MCPサーバーとは？初心者でもわかるMCPの基本を詳しく解説

最終更新日:2026/01/15

AI技術の急速な発展により、ChatGPTやClaudeなどの生成AIが私たちの生活やビジネスに浸透してきました。しかし、これらのAIをさらに活用するには、外部のデータやツールと連携させる必要があります。

そこで注目されているのが「MCPサーバー」です。本記事では、MCPサーバーとは何か、その仕組みやメリット、具体的な活用方法まで、初心者でもわかりやすく解説します。

MCPとは？

画像出典：https://notion.notion.site/Notion-MCP-1d0efdeead058054a339ffe6b38649e1

MCPサーバーを理解するために、まずはMCPとは何かを解説します。

MCPの定義と概要を解説

MCP（Model Context Protocol）は、AIアプリ（MCPクライアント）が外部データソースを参照したり、外部ツールを呼び出したりできるようにするオープンプロトコルです。

生成AIツール「Claude」の開発元であるAnthropic社が2024年にオープンソースとして公開しました。

従来は、AIが外部システムと連携するためには、それぞれのサービスごとに異なる接続方法が必要でした。MCPはこの課題を解決し、統一された方法でAIと外部システムを接続できるようにします。

「MCPはAIアプリ用のUSB-Cポートのようなもの」です。さまざまな機器を接続できる規格の「USB-C」をイメージしてもらうとわかりやすいでしょう。

大手各社もMCP対応を進めています。OpenAIは2025年3月下旬にMCP対応を表明し、同年5月にはResponses APIでリモートMCPサーバー対応を発表しました。IBMは2025年10月にAnthropicと提携し、MCPコミュニティへの貢献も表明しています。Googleは2025年12月10日にGoogle/Google Cloudサービス向けの公式MCPサポートとフルマネージドのリモートMCPサーバー提供を発表しました。

MCPの役割と特徴

MCPの役割はAIクライアント（エージェント）がMCPサーバーを通じて外部へ接続し、情報取得や処理を行うためのやり取り（接続方式）を標準化することです。

MCPは共通規格を提供し、どのAIプラットフォームからでも同じ方法でツールやデータソースに接続できます。一度MCPサーバーを構築すれば、Claude、ChatGPT、Geminiなど、異なるAIプラットフォームで再利用可能です。

また、AIからツールへの指示だけでなく、サーバー側が提供するリソース参照などにより、双方向の連携を設計できます。リアルタイムなデータ取得や複雑なワークフローの実現が容易になります。アクセス権限の細かな制御や、読み取り専用モードの提供など、セキュリティを考慮した設計になっています。

MCPが必要とされる3つの背景

MCPが必要とされるようになってきたのは、以下の背景があるからです。

• 大規模言語モデルの登場と急速な進化
• API設計が複雑で開発の共通基盤が求められている
• DXの加速

大規模言語モデルの登場と急速な進化

2022年にChatGPTが登場して以降、Gemini、ClaudeなどのAIが相次いで、急速に進化していきました。これらの生成AIは大規模言語モデル（LLM）を活用し、高度な言語理解と生成能力を可能としてます。

しかし、これらのAIには大きな制約がありました。

外部ツールに接続しない場合は、学習済みデータをもとに回答するため、リアルタイム情報の取得や外部システム連携が難しいことがありました。例えば天気のような「最新情報」は、外部データ連携がないと正確に答えにくくなります。

AIの能力を最大限活用するには、外部データやツールとの連携が不可欠です。MCPはこの課題を解決する役割を果たします。

API設計が複雑で開発の共通基盤が求められている

現代のソフトウェアやシステムは、無数のAPI（Application Programming Interface）を通じて相互接続されます。

従来は、APIごとにそれぞれ異なる仕様に対応する必要があり、APIごとに個別実装が必要になり、開発・保守コストが膨らむことが課題でした。

しかし、MCPを利用すれば共通形式で接続でき、AIと他のソフトウェアとのやり取りをスムーズに行えるようになります。一度MCPに対応すれば、どのツールやデータソースとも統一的な方法で連携が可能です。

DXの加速

企業ではDX（デジタルトランスフォーメーション）が加速し、業務の自動化や効率化への要求が高まっています。AIを活用して定型業務を自動化して効率化させ、より創造的な仕事へ注力できるようにしたいというニーズが強まっています。

