Claude利用者におすすめのMCPをご紹介！コピペ作業を自動化するMCPの導入手順と検証結果も解説

自動化のアイデア

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2025-12-25

Claude利用者におすすめのMCPをご紹介！コピペ作業を自動化するMCPの導入手順と検証結果も解説

Suguru Nakazawa

✍️そもそもMCPとは
💻【目的別】おすすめMCPカテゴリ一覧
✅【目的別】おすすめMCP10選をカテゴリごとにご紹介！
【データ・ドキュメント管理を効率化するツール】
🤔おすすめのNotion MCPを試してみた！
🖊️まとめ

Claudeで生成した文章を、わざわざ手動でSlackやドキュメントにコピペしていませんか？

多くのマーケティング担当者や開発者が、生成AIの回答を別のツールに転記するという「見えない工数」に時間を奪われています。
特に少人数のチームでは、この数分の積み重ねが月間で数時間のロスにつながります。

そうしたロスを削減する手段の1つが、ClaudeなどのAIアシスタントと繋げられるMCP（Model Context Protocol）サーバーです。
これはClaudeを単なるチャットボットから、GitHubやデータベース、Notionといった外部ツールを直接操作できる「エージェント」へと進化させる技術です。
本記事では、業務効率化を進めるおすすめのMCPを厳選してご紹介します。

✍️そもそもMCPとは

本記事の想定読者

日々の業務でClaudeを使用しており、コピペ作業などの単純作業を自動化したい方
エンジニアではないが、業務効率化のためにAIツールと既存SaaSの連携に興味がある方
チーム内のリソース不足を補うため、Claudeを「動くアシスタント」として活用したい方

MCPとは？

MCP（Model Context Protocol）は、AIツール統合のための規格です。分かりやすく言えば、Claudeという「脳」に、手足となる「外部ツール」を接続するための共通ルールのようなもの。

そのため、MCPはUSBポートと例えられることもあります。

これまではAPIの専門知識が必要だった連携も、MCPを利用すれば、標準化されたインターフェースを通じて、Claudeが直接データベースを検索したり、ファイルを編集したりできるようになります。

💻【目的別】おすすめMCPカテゴリ一覧

まずは、今回ご紹介するMCPを目的別に整理しました。

✅【目的別】おすすめMCP10選をカテゴリごとにご紹介！

ここからは、各MCPの特徴と、実際に業務で導入する視点での活用ポイントを解説します。

【開発・技術業務を効率化するツール】

1. GitHub MCP

主な特徴

リポジトリの検索やIssueの読み取り・作成が可能
プルリクエストの管理やCI/CDワークフローのトリガー実行
コミット履歴の分析によるデバッグ支援

【ここがポイント】

「今の変更内容でPRを作って」と指示するだけで下書きができます。
PRやIssueの作成が効率化するだけでなく、ブラウザとエディタを行き来する時間がゼロになるので、コードの編集に集中できるのが大きなメリットです。
ただし、誰でもPRやIssueを作成できてしまい困るときは、権限設定に注意が必要です。

こんな人におすすめ

反復的なGitHubタスクを自動化したい開発者の方

2. Apidog MCP Server

主な特徴

OpenAPI/Swagger仕様に基づいてDTOやコントローラを生成
権威あるドキュメントをAIが直接参照するためハルシネーションが少ない
ApidogプロジェクトやローカルOASファイルと統合可能

【ここがポイント】

APIドキュメントを見ながら手打ちで型定義を作る作業をなくすことができます。
「User DTOにフィールドを追加して」と頼むだけで、仕様書通りのコードが出てくるほど精度が高いため、API駆動の開発スピードが段違いに速くなるはずです。

こんな人におすすめ

API仕様に基づいた正確な実装を素早く行いたいエンジニアの方

3. Sequential Thinking MCP

主な特徴

複雑なタスクを論理的なステップに分解して実行
アーキテクチャ設計や大規模リファクタリングの計画立案
推論プロセスを明示化し、解決策の精度を向上

【ここがポイント】

単なるコード生成ではなく、「なぜその設計にするのか」という思考プロセスを提示してくれる点がポイントです。
AIの思考プロセスを把握できることで、行き当たりばったりの修正がなくなり、大規模な改修でも安心してAIに相談できます。
AIの思考にあわせて修正できるため、修正箇所を指示しても思うように変わらない、といった事態が減るはずです。

