作を任せられます。コード生成やログ管理、ドキュメント編集など、開発支援のさまざまなシーンで活用できるでしょう。

業務効率化MCPサーバーおすすめ3選

業務フローの自動化や情報共有の効率化を目指すなら、業務ツールとAIをつなぐMCPサーバーが強力な助っ人になります。ここでは、特に導入効果が高いMCPサーバーをご紹介します。

①Slack MCP

「Slack」は、チームでのコミュニケーションや情報共有を円滑にするビジネス向けチャットツール。そしてSlackのMCPサーバーは、ClaudeやCursorのようなAIエージェントがSlackチャンネルの会話に自然言語でアクセスし、操作できるようにする中継サーバーです。

具体的には、次のようなことが可能になります。

• メッセージの読み取り
• メッセージの投稿・返信
• リアクション追加
• ユーザー・チャンネル情報取得
• メッセージ検索

Slack上の情報をAIが簡単に活用できるので、チームの情報共有や意思決定にかかる時間を大幅に短縮できるのは大きなメリットです。

②Notion MCP

「Notion」は、メモ、ドキュメント、タスク管理、データベース機能を一体化したクラウド型の情報管理ツールです。そのNotion公式が提供するMCPサーバーは、Claude、ChatGPTなどのAIツールからNotionワークスペースへの読み書きを安全かつ効率的に行える設計になっています。

主な機能は次の通りです。

• OAuthによる簡単な認証設定
• Notionデータの読み取り・編集
• コメントの追加
• 構造の管理

AIエージェントがNotionの情報を素早く参照・編集するための橋渡しとして役立ち、業務ドキュメントの自動作成や更新に威力を発揮します。

③Gmail MCP Server

Googleが提供する無料のメールサービス「Gmail」用のMCPサーバーは、AIが自動でメールの読み書きや管理を行えるようにするためのツールです。

MCPサーバーを利用することで、次のようなことが可能になります。

• メールの送受信（件名・本文・添付ファイル対応）
• メールの削除やドラフト作成
• 添付ファイルのダウンロード

AIにメール業務を一部代行させることで、通知管理や返信のテンプレート化など、メール周りの作業効率を大幅に向上できるでしょう。

データベース系MCPサーバーおすすめ3選

データベースがMCPサーバーを通せば、AIが自然言語でデータベースと対話し、データ取得や分析まで行えるようになります。ここでは、データベースとの連携に強いMCPサーバーをご紹介します。

①PostgreSQL MCP

PostgreSQLは高機能なオープンソースのリレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）で、拡張性や互換性に優れています。そのPostgreSQLと連携するMCPサーバーは、AIが自然文でデータベースに質問し、構造を調べたりデータを抽出したり、さらには性能診断まで行えるものです。

主な機能は次の通りです。

• スキーマ情報の参照
• SQL クエリの実行や結果の取得
• Postgres MCP Proなどによるパフォーマンス分析

このように、AIの分析やクエリ自動化、データ探索プロセスを大幅に効率化できるのは大きなメリットです。

②MySQL MCP

MySQLは広く使われるRDBMSで、特にWebアプリとの親和性が高いことが特徴です。MySQL向けのMCPサーバーでは、自然言語によるデータベース操作が可能になり、AIが安全にデータベースにアクセスできます。

具体的には、次の操作が可能です。

• スキーマ構造の確認
• SELECT クエリなどの読み取り操作
• 自然言語によるクエリ生成支援

これによりSQLを直接書かなくてもデータ探索や分析ができるようになり、開発やデータ解析の生産性が向上します。

③AWS MCP Servers

AWSでは、自社クラウド上の各種サービスに自然言語でアクセス・操作できるよう、AWS Labsが多数のMCPサーバー実装を公開しています。Cloud Control API を活用したMCPサーバーは、自然言語でのインフラ操作やデータベースとの対話が可能です。

特に、次のような機能が大きな特徴になっています。

• Aurora Postgres/MySQLへの自然言語クエリ実行
• AWS全リソースのCRUDL（Create, Read, Update, Delete, List）操作
• ログ取得やリソース状態の確認

インフラ管理とデータベース操作を統一された言語で扱えるため、クラウド上での運用効率や開発速度の向上が期待できます。現時点では導入事例は限られていますが、今後の普及が進めば、開発効率を大きく高める存在となるでしょう。