しかし、少子高齢化による人材不足によって、特にIT技術者の不足は深刻です。

MCPは連携方法を共通化できるため、開発・運用の負担を下げて高度な自動化を実現しやすくする技術として注目され、企業のDXに役立つと期待されています。

MCPの構成とMCPサーバーについて

MCPは3要素から成り立ち、その一つの要素がMCPサーバーです。

画像出典：https://modelcontextprotocol.io/docs/learn/architecture

MCPの3要素

MCPはクライアント・サーバー型のアーキテクチャをとり、役割が分かれた3つの層から構成されています。

それぞれの層はホスト、クライアント、サーバーです。

MCPホスト

ユーザーが操作するアプリケーション本体です。

ユーザーとの対話を管理し、システム全体を統括します。

ユーザーインターフェースの提供、MCPサーバーのライフサイクル管理、セキュリティポリシーの実施などの役割を果たします。

MCPクライアント

ホスト内部でMCPサーバーと通信する役割を担います。

ユーザーの意図を理解し、適切なツールを選択する頭脳のような役割です。

自然言語処理、コンテキスト管理、ツール選択の最適化、エラーハンドリングなどの高度な判断を行います。

MCPサーバー

外部データやツールへアクセスします。

データベース接続、検索エンジン、ファイル処理、インフラ制御などを行います。

実際の処理を担当し、各サーバーは特定領域に特化し、ホスト内のクライアントと外部ツール／データソースを仲介し、AIが外部ツール機能を利用できるようにする仕組みです。

MCPサーバーとは？

MCPサーバーについてもう少し詳しく見ていきましょう。

MCPサーバーはMCPを実際に動かす中心的役割を果たします。

ホスト内のMCPクライアントからのリクエストを受け取り、外部システムにアクセスした結果をクライアントへ返すことで、AIと外部とを安全に効率的に連携できるようになります。

MCPサーバーは、MCPプロトコルを実装した具体的なサーバーアプリケーションです。特定のデータソースやツールへのアクセスを提供する「専門家」または「道具箱」のような存在と考えるとわかりやすいでしょう。

例えば、GitHubと連携するMCPサーバーは、AIがリポジトリの検索、コードの読み取り、プルリクエストの作成などを自然言語の指示で行えるようにします。データベースと連携するMCPサーバーなら、「先月の売上トップ5を教えて」といった質問にAIが自動でSQLクエリを実行して答えます。

MCPサーバーは機能ごとに独立しており、必要なものだけを選んで組み合わせることができます。現在、ファイル操作、データベース管理、プロジェクト管理、コミュニケーションツール連携など、多数のMCPサーバーがコミュニティによって公開されています。

MCPサーバーの3つの基本機能

画像出典：https://www.whatismcp.com/ja

MCPサーバーが提供する機能は主に3種類あります。ツール（Tools）、リソース（Resources）、プロンプト（Prompts）です。

ツール（Tools）

機能のなかでも特に重要な役割を果たします。

ツールは、AIが実行できる具体的な操作や関数です。ファイルの読み書き、データベースへのクエリ実行、APIの呼び出しなど、外部システムに対する能動的な操作を定義します。

例えば、GitHub MCPサーバーのツールには「リポジトリ検索」「Issue作成」「プルリクエスト作成」などがあります。AIはユーザーの指示に応じて、適切なツールを選択し実行します。

リソース（Resources）

リソースは、AIが参照できるデータや情報のことです。ファイルの内容、データベースのレコード、APIから取得したデータなど、AIの判断材料となる情報を提供します。

ツールが「動詞」だとすれば、リソースは「名詞」に相当します。例えば、「このファイルの内容」「データベースのテーブル構造」などがリソースにあたります。

プロンプト（Prompts）

プロンプトは、特定のタスクに最適化された定型的な指示テンプレートです。MCPサーバー側で事前に用意されたプロンプトを使うことで、ユーザーは複雑な指示を簡単に実行できます。

コードレビュー用のプロンプト、バグレポート作成用のプロンプトなど、よく使う操作をテンプレート化しておくことで、作業効率が向上します。

MCPが動作する仕組み

MCPが動作する仕組みを詳しく見ていきましょう。

画像出典：https://diamantai.substack.com/p/model-context-protocol-mcp-explained

MCPが動作する流れを簡単に解説します。

1. ユーザーが自然言語でAIアプリ（ホスト）に依頼を出す（例：「このPDFを要約して」）。
2. ホスト内のクライアントが、適切なMCPサーバーへリクエストを送る。
3. MCPサーバーがローカルファイルやクラウドAPIなど外部システムにアクセスし、要求された処理からデータを取得する。
4. 取得データをMCPサーバーからクライアント、そしてホストへ整形して返す。
5. ホストへ返したデータを「コンテキスト」として読み込み、回答を生成し、ユーザーに提示する。

