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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。
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。
■概要
GitHubで管理しているIssueを、CRMであるFreshsalesへ手作業で連携していませんか?特に複雑なIssueや多数のコメントを含むものは、手動で要約して転記するのに時間がかかり、対応の遅れや情報共有の漏れにつながることがあります。このワークフローでは、GitHubで新しいIssueが作成されると、その内容を自動で要約し、必要なテキストを抽出してFreshsalesでタスクを自動で作成します。GitHubとFreshsales間の連携を自動化することで、開発と顧客対応チームの協力を円滑にし、業務効率を向上させます。
■このテンプレートをおすすめする方
■このテンプレートを使うメリット
GitHubでのIssue作成から要約、テキスト抽出、そしてFreshsalesへのタスク作成までのプロセスを自動化することで、手作業での情報転記やタスク作成にかかっていた時間を短縮できます。コピー&ペーストによる転記ミスやタスク作成漏れを防ぎ、作業の精度と効率を高めることができます。
■フローボットの流れ
※「トリガー」:フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」:トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
■注意事項
■概要
Discordでの活発な議論や情報共有は有益ですが、後から内容を追いかけたり、重要な情報をGoogle ドキュメントに手作業でまとめたりする業務に手間を感じてはいないでしょうか。このワークフローを活用すれば、Discordの特定チャンネルへの投稿をトリガーに、AIが自動で内容を要約し、指定のGoogle ドキュメントへテキストを追加します。これにより、議事録作成やナレッジ共有にかかる工数を削減し、情報資産の蓄積を円滑に進めることが可能です。
■このテンプレートをおすすめする方
■このテンプレートを使うメリット
■フローボットの流れ
※「トリガー」:フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」:トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
■注意事項