こんな人におすすめ

システム設計や難解なバグ修正など、深い思考を要するタスクに取り組む方

4. Puppeteer MCP

主な特徴

ページのナビゲート、スクリーンショット撮影、要素のクリックなどが可能
ウェブスクレイピングやE2Eテストの自動化
ワークフローの自動実行によるブラウザ作業の代行

【ここがポイント】

検証用のブラウザ操作や、定期的な画面キャプチャ取得などを任せられます。
わざわざコードを書かなくても、自然言語でUIのテストができるため、チェック工数の削減だけでなく、作業者の負担軽減にも貢献します。

こんな人におすすめ

ウェブ上の定型作業やUIテストを自動化したい方

【データ・ドキュメント管理を効率化するツール】

5. PostgreSQL MCP

主な特徴

SQLを書かずに「今月の売上トップ10は？」などでデータを抽出
読み取り専用モードを利用すると安全にスキーマ検査やクエリ実行が可能
接続文字列だけで簡単にセットアップ可能

【ここがポイント】

SQLを知らない方やSQLを忘れてしまった方でも、日本語でデータを問いかけられるので便利です。
マーケターやリサーチャーの方など、コードは書けないけどデータ分析をしたい方は、エンジニアに依頼せずに、自分で必要なデータをサッと引き出せるようになります。
エンジニアに依頼するコミュニケーションコストを削減できる点や、エンジニアが業務に集中しやすくなる点も大きなメリットです。

こんな人におすすめ

SQLが苦手だがデータ分析が必要な方、レポート作成を効率化したい方

6. Notion MCP

主な特徴

Notion内のドキュメント検索や内容の読み取り
プロジェクトのタスクステータス更新やページ作成
チームのナレッジベースをAIのコンテキストとして活用

【ここがポイント】

データベースの確認や更新をする際に、わざわざNotionを開く手間がなくなります。
Claudeに聞くだけで必要な情報を取得したり、更新したりできるため、Notionにかかわる作業を効率化できるだけでなく、わざわざタブを開いてデータベースを探すひと手間もなくなります。
また、Claudeで作成した会議の議事録要約をそのままNotionの所定のページに格納するといったフローも可能です。

こんな人におすすめ

Notionでタスクやドキュメントを一元管理しているチームの方

7. File System MCP

主な特徴

ローカルファイルの読み書き、移動、削除が可能
ログファイルの分析やディレクトリ構造の整理
セキュリティを保ちながらローカル環境のコンテキストをAIに共有

【ここがポイント】

ローカルにある大量のログファイルを一気に解析させたり、散らかったフォルダを整理させたりするのに便利なMCPです。
また、「許可するディレクトリ（フォルダ）を制限できる」という点がセキュリティ上の最大のポイントになります。
ローカル上で管理している大量のデータを参照・操作できるため、社外に出せない機密性の高いファイルを扱うときに最適です。

こんな人におすすめ

PC上のファイル操作やログ解析を自動化したい方

【応用・連携を強化するツール】

8. Memory Bank MCP

主な特徴

セッションをまたいでプロジェクトの文脈や決定事項を保持
大規模なコードベースや長期プロジェクトの経緯を記憶
以前の指示内容を踏まえた一貫性のある回答を実現

【ここがポイント】

チャットを新しくしても、前提条件を維持できるため、同じ説明を何度もする手間が省けます。
また、情報を保存できるため、使えば使うほど知識が増えていくので、自分好みの使いやすいAIになっていきます。
Claudeとのチャット疲れを感じている方にぜひ利用してみてほしいMCPです。

こんな人におすすめ

長期間にわたるプロジェクトや大規模開発に関わる方

9. Zapier MCP

主な特徴

Slack、Gmail、Trelloなど複数のアプリを横断したワークフローを実行
Claudeからの指示でZapierのTrigger/Actionを起動
複雑なビジネスロジックをノーコードで連携