以上の流れです。

MCPのメリット

MCPのメリットは主に以下の3点です。

• 異なる仕様を標準化できる
• 拡張性が高くなる
• セキュリティを一元管理し安全性が向上する

異なる仕様を標準化できる

MCPの最大のメリットは、さまざまなツールやサービスの異なるAPI仕様を統一して扱える点です。開発者は、各AIモデル固有の接続仕様やAPIの詳細を気にする必要がなくなり、MCPという共通インターフェースを通じてすべてのツールにアクセスできます。

MCPによって開発工数が大幅に削減され、新しいツールの追加も容易になります。また、API仕様の変更があっても、MCPサーバー側で吸収できるため、アプリケーション本体の修正は不要です。

拡張性が高くなる

MCPはプラグ&プレイ感覚で機能を追加できる高い拡張性を持ちます。必要なMCPサーバーを接続するだけで、AIに新しい能力を持たせられます。

例えば、最初はファイル操作だけだったAIに、データベース機能やSlack連携を後から追加することも簡単です。業務の変化や新しいニーズに応じて、柔軟にシステムを拡張していけます。

また、独自のMCPサーバー開発も可能です。社内の特殊なシステムやカスタムツールもMCPサーバーとして実装すれば、AIから利用できるようになります。

セキュリティを一元管理し安全性が向上する

MCPでは、アクセス権限やセキュリティポリシーをMCPクライアント側で一元管理できます。個々のツールごとにセキュリティ対策を実装する必要がなく、統一的なセキュリティ基準を適用できます。

読み取り専用モードの設定、アクセス範囲の制限、操作前の確認プロンプトなど、きめ細かな制御が可能です。AIの誤操作や悪意のある利用を防ぎ、安全にAIを活用できます。

また、2025-11-25の仕様改訂では、外部ブラウザ（URLモード）を使ったOAuth認可フローや、APIキーなど機密情報の入力を安全に扱うための仕組み（エリシテーション）が整理されました。

用途別おすすめのMCPサーバー16選

MCPサーバーはさまざまな種類があるため、目的や用途に応じて選択しましょう。

用途別におすすめのMCPサーバーを紹介します。

ファイル操作、自動化

Filesystem MCP

ローカルのファイルシステムにアクセスし、ファイルの読み書きや検索を自動化します。日常的なファイル整理やバックアップ作業を効率化でき、「先週作成したPDFファイルを探して」といった自然言語の指示で操作できます。

Docker MCP

AIがDockerコンテナを操作し、環境構築やコマンド実行を代行します。コンテナの起動、停止、ログ確認などをAIに任せることで、インフラ管理の手間を削減できます。

CLI MCP / Sequential Thinking MCP

ターミナル操作をAIに許可したり、AIが複雑な問題を順を追って考えるための補助ツールです。コマンドライン操作をAIに実行させるMCPサーバーです。ビルド、テスト、デプロイなどの定型作業を自動化できます。安全性確保のため、実行前にユーザー確認を求める設計になっています。

データベース、分析

SQLite / PostgreSQL MCP Server

SQLデータベースに接続するサーバーです。

データベースに接続し、自然言語の質問に対してSQLを生成・実行して回答します。読み取り専用モードを使えば、誤更新・誤削除のリスクも下げられます。

「今月の売上トップ10」といった指示で、自動的にSQLクエリを生成・実行してくれます。読み取り専用モードを使えば、データの誤削除の心配もありません。

AWS MCP

AWSのリソース管理をAI経由で行えます。EC2インスタンスの起動、S3バケットの操作、CloudWatchのメトリクス確認などをAIで自動化できます。

Supabase MCP

モダンなバックエンドサービスと連携して、開発効率を最大化します。

Supabaseのサーバーレスデータベースと連携します。DBスキーマを理解した上での正確なコード生成やクエリ作成が可能で、型の不整合を防げます。

開発、ツール

GitHub MCP

GitHubリポジトリを操作するためのサーバーです。

AIがリポジトリを操作しIssue作成やプルリクエスト管理を可能にします。

開発効率化や自動化用途に最適です。

Git MCP

ローカルのGitリポジトリを操作します。コミット、ブランチ作成、マージなどの基本的なGit操作をAIに任せられます。

Sentry MCP

エラー監視サービスSentryと連携し、エラーログの確認や分析を自動化します。「最新のエラー10件を教えて」といった指示で、即座に情報を取得できます。

プロジェクト管理、コミュニケーション

Slack MCP

コミュニケーションツールのSlackと連携し、メッセージの送信や情報検索を自動化します。コード変更をチームに通知したり、過去の会話を検索したりする作業が効率化されます。

Notion MCP

Notionはドキュメント、タスク管理、データベースを一元管理できるクラウド型ツールです。Notion MCPは、AIツールがNotionワークスペースに安全にアクセスできるようにするNotion提供のホステッドMCPサーバーです。

