PdM向けおすすめMCPサーバー10選！業務自動化を加速させるツールを目的別に解説

 MCPサーバーとは、AI領域においてどのLLM（大規模言語モデル）でも共通の通信ルール（Model Context Protocol）が設定されたサーバーのことです。特にプロダクトマネージャー（PdM）の方は、データ分析をはじめタスクや開発の管理などさまざまな業務を担当しますよね。

MCPは、色んなLLMと外部ツールを連携できる便利なツールです。
これにより、AIがデータベースを操作したり、ドキュメントを更新したりと、これまで手作業で行っていた複雑な業務を自然言語の指示だけで自動化できるようになります。
この記事では、プロダクトマネージャーの方に向けて、業務効率化に繋がるおすすめのMCPをご紹介するので、ぜひ参考にしてみてくださいね。

✍️そもそもMCPとは？選び方のポイント

MCPを使う前に、どんな物なのかを知っておきましょう。
MCPの特徴や選ぶポイントを知ることで、自社にあったツールを選びやすくなります。

MCPとは

MCPの「MCP」は「Model Context Protocol」の略で、AI（特にLLM）と外部ツールとの間の通信ルールを標準化したものです。
MCPは、このプロトコルに基づいたコード（Pythonなど）を実装しているため、LLMが変わっても同じように利用できます。
例えば、GitHubとの連携を可能にするMCPを利用していれば、ChatGPTからでもClaudeからでも指示を出すことができます。
これがMCPの最大の特徴の1つです。
そのため、AIと外部ツールの通訳者やパソコンのUSBポートとして例えられることもあります。
これまで、利用するLLMの数だけ外部ツールとの設定が必要でしたが、MCPがあれば、1度の設定だけで異なるLLMを利用できるようになります。

このように導入時のハードルが低く、LLＭを使った業務プロセスを自動化できるのがMCPです。

MCPを選ぶ際の3つのポイント

MCPは、連携する外部サービスに応じて、多種多様なものがあります。
そうした中から、自社の課題解決に最適なものを選ぶための判断基準を3つご紹介します。

1.目的との整合性

連携したい外部サービスごとに利用できるMCPが異なります。
また、同じ外部ツールと連携するMCPでも、利用できるアクションが異なることがあります。
そのため、まずは何を自動化したいのかを明確にすることが重要です。
Webから最新情報を収集したいのか、開発の進捗管理を効率化したいのか、または非エンジニアがデータベースを扱えるようにしたいのか。
MCPにはそれぞれ得意分野があるため、自社の目的に合った機能を持つサーバーを選びましょう。

2.拡張性と柔軟性

現在使用しているツール（GitHub, Notion, Slackなど）とシームレスに連携できるかだけでなく、今後利用する可能性があるツールとの連携ができるかを確認することもポイントです。
MCPにより連携できる外部ツールが異なるため、もし対応していないツールと連携させる場合は、プログラムを変更する手間が発生していまいます。
こうした事態を避けるためにも、どこまで拡張できるか確認しましょう。
また、AIエージェントにどこまでの権限を与えるかを柔軟に制御できるかどうかも重要です。AIが意図しない操作を行うことを避けるためにも、AIに与える権限を柔軟に設定できるかも確認してください。

3.技術的要件とコスト

MCPはオープンソースが多いですが、導入には特定のプログラミング言語環境やDockerコンテナが必要になる場合があります。
また、連携先のサービスが有料のケースもあります。
そのため、自社の技術スタックで運用できるかや、ライセンスなどのコストも含めて全体的な費用対効果を見極めることも忘れないでくださいね。

⭐YoomはAIを使った業務を自動化できます

👉Yoomとは？ノーコードで業務自動化につながる！
AIを活用することで、さまざまなタスクが効率化されます。
しかし、AIが生成した内容をチャットツールに転記したり、仕様書のドラフトをドキュメントツールへ移動させたりといった「実行」のフェーズで、まだ手作業が残ってはいませんか？
ハイパーオートメーションツール「Yoom」を活用すれば、AIの知能を既存の業務フローに直接組み込み、判断から実行、通知までを自動化できます。
プログラミングの知識がなくても、直感的な操作だけで自動化フローを構築できるので、ぜひYoomを取り入れて更なる効率化を実現してみてください。

💻【目的別】プロダクトマネージャーにおすすめMCP10選

データ収集・分析におすすめのMCP

Bright Data MCP Server

一言でいうとどんなツール？

AIエージェントに高品質なリアルタイムWebデータを提供

主な特徴

• Webスクレイピングや構造化データ抽出が可能
• 地域制限の回避やプロキシ管理に対応
• 大規模なデータ収集を効率的に実行

【ここがポイント】

競合分析や市場調査のためにWebデータを収集する際、手作業では限界がありますよね。
このMCPを使えば、AIエージェントが自動で最新情報を集めてくれるので、プロダクトマネージャーの方はデータに基づいた意思決定に集中できます。
いつでも頼れる専門の調査アシスタントを手に入れる感覚です。

