こんにちは、みなさん！Model Context Protocol (MCP) サーバーの活用、進んでいますか？私は日々新しいMCPサーバーを試しながら、開発効率を高める方法を探求しています。
前回のMCP関連記事でも触れましたが、MCPは「AIアシスタントと外部サービスを繋ぐ架け橋」として、私たちの開発ライフを大きく変えています。Claude CodeやCursorなどのAI IDEが、GitHubやデータベース、APIツールと直接連携できる仕組みは、もはや現代の開発には欠かせませんね。
今回は、私が長期間テストして厳選したMCP Server 15選を紹介します。2025年の最新情報を元に、初心者から上級者まで幅広く使える優れたツールを集めました。それぞれの特徴と実際の使用感をお伝えしていきますね！
一、開発・コード管理系MCPサーバー
1. GitHub MCP Server
用途：リポジトリ参照、Issue/PR 管理。
GitHub MCPサーバーは、AI IDEからGitHubリポジトリを直接操作できるようにするツールです。
私の場合、こんな使い方をしています：
// Cursor上でコードを書いた後
「このコードをmain branchにPRを作成して」
// すると自動的にPRが作成され、レビューコメントまで追加してくれる！
これまでGitHubとエディタを行ったり来たりしていた作業が、AI IDEの中だけで完結するようになりました。特にチーム開発では、レビュープロセスが格段に速くなりますよ。
2. GitLab MCP Server
用途：GitLab リポジトリや Merge Request 管理。
GitLabユーザーにとっての救世主です。特にCI/CDパイプラインの監視と問題解決が得意。
先日、深夜にデプロイが失敗したとき、こんな会話で解決しました：
私：「最新のパイプラインが失敗してる。何が問題？」
AI：「テスト環境のDockerイメージがpullできていないようです。認証情報を確認しましょう」
AIがパイプラインのログを解析し、問題点を特定してくれたおかげで、朝までに修正できました。これがなかったら、きっと一晩中デバッグに費やしていたでしょうね...
3. Apidog MCP Server
用途：ApidogのAPI設計・Mock・テスト機能を AI IDE / Agent に接続。
個人的に最も重宝しているのがこのApidog MCPサーバーです。API設計からモック作成、テスト実行までをAI IDEから直接操作できます。Apidogの強力なAPI設計・モック・テスト機能がAI IDEと直接連携することで、開発効率が飛躍的に向上します。
Apidog公式ドキュメント：
例えば、新しいAPIエンドポイントを実装するとき：
私：「ユーザー登録APIのテストケースを作成して、Apidogで実行して」
AI：「了解しました。正常系と異常系のテストケースを作成します...」
// 数秒後
AI：「テストケースを作成し、Apidogで実行しました。2つのテストが成功、1つが失敗しています。失敗の原因は...」
これまでApidogとエディタを行き来していた手間が省け、API開発の速度が2倍以上になりました。特にフロントエンドとバックエンドを同時に開発している場合、この連携は本当に便利です。Apidogの直感的なインターフェースとAI IDEの強力な機能が組み合わさることで、API開発の新しい可能性が広がります。
二、データベース・バックエンド系MCPサーバー
4. PostgreSQL MCP Server
用途：Postgres データベースにクエリ実行。
データベース操作も、AI IDEから直接できるようになりました。特にクエリの最適化が便利です。
私：「このクエリのパフォーマンスを改善したい」
AI：「現在のテーブル構造を確認します...インデックスが不足しているようです。以下のインデックスを追加することをお勧めします...」
実際にこの提案を採用したところ、クエリの実行時間が75%も短縮されました。データベースの専門家でなくても、AIの助けを借りて最適化できるのは心強いですね。
5. Supabase MCP Server
用途：Supabase プロジェクトと連携。
Supabaseを使ったプロジェクトでは、このMCPサーバーが大活躍します。認証設定やデータアクセス制御が、AIの支援で格段に楽になります。