Notionのドキュメントを参照しながらコード生成や要件確認ができます。設計書や仕様書をAIが理解し、それに基づいた開発が可能になります。

Gmail MCP

Gmail連携のMCPサーバーを使うと、メールの検索や下書き作成などを自動化できます。送信などの実行系は権限設定と運用ルール次第のため、導入時に範囲を決めておくと安心です。

ナレッジ、AI連携系

Perplexity MCP

リサーチ特化型AI検索サービスPerplexityと連携します。エラーメッセージの解決策や最新技術情報を自動取得・要約でき、情報収集の効率が大幅に向上します。

Hugging Face MCP

機械学習モデルの巨大なリポジトリHugging Faceと連携します。事前学習済みモデルの検索や活用がAI経由で可能になります。

Qdrant MCP

ベクトル検索エンジンと連携し、意味的に類似した情報を検索できます。コードスニペットやドキュメントをベクトル化して保存し、関連情報を素早く見つけられます。

Brave  MCP

プライバシー重視のBrave検索エンジンと連携し、最新のWeb情報を取得します。広告なしの純粋な検索結果をAIが活用できます。

MCPサーバーの具体的活用事例

データ分析の自動化

AIがデータベースに直接アクセスし、分析からレポート作成まで自動化します。

マーケティング部門では、複数のデータソースから情報を集めて分析レポートを作成する作業に多くの時間を費やしています。MCPサーバーを活用すれば、この作業を大幅に自動化することが可能です。

例えば、PostgreSQL MCPでデータベースから売上データを取得し、Google Drive MCPで過去のレポートを参照し、最新のトレンド分析を自動生成します。さらにSlack MCPで分析結果をチームに共有するまでの一連の流れを、AIに任せられます。

システム監視とアラート

ログ監視や異常検知をAIが行い、即時通知を実現する活用も可能です。

開発チームでは、システムの監視とエラー対応が重要な業務です。Sentry MCPとSlack MCPを組み合わせれば、エラー検知から初期対応までを自動化できます。

重大なエラーが発生した際、AIが自動的にエラーログを分析し、類似の過去事例をQdrant MCPで検索し、推奨される対応策をSlackでチームに通知します。開発者は対応策を確認するだけで済むため、迅速な問題解決が可能になります。

パーソナルアシスタント

メール、スケジュール、タスク管理を統合したAI秘書を構築できます。

個人でも、MCPサーバーは強力なアシスタントになります。Gmail MCPでメールを整理し、Notion MCPでタスク管理を行い、Filesystem MCPでファイルを整理する。これらすべてを自然言語の指示だけで実行できます。

「明日のミーティングの資料を準備して」と指示すれば、AIが関連するメールを検索し、必要なファイルを集め、Notionに議事録のテンプレートを作成してくれます。

Web開発、システム開発

コード管理、デバッグ、デプロイまでをAIが支援します。

開発現場では、GitHub MCPとCLI MCPの組み合わせが特に有効です。「新機能のブランチを作成して、テストを実行し、問題なければPRを作成」といった一連の開発ワークフローを、自然言語の指示だけで実行できます。

まとめ

MCPサーバーは、AIと外部ツールをつなぐ標準化された橋として、AI活用の可能性を大きく広げる技術です。統一されたプロトコルにより、さまざまなツールやデータソースをAIと簡単に連携でき、業務の自動化や効率化を実現できます。

ファイル操作からデータベース管理、プロジェクト管理、開発ワークフローまで、数百種類のMCPサーバーが公開されており、自分のニーズに合わせて選択・組み合わせが可能です。

初期設定にやや手間はかかりますが、一度環境を整えれば、AIが強力なアシスタントとして日々の業務をサポートしてくれます。セキュリティにも配慮しながら、MCPサーバーを活用して、より創造的で付加価値の高い仕事に集中できる環境を構築しましょう。

アイスマイリーでは、生成AI のサービス比較と企業一覧を無料配布しています。課題や目的に応じたサービスを比較検討できますので、ぜひこの機会にお問い合わせください。

よくある質問

MCPサーバーとは何ですか？

MCPサーバーは、MCPプロトコルを実装した具体的なサーバーアプリケーションで、特定のデータソースやツールへのアクセスをAIに提供します。GitHub、Slack、データベースなど、様々な外部システムとAIを繋ぐ橋渡し役を担います。

MCPとは何ですか？

MCPは「Model Context Protocol」の略で、異なるAIプラットフォームがさまざまなツールやデータソースと統一的に連携できるようにする共通規格です。USB-Cのように、標準化された接続方法を提供します。