こんな人におすすめ

• 市場の最新動向や競合の価格情報をリアルタイムで把握したい方

Firecrawl MCP Server

一言でいうとどんなツール？

あらゆるWebサイトをクローリングし、LLMが扱いやすいMarkdown形式に変換

主な特徴

• URLを指定するだけでサイト全体をスクレイピング
• 不要な要素（ナビゲーションバー等）を除去し、クリーンなデータを提供
• RAG（検索拡張生成）のデータソース作成を自動化

【ここがポイント】

自社や競合のヘルプページ、ブログ記事などをまとめてAIに学習させたい時に便利です。
ウェブページの中で特定の情報だけをリスト化して取得してくれます。
これまで手作業で情報をコピー＆ペーストして整理していた作業を削減できるので、質の高い社内向けAIチャットボットなどをスムーズに構築できます。

こんな人におすすめ

• RAGの精度向上のため、高品質なデータソースを効率的に作成したい方

開発ワークフローの自動化におすすめのMCP

GitHub MCP Server

一言でいうとどんなツール？

自然言語でGitHubリポジトリを管理できる

主な特徴

• Issueの追跡やプルリクエストの作成・マージを自動化
• コードと対話するAIエージェントの構築が可能
• 開発ワークフロー全体を効率化

【ここがポイント】

プロダクトマネージャーとして開発の進捗を追いかける際、GitHubの画面とにらめっこする時間も馬鹿になりませんよね。
このMCPなら、「次のリリースに関連するIssueをまとめて」とAIに指示するだけで作業を完了させることもできます。
進捗管理にかかる作業工数を削減し、エンジニアとのコミュニケーションに時間を割くことができます。

こんな人におすすめ

• 開発チームとの連携を密にし、プロジェクトの進捗管理を効率化したいPdM

GitLab MCP Server

一言でいうとどんなツール？

GitLab上の開発プロセスをAIエージェントで自動化

主な特徴

• GitHubサーバーと同様のIssue管理やMR（マージリクエスト）操作が可能
• GitLab CI/CDとの連携による高度な自動化
• GitLabをメインで利用している開発チームに最適

【ここがポイント】

基本的な魅力はGitHubサーバーと同じですが、GitLabの強力なCI/CDパイプラインと連携できる点が強みです。
開発からデプロイまでの一連の流れをAIエージェントがサポートしてくれるので、GitLab関連の業務を自動化して、エンジニアに負担を軽減できます。

こんな人におすすめ

• GitLabを開発のハブとして利用しているチームの生産性を向上させたい方

非エンジニア向けのデータ活用でおすすめのMCP

Supabase MCP Server

一言でいうとどんなツール？

人気のBaaSであるSupabase（Postgres）を簡単に操作できる

主な特徴

• SQLを書かずにデータベースの読み書きが可能
• 認証やストレージなどSupabaseの機能を活用
• AIアプリケーションのバックエンド構築を加速

【ここがポイント】

ユーザーデータやプロダクトの利用状況を手軽に確認したい時に便利です。
エンジニアに依頼せずとも「先月の新規登録ユーザー一覧を見せて」とAIに聞くだけで結果が返ってきます。
非エンジニアがデータを活用したい環境で、ハードルをぐっと下げてくれます。

こんな人におすすめ

• プロダクトのデータを迅速に分析し、改善サイクルを高速化したいPdM

Neon MCP Server

一言でいうとどんなツール？

SQL知識がない非エンジニアでもPostgreSQLを扱えるようにする

主な特徴

• 自然言語でのデータ操作・管理を実現
• サーバーレスアーキテクチャで運用が容易
• データ分析やレポート作成を民主化

【ここがポイント】

非エンジニアのプロダクトマネージャーの救世主とも言えるMCPです。
専門的なSQLクエリを学習することなく、必要なデータを直接抽出・分析できるので業務効率化に直結します。
データドリブンな意思決定がより身近になりますね。

こんな人におすすめ

• SQLが書けないが、自身でデータ分析を行いたいプロダクトマネージャー

ナレッジ・タスク管理におすすめのMCP

Notion MCP Server

一言でいうとどんなツール？

AIエージェントがNotionの読み書きを代行してくれる

主な特徴

• ドキュメントの自動作成や更新
• タスク管理やデータベース操作を自動化
• Notionに蓄積された知識の動的な検索と活用

【ここがポイント】

議事録の要約とNotionへの転記、仕様変更に伴うドキュメントの更新など、面倒な作業をすべてAIに任せられます。
これにより、プロダクトマネージャーは定型業務から解放され、より創造的な業務に集中できる時間が増えるはずです。