先日、認証周りで悩んでいたときも：
私：「新しいユーザーロールを追加して、特定のテーブルだけ読み取り権限を与えたい」
AI：「了解しました。Supabaseのポリシーを以下のように設定します...」
これまでドキュメントを読み漁っていた作業が、AIとの対話だけで解決するようになりました。特にセキュリティ設定は間違えると怖いので、AIのサポートは心強いです。
6. Redis MCP Server
用途：Redis キャッシュやキーバリューストア操作。
Redisのキャッシュやキーバリューストア操作も、自然言語で行えるようになりました。
例えば、パフォーマンス問題を調査するとき：
私：「ユーザーセッションのキャッシュヒット率を確認したい」
AI：「現在のキャッシュヒット率は78%です。以下のキーが最もアクセス頻度が高いようです...」
Redisコマンドを覚えていなくても、AIが適切なコマンドを実行してくれるので、キャッシュ管理が格段に楽になりました。特にパフォーマンスチューニングの際には、このMCPサーバーが大活躍します。
7. Elasticsearch MCP Server
用途：Elasticsearch インデックスを検索・操作。
Elasticsearchを使ったプロジェクトでは、このMCPサーバーが便利です。複雑なクエリも自然言語で実行できます。
例えば、エラーログを分析するとき：
私：「昨日から今日にかけてのエラーログで、最も頻度の高いエラーパターンを教えて」
AI：「過去24時間で最も多かったエラーは「Connection timeout」で、全体の43%を占めています。主に以下のサーバーで発生しています...」
Elasticsearchの複雑なクエリ構文を覚えていなくても、AIが適切なクエリを構築してくれるので、ログ解析が格段に楽になりました。特に障害対応時には、このMCPサーバーが大いに役立ちます。
三、クラウドサービス系MCPサーバー
8. AWS MCP Server
用途：AWS リソース管理。
AWS管理は複雑で大変...そう思っている方には、このMCPサーバーがおすすめです。
例えば、EC2インスタンスの状態確認や、S3バケットの管理が自然言語で行えます：
私：「プロダクション環境のEC2インスタンスのステータスを教えて」
AI：「現在4台のインスタンスが稼働中です。CPU使用率は平均30%で、メモリ使用率は...」
AWSコンソールを開かなくても、必要な情報がすぐに手に入るのは本当に便利です。特に障害対応時など、素早く状況を把握したいときに重宝します。
9. GCP MCP Server
用途：Google Cloud プロジェクトと連携。
Google Cloudを使っているプロジェクトでは、このMCPサーバーが便利です。BigQueryへのアクセスやデータ分析が簡単になります。
例えば、データ分析を行うとき：
私：「先月のユーザーアクセスデータを地域別に集計して」
AI：「BigQueryに接続して集計します...結果は以下の通りです...」
GCPコンソールを開かなくても、必要なデータ分析がすぐに行えるのは本当に便利です。特にデータ分析チームとの協業時には、このMCPサーバーが大いに役立ちます。
四、ファイル・コラボレーション系MCPサーバー
10. Notion MCP Server
用途：Notion ワークスペースのデータ取得・更新。
チーム開発では、ドキュメント管理も重要な仕事ですよね。Notion MCPサーバーを使えば、AI IDEからNotionワークスペースを直接操作できます。
私のチームでは、会議後のタスク管理にこう使っています：
私：「今日の会議メモからタスクを抽出して、Notionのタスクリストに追加して」
AI：「了解しました。7つのタスクを抽出し、担当者ごとに分類してNotionに追加しました」
これまで会議後に手動でやっていた作業が自動化され、チームの生産性が大幅に向上しました。特に議事録が長い場合、AIによる要約と整理は本当に助かります。
11. Google Drive MCP Server
用途：Google Drive ファイル操作。
Google Driveを使っているチームでは、このMCPサーバーが便利です。ドキュメントの検索や編集が簡単になります。
