マーケターにおすすめMCPサーバー10選！GA4連携や検索自動化で業務効率は変わるのか？

マーケティング業務では、「データ分析」や「情報収集」に多くの時間を取られがちです。GA4の管理画面を行き来したり、複数の競合サイトを巡回してGoogle スプレッドシートにまとめたりと、気づけば調査だけで一日が終わってしまうこともあるのではないでしょうか。

こうした課題を解決する技術として注目されているのが、2024年11月にAnthropic社が発表した「Model Context Protocol（MCP）」です。MCPは、ClaudeなどのAIと外部ツールをつなぐための共通規格で、よく「USB-Cポート」に例えられます。

本記事では、マーケターの業務効率向上に役立つMCPを厳選して紹介します。エンジニアでなくても扱いやすいものから、分析業務に強いものまで、おすすめポイントを踏まえて解説します。

✍️前提情報と押さえるべきポイント

本記事の想定読者

*   日々のGA4分析やレポーティング業務を効率化したいマーケターの方

*   Claude DesktopなどのAI環境を導入済み、または興味がある方

*   プログラミング知識は少ないが、最新のAIツールで業務改善を図りたい方

MCP（Model Context Protocol）とは？

MCP（Model Context Protocol）とは、AIモデル（LLM）と外部のデータやツールを接続するための共通規格です。これまで、AIに社内データや特定のWebツールの情報を扱わせるには複雑な連携開発が必要でしたが、MCPという「共通のプラグ（USB-Cのようなもの）」が登場したことで、誰でも簡単にAIを拡張できるようになりました。

💻【目的別】おすすめMCPカテゴリ一覧

今回紹介するMCPを、マーケターの業務用途に合わせてカテゴリ分けしました。

次のセクションでは、これらのカテゴリの中から、マーケターの業務に直結しやすいMCPを1つずつ詳しく見ていきます。

✅【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、実際にマーケターの業務で役立つMCPを具体的に解説します。実際に使用している人の口コミや、最新の技術ドキュメントに基づき、プロの視点で評価しました。

【A：マーケティング分析・データ収集に必須のツール】

 [1. GA4 MCP Server]

【一言でいうとどんなツール？】
AIと会話するだけでGA4の数値分析ができるツール

【主な特徴】

*   自然言語でGA4のデータ（PV、ユーザー数、流入元など）を抽出可能

*   前月比較や変化点の抽出など、基本的な分析レポートを作成できる

*   ClaudeのUI上でグラフ描画やスライド用構成案の作成まで依頼できる

【ここがポイント】

「GA4の管理画面を開くのが億劫」という方には革命的です。Claudeに『先月のオーガニック流入の変化を教えて』と聞くだけでデータが返ってきます。ただし、セグメント機能や詳細な経路分析など、GA4の高度な機能にはまだ対応していない点には注意が必要です。

【こんな人におすすめ】

日々の数値チェックを時短したいマーケターの方、月次レポート作成を効率化したい方

[2. Bright Data MCP]

【一言でいうとどんなツール？】
世界中のWebデータをリアルタイムに収集できる強力なスクレイピングツール

【主な特徴】

• 地域制限（ジオブロッキング）を回避してデータ収集が可能
• EコマースサイトやSNSからのデータ抽出に強み
• 構造化されていないWebデータをAIが扱いやすい形式に変換

【ここがポイント】
競合の価格調査やトレンド分析など、自社以外のデータを集める際に威力を発揮します。単なるスクレイピングだけでなく、AIエージェント向けのデータ収集基盤としてトップクラスの信頼性があります。

【こんな人におすすめ】
市場調査や競合分析を頻繁に行うリサーチャーの方

【B：Web検索・情報収集を自動化するツール】

[3. Brave Search MCP]

【一言でいうとどんなツール？】
 低コストで無難に使える検索特化型サーバー

【主な特徴】

• Google検索などに比べてAPIコストが安く抑えられる
• Web上の最新情報を検索し、AIにコンテキストとして提供
• ローカル検索やニュース検索にも対応

【ここがポイント】
開発者のまさお氏も「一番無難でしっくり来る」と評価しています。AIに最新ニュースを元にした記事を書かせたい場合、このサーバーをつなぐだけで情報の鮮度が劇的に向上します。まずはこれから導入すべき基本の一本です。

【こんな人におすすめ】
AIに最新情報を踏まえた回答をしてほしい方

[4. Fetch MCP]

【一言でいうとどんなツール？】
指定したURLの中身をサクッと取得してくる「運び屋」

【主な特徴】

• URLを渡すと、そのページのテキストコンテンツを取得してMarkdown等に変換
• シンルだが動作が軽量で安定している
• 複数の記事を読み込ませて要約させる際に便利