【ここがポイント】

「メールの下書きを作ってSlackで通知して」といった、アプリをまたぐ作業が一言で完了します。
Zapier自体は、ノーコードでワークフローを組めるサービスですが、自動化したい業務のワークフローを作成する手間がかかりました。
Zapier MCPでは、SlackなどのSaaSツールで「許可したいアクション」を選んでおけば、様々な業務を自動化できます。
より簡単により多くの自動化フローを実現したいときに最適です。

こんな人におすすめ

複数のSaaSツールを組み合わせて業務を行っている方

10. Figma MCP

主な特徴

Figmaのデザインファイルにアクセスし構造を解析
デザインデータからHTML/CSSやReactコンポーネントを生成
デザイナーと開発者のハンドオフ（引き渡し）を効率化

【ここがポイント】

FigmaのURLを渡すだけで、デザインの意図を汲み取ったコンポーネントコードが生成されます。
ピクセル単位の調整前に、大枠の実装を瞬時に終わらせることも可能です。
ただし、読み取りは得意なものの、デザインを描かせることは、まだ限定的になることがあります。

こんな人におすすめ

デザインデータをもとにコーディングを行うフロントエンドエンジニアの方

🤔おすすめのNotion MCPを試してみた！

今回は、マーケティング担当者が日常的によく行う「競合リサーチデータの管理」を想定し、実際にNotion MCPを使ってその実力を検証しました。

テストの内容とポイント一覧

今回の検証では、Claudeに「Webでのリサーチ」と「Notionデータベースへの反映」を同時に行わせ、その精度と安全性を確認します。

検証内容：競合他社の情報をリサーチし、Notionデータベースへ自動登録。さらに既存データのステータスを更新する。

検証のポイント

指示の実行力：複雑な指示を一度ですべて実行できるか。
操作の正確性：プロパティ（項目）の入力やステータス変更にミスがないか。
安全性：既存のデータを勝手に書き換えたり消去したりしないか。

テストの条件

検証は以下の環境で実施しました。

【Claude】

検証環境：Claude Desktop版（Claude Desktop版のインストールはこちら）
プラン・モデル：無料プラン / Sonnet 4.5

【Notion】

無料プラン

【Node.js】

インストール済み

※Node.jsがないとNotion MCPは動作しません。
パソコンにインストールするだけで設定は不要です。
（Node.js インストールはこちら)

テストの方法

事前準備

1.Node.jsをパソコンにインストール

2.Notionに連携対象となるページを用意

用意ができたら、設定に進みましょう。

ステップ1：Notionの設定

1.Notionにログイン後、「設定」を開く

2.「インテグレーションを作成または管理する」を選択

3.「新しいインテグレーション」を選択

4.各項目を枠下の説明に沿って設定して保存

5.コンテンツ機能でClaudeが行えるアクションを選択

※「内部インテグレーションシークレット」は、Claudeでの設定に使います。
重要な情報のため安全に管理してください。

6.連携するページを選択

「アクセス」タブを選択後、「アクセス権限を編集」をクリックしましょう。

以下のように連携したいページを選択してください。
今回は、初めにご紹介したページのみを対象にしました。

ステップ2：Claude Desktopの設定

1.Claude Desktopをインストール後、「始める」からアカウントにログイン

2.「設定」を開く

3.「開発者」から「設定を編集」を選択

4.エクスプローラーが開いたら「claude_desktop_config.json」を開く

5.GitHubのNotion MCPコミュニティからClaude用のコードをコピー&ペースト

GitHub Notion MCPサーバー

ペースト後、「ntn_****」の箇所をNotionの「内部インテグレーションシークレット」に置き換えて保存します。

6.Claude Desktopを再起動

Claude Desktopは、ウィンドウ右上の×印で閉じても、バックグラウンドで起動していることがあります。
その場合は、タスクマネージャーなどからアプリを終了させてください。
再起動すると、設定の「開発者」にNotion MCPが追加されています。