AI連携系MCPサーバーおすすめ3選

自然言語や画像生成など、AIそのものとの連携をより強固にするMCPサーバーも注目されています。ここでは、さまざまなシーンで活躍する先進的なMCPサーバーをご紹介します。

①Perplexity MCP Server

Perplexity は、実際のWeb検索を組み込んだ応答を提供するAI検索プラットフォームです。そのMCPサーバーは、AIがWeb全体を対象としたリアルタイム検索や情報取得をおこなえるようにするブリッジ機能を提供します。

具体的には、次のような機能があります。

・リアルタイムのWeb検索
・検索結果の要約・コンテキスト理解
・レセンシー（日時）のフィルタリング

これによりAIエージェントは常に最新の情報に基づいた判断や応答が可能になり、情報精度と汎用性を強化できるでしょう。

②Stability AI MCP Server

Stability AIは、画像生成モデル「Stable Diffusion」を提供するリーディングカンパニーです。そのMCPサーバーは、AIが画像生成・編集を自然言語で指示できるように設計されています。

主要な機能は次の通りです。

• 高品質な画像生成
• 画像の編集（背景除去やリサイズ等）
• 画像のアップスケールや複数操作の連続実行

このMCPサーバーを活用すれば、チャット画面で画像制作を進行でき、クリエイティブワークの効率が飛躍的に向上します。

③Hugging Face MCP

Hugging Faceは、AIモデル・データセット・機械学習ツールの集積プラットフォームです。その公式MCPサーバーは、その豊富なリソースにAIアシスタントが直接アクセスできる機能を提供しています。

可能な操作は次のとおりです。

• モデルやデータセットの検索・取得
• Hugging Face上のアプリ（SpacesやGradioアプリ）の利用
• 機械学習論文検索など研究向けツールとの連携

これにより、必要なモデルを探したり、関連する研究情報を調べたりといった煩雑な作業をAIに任せられます。開発者だけでなく、研究者や実務担当者にとっても強力なサポートとなるMCPサーバーです。

MCPサーバーを利用する5つのメリット

MCPサーバーの導入によって得られる利点は多岐にわたり、開発者や企業の業務効率化に大きく貢献します。ここでは、特に重要な5つのメリットを取り上げ、それぞれの特徴をわかりやすく解説します。

1. 異なる仕様を標準化できる
2. 拡張性が高い
3. 開発効率を向上できる
4. セキュリティを向上できる
5. リアルタイム連携ができる

①異なる仕様を標準化できる

従来、外部ツールやサービスをAIと連携させる際には、個別のAPI仕様やプラグイン設計に対応する必要があり、開発者にとって負担が大きいものでした。

しかしMCPサーバーを利用すれば、すべてのやり取りを標準化されたプロトコルにまとめることができ、異なるサービス間の仕様の差異を意識せずに統合できます。これにより、複数のシステムを横断した連携が容易になり、開発や運用の一貫性が高まります。

結果として、導入コストを抑えながら多様なサービスの活用を推進できる点が大きな魅力です。

②拡張性が高い

MCPサーバーは柔軟な設計になっており、新しいツールやサービスを追加する際にも大きな改修は不要です。共通プロトコルを介するため、新しいクライアントを組み込むだけでAIとすぐに連携させられます。

たとえば、既存のチャットツールやデータベースに加えて新しいクラウドサービスを導入した場合でも、MCPサーバーを経由すれば簡単に統合が可能です。

この拡張性によって、企業や開発チームはニーズに合わせたシステムを段階的に構築でき、将来的な成長や技術革新にも柔軟に対応できます。

③開発効率を向上できる

MCPサーバーを利用すれば、個別のAPI連携や専用プラグイン開発に時間を割く必要が減り、開発効率が大幅に向上します。

すべての通信が共通化されるため、開発者は基盤部分ではなくアプリケーション本来の機能に集中できます。既存のライブラリやサンプルも活用しやすいため、ゼロからの実装負担が軽減されるのも利点です。

開発のスピードアップとコスト削減が両立できることから、リリースまでの時間短縮につながります。特にスタートアップや少人数の開発チームにとっては、大きな武器となるでしょう。

④セキュリティを向上できる

MCPサーバーは、統一されたプロトコルの上で認証やアクセス制御を行えるため、セキュリティ面でも優れています。

従来はサービスごとに異なる認証方式や権限管理を実装しなければならず、脆弱性が生まれやすい状況でした。しかしMCPサーバーを利用すれば、一貫した仕組みで権限管理や通信の安全性を確保できます。