【ここがポイント】
「このURLの記事を読んで要約して」というタスクに最適です。ZCA CES氏による実装で、余計な機能がない分、非常に使い勝手が良いです。Web記事を元にしたメルマガ作成などで重宝します。

【こんな人におすすめ】
Web記事の要約やリライト作業が多いコンテンツマーケターの方

[5. Firecrawl MCP]

【一言でいうとどんなツール？】
サイト全体を「丸ごと」読み込んでデータ化するクローラー

【主な特徴】

• 単一ページだけでなく、サイトマップを辿って複数ページを巡回可能
• WebサイトをLLMが理解しやすいMarkdown形式に変換することに特化
  サブページを含めたコンテンツの一括取得が可能

【ここがポイント】
競合サイトのブログ記事を全件取得してトピックを分析したい、といった「面」での調査に役立ちます。Fetch MCPよりも広範囲なデータ収集に向いています。

【こんな人におすすめ】
Webサイトのリニューアル案件やコンテンツ監査を行う方

【C：ブラウザ操作・検証を自動化するツール】

[6. Playwright MCP (Microsoft)]

【一言でいうとどんなツール？】
Microsoft製の高品質なブラウザ自動操作ツール

【主な特徴】
ブラウザ上でのクリック、入力、スクリーンショット撮影が可能

• 信頼性が高く、動作が安定している
• Webアプリの動作検証や、ログインが必要なサイトの操作に

【ここがポイント】
ユーザーからは「Microsoftのものの出来がかなり良く、おすすめできる」と太鼓判を押しされている。LPの表示確認を自動化したり、フォームの動作テストを行ったりする際に、エンジニアでなくともAI経由で指示が出せます。

【こんな人におすすめ】
Webサイトの品質管理や、定型的なブラウザ操作を自動化したい

[7. Stagehand]

【一言でいうとどんなツール？】
AIが自律的に考えてブラウザを操作する次世代エージェント

【主な特徴】

• 具体的なセレクタを指定しなくても、目的を伝えればAIが操作箇所を判断
• 動的なWebサイトの操作に強い
• Playwrightよりも抽象的な指示で動かせる

【ここがポイント】
「Amazonで〇〇を検索して一番上の商品の価格を教えて」といった、手順が曖昧なタスクでもこなしてくれる可能性があります。より人間に近い操作を求めるならこちらです。

【こんな人におすすめ】
複雑なWeb操作をAIに丸投げしたい方

【D：思考整理・ローカル作業・その他】

[8. Sequential Thinking]

【一言でいうとどんなツール？】
AIの「思考プロセス」を強化し、複雑な問題を解くためのツール

【主な特徴】

• 問題を小さなステップに分解し、順序立てて解決策を導き出す
• 思考の修正や検証を行いながら答えを出す
• 「思考系」MCPの王道ツール

【ここがポイント】
マーケティング戦略の立案など、正解のない問いに対して壁打ちをする際に有効です。AIがただ答えを出すだけでなく、「なぜそう考えたか」を整理しながら進めてくれるため、精度の高いアウトプットが期待できます。

【こんな人におすすめ】
企画立案や戦略策定を行うマネージャー、プランナーの方

[9. Filesystem (Local)]

【一言でいうとどんなツール？】
自分のPC内のファイルをAIに直接操作させるツール

【主な特徴】

• ローカルフォルダ内のファイル検索、読み込み、編集、保存が可能
• セキュリティ設定が必要だが、PC内の資料を直接参照させられる
• コードの修正やドキュメント整理に必須

【ここがポイント】
PCにある大量の会議議事録をAIに読み込ませて、「今月の決定事項をまとめて」と指示するような使い方ができます。ただし、権限設定を間違えると大事なファイルを書き換えられるリスクもあるため、利用ディレクトリを限定するなどの注意が必要です。

【こんな人におすすめ】
ローカルにある大量のドキュメントやデータをAIで処理したい方

[10. EDG1page]

【一言でいうとどんなツール？】
作成したHTMLをその場でWeb公開できる便利ツール

【主な特徴】

• AIに作らせたLPや案内ページを即座にWeb上でプレビュー・公開可能
• 中国系のサービスだが、簡易的なホスティングとして機能する
• ローカルで作ったものを誰かに見せたい時に便利

【ここがポイント】
「キャンペーン用の簡単な告知ページを作って」と指示し、その場ですぐにURLを発行してチームに共有する、といったスピード感のある動きが可能になります。プロトタイピングに最適です。