例えば、プロジェクト資料を探すとき：
私：「先月のプロジェクト会議の資料を探して、要点をまとめて」
AI：「Google Driveを検索します...3つの関連ドキュメントが見つかりました。主な要点は以下の通りです...」
Google Driveの膨大なファイルから必要な情報をすぐに見つけられるのは本当に便利です。特にリモートワーク環境では、このMCPサーバーが大いに役立ちます。
五、検索・データ取得系MCPサーバー
12. OpenAI MCP Server
用途：OpenAI APIへのアクセスを簡素化。
OpenAI MCPサーバーを使えば、AI IDEからOpenAIのAPIを直接利用できます。コード生成や自然言語処理が、よりスムーズになります。
例えば、特定のアルゴリズムの実装で悩んだとき：
私：「効率的な二分探索木の実装方法を教えて」
AI：「以下に最適化された二分探索木の実装例を示します...」
OpenAIの強力なモデルを直接活用できるため、複雑な問題も素早く解決できるようになりました。特に最新のGPT-4モデルとの連携は、コーディング効率を劇的に向上させます。
13. Anthropic MCP Server
用途：Anthropic APIとの連携強化。
Claude Codeユーザーなら、このMCPサーバーは必須です。Anthropic APIとの連携で、Claude Codeの能力が大幅に拡張されます。
私の場合、長文ドキュメントの要約や分析によく使っています：
私：「この技術仕様書を要約して、主要なポイントだけ抽出して」
AI：「了解しました。200ページの仕様書から以下の10の重要ポイントを抽出しました...」
Claude Codeの文脈理解能力と、MCPサーバーによる外部ツール連携の組み合わせは、本当に強力です。特に大量のドキュメントを扱う場合、この連携は作業時間を大幅に短縮してくれます。
14. Brave Search MCP Server
用途：プライバシーを重視した検索機能。
プライバシーを重視する開発者には、Brave Search MCPサーバーがおすすめです。Brave検索エンジンを使って、最新の技術情報を収集できます。
例えば、新しい技術トレンドを調査するとき：
私：「最新のWebAssemblyの動向について教えて」
AI：「Brave Searchで最新情報を検索します...最近のトレンドとしては以下が挙げられます...」
プライバシーを守りながら、最新の技術情報を収集できるのは本当に便利です。特にオープンソースプロジェクトの調査時には、このMCPサーバーが大いに役立ちます。
15. Tavily MCP Server
用途：高品質な検索結果と情報収集の自動化。
最後に紹介するのは、Tavily MCPサーバーです。高品質な検索結果と情報収集を自動化してくれます。
技術調査や最新情報のキャッチアップに最適です：
私：「最新のReactフックAPIについて調べて、サンプルコードも見せて」
AI：「最新のReact公式ドキュメントによると、以下の新しいフックが追加されています...」
信頼性の高い情報源から、最新の技術情報を収集してくれるため、常に最新の知識でコーディングできるようになりました。特に急速に進化するJavaScriptフレームワークの世界では、この機能は本当に助かります。
まとめ - MCP時代の開発者ライフ
ここまで15個のMCPサーバーを紹介してきましたが、いかがでしたか？私自身、これらのツールを導入してから、開発効率が格段に向上しました。特に以下の3つは、開発者なら絶対に導入すべきだと思います：
- Apidog MCP Server - API開発の全工程を効率化
- GitHub/GitLab MCP Server - コード管理とレビュープロセスを簡素化
- OpenAI/Anthropic MCP Server - AIの能力を最大限に引き出す
MCPエコシステムはまだ発展途上ですが、今後さらに多くのサービスが対応していくでしょう。AI IDEとの連携が当たり前になる未来は、もうすぐそこまで来ています。
皆さんも、ぜひ自分の開発環境に合ったMCPサーバーを導入して、AI時代の開発を楽しんでください！何か質問や感想があれば、コメント欄でお待ちしています。また、自分だけのMCPサーバー活用法があれば、ぜひシェアしてくださいね！