こんな人におすすめ

• Notionを情報集約のハブとして利用しており、ドキュメント管理を徹底的に効率化したい方

Atlassian MCP Server

一言でいうとどんなツール？

JiraとConfluenceをAIで操作し、プロジェクト管理を自動化

主な特徴

• 自然言語でJiraのチケットを作成・更新
• Confluenceのページを自動で生成・編集
• 開発とドキュメントの連携をシームレスに

【ここがポイント】

日々のタスク管理でJiraやConfluenceを使っているプロダクトマネージャーは多いのではないでしょうか。
スプリント計画の際に、仕様書から自動でチケットを起票したり、リリースノートを自動生成したりできれば、プロジェクト管理の負担が軽減するはずです。

こんな人におすすめ

• JiraとConfluenceを中心とした開発プロセスを回しているチームの生産性を上げたい方

その他の自動化におすすめのMCP

Playwright MCP Server

一言でいうとどんなツール？

人間のようにWebサイトを操作するAIエージェントを構築できる

主な特徴

• クリック、ナビゲート、フォーム入力などのブラウザ操作を自動化
• テストスクリプトの自動生成
•   APIが提供されていないWebサービスとの連携を実現

【ここがポイント】

APIが公開されていないパートナー向けの管理画面などから、定期的に情報を取得する際に威力を発揮します。
手作業でのコピー＆ペーストや転記ミスから解放されるのは、大きなメリットではないでしょうか。

こんな人におすすめ

• 定型的なブラウザ操作を自動化し、手作業によるミスや工数を削減したい方

Stripe MCP Server

一言でいうとどんなツール？

複雑な決済処理を自然言語で制御できるバックエンド効率化ツール

主な特徴

• 顧客の作成、支払い処理、サブスクリプション管理などをAIで実行
• 複雑な決済フローの管理を簡素化
• 開発・運用業務の自動化を支援

【ここがポイント】

プロダクトマネージャーとして決済周りの仕様を考えることが多い場合、Stripeのダッシュボード操作は時に複雑ですよね。
「特定の顧客のサブスクリプションをキャンセルして」といった指示を自然言語で実行できるので、Stripeでの決済や顧客管理に関する業務を自動化したいときに役立ちます。

こんな人におすすめ

• Stripeを利用した決済システムの運用や管理を効率化したい方

👍MCPを導入してみよう

プロダクトマネージャーは、さまざまな業務に携わるため、どの業務にMCPを導入するべきか迷うこともあるかもしれません。
それでも、まずはAIを使って自動化したい業務を明確にすることが重要です。
業務ごとに最適なMCPは異なるため、複数の業務を自動化したい場合は、すべてに対応しているMCPを探すか、最も効率化できる業務に対応するMCPを導入してみてくださいね。
また、特定の外部ツールでの操作を自動化したい場合は、そのツール名で調べることで色んなMCPが見つかります。
もしGitHubやSupabase、Notionなどの場合は、ここでご紹介したMCPも参考にしてみてください。

MCPのトラッキングも忘れずに

MCPを導入したら、想定通りに稼働しているか確認することも重要です。
例えば、Notionの編集権限をAIに与える場合、意図しない更新が行われる可能性もあります。
せっかく業務を自動化できても、正しく行えないのであれば、余計な修正作業が生じてしまいます。

AIは、人間と全く同じように行動できるわけでないため、意図しない事態を最小限に抑えるためにも、導入後は人によるダブルチェックを行いましょう。

MCPは開発もできる

MCPはオープンソースで、GitHubなどで数多く公開されています。
そうしたMCPの中で、評価が高いものを利用するのも1つですが、もしリソースに余裕があれば、MCPという通信ルールのもと、Pythonなどの言語を利用して自社開発することも可能です。
自社で開発する場合は、Model Context Protocolの公式サイトもぜひ確認してみてください。

🖊️まとめ

MCPを利用することで、LLMと外部ツールの共通通信ルールとして機能してくれるため、一度設定すれば異なるLLMからでも外部ツールを自然言語で自動操作できます。

業務を自動化できるMCPは、プロダクトマネージャーだけでなく、メンバーの作業を効率化し、負担を軽減する可能性を秘めています。

MCPを選ぶ際は、「目的との整合性」「拡張性と柔軟性」「技術的要件とコスト」の観点から、自社の課題解決に最適なツールを選ぶことが重要です。
その際は、本記事でご紹介したMCPもぜひ参考にしてみてください！

✅Yoomでできること

Yoomは、さまざまなLLMやSaaSツールをノーコードで連携できるサービスです。
例えば、NotionとChatGPT、そしてGoogleフォームをYoomで連携すると、フォームに送信された内容をもとにChatGPTでテキストを作成し、完了した内容を指定のデータベースに自動保存できます。
他にも、GitHubとGeminiを連携すると、Issueが作成されたらGeminiで内容を要約して通知することもできます。
直感的な設定だけで、SaaSツールを使った多様な業務を簡単に自動化できるので、ぜひ試してみてください！

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【出典】

Model Context Protocol