【こんな人におすすめ】
LPの構成案やデザイン案を素早く形にして共有したい方

🤔【競合リサーチ】おすすめのツールFetch MCPを試してみた！

テストの内容とポイント一覧

今回の検証では、「競合サイトの最新記事トレンドを効率よく把握できるか」をテーマに、Fetch MCPを使った情報収集を試してみました。

マーケティング業務では、
 「今、競合がどんなテーマの記事に力を入れているのか」「最近よく出てくるキーワードは何か」
を定期的にチェックする必要があります。しかし、複数サイトを1つずつ開いて確認するのは意外と手間がかかります。

そこで今回は、Claude DesktopとFetch MCPを組み合わせて、競合サイトのトップページから最新記事情報を自動で取得・要約できるかを検証します。

検証のポイントは以下の3点です。

• URLを指定しただけで、記事タイトルや本文を正しく読み取れるか（テキスト抽出精度）
• 各記事の要点を、マーケター目線で理解しやすく要約できるか（要約の的確さ）
• 複数のページをまとめて処理した際も、ストレスなく実行できるか（処理速度）

この3つを確認することで、「実務で使えるレベルかどうか」を判断します。

検証スタート

ここからは、実際に私が行った検証手順をもとに、Fetch MCPを使って競合サイトの最新記事トレンドを調査する方法を解説します。
特別なプログラミング知識や複雑な設定は不要で、URLと簡単な指示文を用意するだけで実行できます。

また、Cloud  Desktopで使用するバージョンを変えて比較検討もしてみたいと思います！

「競合サイトをいくつも開いて記事をチェックするのが大変…」という方でも、同じ流れをなぞることで検証・執筆を進められる構成になっています。

【使用するツール】

• Claude Desktop
    検証の実行と結果確認に使用。Fetch MCPと連携し、取得した情報の要約やキーワード抽出を行う。
• Fetch MCP
    指定した業界メディアのURLから、記事タイトルや本文テキストを取得するためのMCP。
• Node.js
    Fetch MCPをローカル環境で動作させるために必要な実行環境。MCPの有効化時に使用。
• 業界メディアのトップページ／記事一覧ページ
    マーケティングやWeb施策に関する最新記事が継続的に更新されているページを調査対象として使用。
• （比較用）Claudeのモデル（Haiku 4.5／Sonnet 4.5）
    要約の粒度や抽出結果の違いを確認するため、2つのモデルで出力結果を比較。

STEP1：調査対象となるURLを準備する

まずは、Fetch MCPで読み込ませる調査対象のURLを準備します。今回の検証では、特定企業の宣伝や評価にならないよう、マーケティング業界向けの情報を定期的に発信している業界メディアのブログトップページを対象として選定しました。

Fetch MCPは、指定されたURLの中身を取得・解析することに特化したツールです。そのため、競合サイトをゼロから自動で探し出すことはできませんが、あらかじめ指定したページ内に掲載されている最新記事のリンクやテキスト情報をまとめて取得することは可能です。

今回は、以下のような条件を満たす業界メディアを調査対象としました。

• マーケティングやWeb施策に関する記事を継続的に発信している
• 記事の更新頻度が高く、最新トレンドを把握しやすい
• トップページや記事一覧ページから複数の記事が確認できる

これらの条件を満たすブログトップページや記事一覧ページのURLを、メモ帳やGoogleドキュメントなどにまとめて貼り付けておきます。
この時点では、個別の記事URLを1本ずつ指定する必要はありません。

以下は、実際にFetch MCPに読み込ませるために用意したURLの例です。

どの業界メディアを調査対象にするかは人が判断しますが、その後の「最新記事の取得」「要約」「共通キーワードの抽出」といった作業はFetch MCPに任せることで、情報収集の効率化を検証します。

STEP2：Claude DesktopとFetch MCPを準備し、読み込み指示を出す

次に、実際にURLを読み込ませるための準備を行います。
ここでは、Claude DesktopとFetch MCPを使って、業界メディアのページを読み込ませる環境を整えるところまでを解説します。

「MCPを使うのは初めて」という方でも進められるよう、ダウンロードから順番に確認していきます。

STEP2-1：Claude Desktopをインストールする

まずは公式サイトから、ご自身のPCに合ったものをダウンロードしておきましょう。

ブラウザ版ではなくデスクトップ版を用意するようにしましょう！

STEP2-2：Fetch MCPを有効化する

次に、Claude Desktop上でFetch MCPを利用できる状態にします。
Fetch MCPはローカルで動くサーバーなので、Node.jsが必要です。公式サイトからインストールしておきましょう。

つぎにClaude Desktop側の設定です。アプリを開き、設定をクリックしましょう。「Development（開発者）」→「設定を編集」と続けます。

すると「claude_desktop_config.json」というファイルが選択されるので編集できるように開いてください。中に何も書かれていないことを確認したら、以下を入力します。（入力されている場合はすべて消去しましょう）