以上で設定は完了です。

ステップ3：Claude Desktop版からNotionを操作

1.モデルを選択

今回は無料プランのため、Opusは選択できません。

2.機能を選択

競合調査を行うため、「ウェブ検索」機能を選択しました。

ウェブ版と同じく、「じっくり考える機能」を使うことも可能です。

3.プロンプトを入力して送信

使用したプロンプト

Notionの「Test」データベースで以下の処理を行ってください。
①ステータスが「登録完了」のページをチェックし、内容に間違いがなければステータスを「チェック完了」に更新
②Jira Software・Wrike・Linearについて、ツール名・会社名・ツールのサイトURL・ツールの特徴をまとめて、それぞれの内容を「Test」データベースに追加し、ステータスを「登録完了」にしてください。
No欄は、既存のデータにならって番号を振ってください。

4.動作確認

プロンプトの送信後、Notionを操作する場面では（ステータス更新・データの登録）、毎回許可を求めるアクションが入りました。
「一度だけ許可」を選択すると、その都度「確認画面」が表示されます。
「常に許可」を選択すると、次から「確認画面」は表示されません。
今回は、毎回「一度だけ許可」を選択し、各指示が正確に行われているかを確認しました。

※「常に許可」「一度だけ許可」は、設定画面の「コネクタ」から編集できます。

すべてのアクションを確認して許可したため、約5分30秒後に指示が完了しました。

Notionは、以下のように更新されました。

検証結果

3つの検証ポイントをもとに結果をまとめると、以下の通りです。

自然言語の指示だけで、入力・更新が正確に実行された

特筆すべきは、プロンプトの簡潔さに対する精度の高さです。
「特徴をまとめて」「追加して」といった自然な日本語での依頼に対し、Claudeは正確にツール名やURLを調査し、Notionの正しいプロパティに値を記録してくれました。
これまで「ブラウザで検索し、タブを切り替えてNotionにコピペする」という作業を繰り返していたのが嘘のように、たった一回の指示で完結します。
個人的には、わざわざ凝ったプロンプトを作成しなくても、人に指示するのと同じような感覚で作業を依頼できることがすごく良かったです。
もし「ツール名は『ツール名』のプロパティに記録」といった細かい指示が必要だとしたら、使いにくいですよね。

都度「実行許可」を求められる仕様が、企業利用における最大の安心材料

セキュリティ面で懸念される「AIが勝手にデータをいじる」という問題も、今回の検証では発生しませんでした。
ステータスの更新や新規データの入力など、Notionに対する操作が発生するたびに、Claudeは「この操作を実行してよいですか？」とユーザーに許可を求めます。
検証では1つひとつ確認しながら許可を出したため5分半かかりましたが、これにより「意図しない書き換え」を未然に防ぐことができました。
正確に動作することが確認できれば、「常に許可」という設定ができるため、こうした確認がないときと比べて、実際に稼働するときの安心感は段違いです。

圧倒的な時短効果と、実用上の些細な注意点

今回の検証で唯一の課題点は、ナンバリングの順序でした。
「6→7→8」と続くべきところが「8→7→6」という順序で登録されました。
今回の検証では問題にならない点でしたが、データの規則性が厳密に求められるケースでは、プロンプトで具体的に指示するか、より高度な推論ができるOpusの利用（有料プランで利用可能）をおすすめします。
しかし、それを差し引いても、リサーチから登録までの一連の流れを自動化できるメリットはかなり大きいです。
作業者だけでなく、マネージャー層にとっても部下の代わりにAIがタスクを実行してくれるため、チーム全体の工数削減に直結します。

🖊️まとめ

本記事では、業務効率化におすすめのClaudeとつなげられるMCPと、実際にNotion MCPを検証した結果をお伝えしました。
検証結果からも明らかなように、MCPは単なるチャットボットを「実務をこなすメンバー」へと進化させます。
特に「見えない工数」となっていたコピペ作業や、複数のツールを行き来する手間を削減できる点は、少人数のチームにとって強力な武器となります。
エンジニアでなくとも、自然言語でデータベースを操作したり、リサーチ結果を直接ツールに反映させたりすることが可能なので、ぜひ利用してみてくださいね。

また、もしあなたが「Claudeを使ったさまざまな業務の効率化」に興味があるなら、Yoomもおすすめです。
ClaudeとGitHubやNotionといったSaaSツールをノーコードで連携でき、自動化フローを簡単に実現できますよ。