- AI技術
【MCP Serverとは？】注目のAIツール統合プロトコルと人気実装の紹介
- #AI
紹介
【エンジニア募集中】フルリモート可◎、売上/従業員数9年連続UP、平均残業8時間、有給取得率90％、年休124日以上 etc. 詳細はこちらから＞
今回は、最近注目を集めている「MCP Server」についてご紹介します。MCPは、AIエージェントが外部リソースやツールと連携するための新しい枠組みであり、AI開発の生産性と拡張性を大きく向上させる可能性を秘めています。
本記事では、MCPの基本的な概念、そして現在人気のあるMCP Server実装例を紹介したいと思います。
MCP（Model Context Protocol）とは？
MCPは「Model Context Protocol」の略で、大規模言語モデル（LLM）が外部のツールやデータリソースと連携するためのオープンな通信仕様です。AIエージェントはMCPを通じて以下の3つのリソースを活用できます：
|
1 2 3 |
・Resources（リソース）：CSVファイルやDBデータ、Web APIなど、外部から取得される構造化データ ・Tools（ツール）：実行可能な関数やAPI（例：Gmail送信、DB書き込み、Pythonスクリプトなど） ・Prompts（プロンプト）：AIモデルに与える指示テンプレートやナレッジベース |
この仕組みにより、AIはより文脈豊かで実用的なタスク処理が可能になります。
人気のMCP Server 実装ランキング
以下は、GitHubやMCP.so、PulseMCPなどで人気のあるMCPサーバーの例です。
- Playwright MCP Server
用途：ブラウザ操作自動化ツール「Playwright」をMCP経由で利用
特徴：E2Eテスト、スクレイピング、UIチェックをAIから指示可能に
GitHub：https://github.com/microsoft/playwright-mcp
使用例：
・Webページにアクセスし、タイトルを検証する
・フォームに自動入力し、送信後の画面遷移を確認
・大量のページスクレイピングを自動化し、データ収集を行う
- Sequential Thinking MCP Server
用途：プロンプトチェーン設計や多段推論をAIエージェントに学習・実行させる
特徴：思考ステップを明示化し、複雑なタスク遂行を支援
GitHub：https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/sequentialthinking
使用例：
問題解決プロセスを「仮説立案→検証→結論提示」と段階的に分けて実施
長文要約や複雑な指示に対して、ステップバイステップで推論を進める
- AWS S3 MCP Server
用途：Amazon S3バケットと連携して、文書や画像の入出力を処理
特徴：AIチャットボットによるファイル管理に便利
GitHub：https://github.com/aws-samples/sample-mcp-server-s3
使用例：
AIアシスタントがS3から最新レポートファイルを取得して要約
画像ファイルをアップロードし、自動で分類・ラベリングを実施
まとめ
MCP Serverは、AIの能力を「インターネットに接続する」レベルから、「外部システムと連携して実行可能にする」段階へ引き上げる革命的なプロトコルです。また、人気のAIコーディングツールである「Cursor」や「Cline」との統合により、さらなる作業効率の向上が期待できます。
・GPTやClaudeなどのLLMと外部ツールを繋ぐハブとして機能
・ノーコード／ローコード開発にも適したGUI搭載
・トレンド技術として急速に注目されている
AIと外部世界の橋渡し役として、MCP Serverをぜひ活用してみてください！
【エンジニア募集中】フルリモートも◎(リモート率85.7％)、平均残業8時間、年休124日以上、有給取得率90％ etc. 詳細はこちらから＞