{
  "mcpServers": {
    "fetch": {
      "command": "npx",
      "args": ["mcp-fetch-server"],
      "env": {
        "DEFAULT_LIMIT": "50000"
      }
    }
  }
}

入力ができたら、Cloud  Desktopを完全に終了してから再起動しましょう。（念のためタスクマネージャーからもタスクの終了をしておきます。）
先ほどと同様に「Development（開発者）」からMCPを確認し、下記のようになっていれば連携完了です！

ここまでで、業界メディアのURLをFetch MCP経由で読み込める環境が整いました。
次は、実際にプロンプトを実行し、取得できた記事情報の内容や精度を検証していきます。

Step3：プロンプトを入力して抽出されたキーワードを確認

Step2で環境の準備が整ったら、実際にプロンプトを入力し、業界メディアの記事情報を取得・確認していきます。
このStepでは、Fetch MCPがどのように情報を取得し、どんな形で結果が返ってくるのかを確認することが目的です。

Claude Desktopの入力欄に、以下のプロンプトを入力します。

指定した業界メディアのトップページから最新の記事タイトルを5件取得し、それぞれの要約と共通するキーワードを抽出してください。

この下に、準備しておいたURLを入力します。
これをHaiku4.5とSonnet4.5を使用して出力結果を比べてみましょう。

【Haiku4.5】

【Sonnet4.5】

検証結果、考察

検証が終わったので、結果を以下の3点考察してみたいと思います。

検証結果

本検証では、マーケティング業界向けの情報を継続的に発信している複数の業界メディアのトップページおよび記事一覧ページを対象に、
以下の3点について、2つのモデル（Haiku 4.5／Sonnet 4.5）を使って比較検証しました。

① URLからのテキスト抽出精度

まず、指定したURLから記事情報を正しく取得できるかを確認しました。

いずれのモデルでも、トップページや記事一覧ページに掲載されている最新記事のタイトルやリンク情報は安定して取得できています。
ページ構成の違いによって取得量に大きな差が出ることはなく、「最新記事を把握する」という目的に対しては、どちらのモデルでも問題はありませんでした。

モデルごとの差としては、

• Haiku 4.5は、記事タイトルや見出しといった主要なテキスト情報を簡潔に抽出
• Sonnet 4.5は、本文寄りのテキストや文脈情報まで含めて取得する傾向

が見られ、取得される情報量に違いがありました。

② 要約の的確さ

次に、取得した記事内容の要約精度を確認しました。

Haiku 4.5は、記事のテーマを短く端的にまとめる要約が中心で、「この記事は何について書かれているか」を素早く把握する用途に向いていました。
一方、Sonnet 4.5では、記事内で扱われている背景や論点の関係性まで整理された要約が多く、要約文の情報量が多く、文脈理解に優れている印象です。

複数の記事を並べて確認した場合、Haiku 4.5は一覧性に優れ、Sonnet 4.5は内容理解の深さに強みがある、という違いが明確に表れました。

③ 複数ページを同時に処理した際の速度と安定性

最後に、複数の業界メディアURLを同時に指定した際の処理速度を比較しました。
どちらのモデルでも、複数ページをまとめて処理した際に処理が途中で停止することはなく、安定して結果が返ってくることが確認できました。

体感速度としては、

• Haiku 4.5の方が応答が早く、軽快に結果が表示される
• Sonnet 4.5はやや時間を要するものの、その分、出力内容が整理されている

という違いが見られました。速報性を重視する用途ではHaiku 4.5、 内容の整理や背景理解まで含めたい場合はSonnet 4.5、といった使い分けが可能です。

まとめ・Yoomでできること

今回は、AIとMCPを活用して、マーケター向けの情報収集やトレンド把握を効率化できるかを検証しました。業界メディアを横断して記事内容を読み取り、要約や共通キーワードまで整理できる点は、MCPならではの強みです。単なる検索結果の取得にとどまらず、複数ページの内容をまとめて扱い、文脈ごと整理できるのは大きなメリットだといえます。

一方で、こうした調査は必ずしもMCPが必須というわけではありません。Yoomでは、Google検索を定期的に実行し、検索結果をGoogle スプレッドシートに蓄積したり、メールで共有したりといった流れも、ノーコード・プログラミング不要で簡単に仕組み化できます。
まずは検索を自動化するところから始めたい方も、AIやMCPを活用した一歩先の運用を試したい方も、Yoomに無料登録して、自分の業務に合った自動化を体験してみてください。

[Yoomとは]