アクセス範囲を制御する設定も容易なため、不要な情報流出のリスクを低減できるのも大きなメリットです。

⑤リアルタイム連携ができる

MCPサーバーを介すことで、AIと外部サービスがリアルタイムに情報をやり取りできるようになります。

たとえばSlackやGmailに届いた情報を即座にAIが読み取り、要約や返信案を提示するといった応用が可能です。また、データベースの更新内容を瞬時に取得し、分析やレポート生成に活かすこともできます。

これまで人手を介していた確認や対応のプロセスが自動化されるため、業務スピードと精度が向上するのが魅力。リアルタイム性が強化されることで、ビジネスの即応性や意思決定のスピードが大きく向上するでしょう。

MCPサーバーの課題

MCPサーバーは、AIと外部サービスをつなぐ新しい標準として期待される一方で、まだ発展段階にある技術です。ここでは、特に注意すべき代表的な課題を取り上げ、それぞれの内容を解説します。

1. まだ発展段階である
2. 導入事例が限定的
3. 不正アクセスや情報漏洩リスクがある
4. 運用コストがかかる

①まだ発展段階である

MCPサーバーは登場から日が浅く、仕様や実装が日々更新されています。そのため、安定性や互換性の面では課題が残っており、開発者は新しいバージョンへの追従が欠かせません。

標準プロトコルとしての枠組みは整いつつありますが、まだ完成された仕組みとは言えず、今後の進化と調整が必要です。特に企業での本格導入を検討する場合、長期的なアップデート対応や仕様変更への柔軟性を確保しておくことが求められます。

②導入事例が限定的

MCPサーバーは注目を集めている一方で、実際の導入事例はまだ限られているのが現状です。

先進的な企業や研究機関で試験的に利用され始めてはいますが、一般的な業務環境における実績は今のところ少なく、導入を検討する際に参考となる情報やベストプラクティスも限られています。

とはいえ、主要ベンダーの採用や開発コミュニティの拡大が進めば、事例は急速に増えると考えられます。将来的な普及に向けて、最新の動向を継続的にチェックしておきましょう。

③不正アクセスや情報漏洩リスクがある

MCPサーバーはAIと外部ツールを橋渡しする性質上、セキュリティリスクを完全に避けることはできません。特に不正アクセスや情報漏洩の可能性は大きな懸念材料です。

認証や権限設定が適切でなければ、機密情報が外部に流出する危険があります。また、複数のサービスを横断的に扱える利便性が裏目に出て、攻撃対象の範囲が広がることも考えられます。

そのためMCPサーバーを導入する際には、暗号化通信やアクセス制御の徹底、監査ログの活用など、セキュリティ強化策を講じることが重要です。

④運用コストがかかる

MCPサーバーを安定的に運用するには、サーバーの構築・監視・更新などに一定のリソースが必要です。特に企業環境での導入では、セキュリティ対策や冗長化、可用性確保といった追加コストが発生します。

また、開発者が新しい技術を習得するための教育コストや、既存システムとの統合にかかる工数も無視できません。

短期的には導入コストが負担となる場合がありますが、運用基盤を整えれば長期的な業務効率化につながるため、費用対効果を見極めながら進めることが求められます。

生成AIの抱えるさまざまな問題点については、こちらでも詳しく解説しています。

【2025】生成AIの主な問題点とは？メリット・デメリットも解説

MCPサーバーを取り入れて次世代のAI活用に備えよう

MCPサーバーは、AIと外部ツールをつなぐ新しい標準として注目されています。本記事では、その基本的な仕組みから開発・業務効率化・データベース・AI連携といったおすすめサーバー事例を紹介し、さらに導入によるメリットや課題についても整理しました。

メリットとしては、異なる仕様を標準化できることや拡張性の高さ、開発効率やセキュリティ向上、リアルタイムでの連携などが挙げられます。一方で、導入事例の少なさやセキュリティリスク、運用コストといった課題も無視できません。

とはいえ、今後は主要ベンダーや開発コミュニティによる普及が進み、事例の増加や技術の成熟が期待されます。次世代のAI活用に備えるためにも、早めにMCPサーバーを理解し、それぞれの環境に適した活用方法を検討していきましょう。