・
近年、人事労務の現場では、勤怠管理システム、給与計算ソフト、社内Wiki（Notion等）、採用管理ツールなど、多数のSaaSが導入されています。しかし、それぞれのデータが分断されており、「システムからCSVをエクスポートして別のシステムに手入力する」「社員からの問い合わせに対して、複数のファイルを開いて回答を探す」といったアナログな作業に忙殺されている人事担当者は少なくありません。
そこで注目されているのが、MCPサーバー（Model Context Protocol Server）です。これは、Claudeなどの最新AIモデルと社内のデータベースや業務ツールを安全かつシームレスに接続する技術です。
本記事ではMCPの概要から、人事労務業務を劇的に効率化できるおすすめのMCPを紹介します。AIを活用して、データ入力や情報検索のルーチンワークを自動化し、戦略的な人事業務に時間を割きたいと考えている方は、ぜひ参考にしてみてください。
✍️MCPについて
本記事の想定読者
本記事は、主に以下のような方を想定して執筆しています。
MCPとは？
MCP（Model Context Protocol）は、AIが外部のデータやツールと会話できるようにするための共通規格です。そしてMCPは、その規格に基づいて実際にAIと業務システムをつなぐ「中継役」を果たします。
従来、AIに社内データを読み込ませるには複雑な開発が必要でしたが、MCPを利用することで、まるでPCにUSBメモリを挿すような感覚で、AIに「社内データベース」や「Notion」、「GitHub」などの機能を追加拡張できます。
💻【目的別】おすすめMCPカテゴリ一覧
人事・労務業務の効率化に役立つMCPを、目的別に分類しました。
人事業務で使える MCPおすすめツール を一覧で比較した表なので、まずは自社の課題に合うカテゴリを確認してみてください。これらのMCPが実際にどんな業務で役立つのか、次の章では目的別にわかりやすくご紹介します。
✅【目的別】おすすめMCP10選をカテゴリごとにご紹介！
ここでは、人事担当者が押さえておくべきMCPを具体的に紹介します。エンジニア向けのツールも含まれますが、人事データ活用やエンジニア採用の文脈で役立つ視点で解説します。
【A：社内情報の検索・整理に役立つツール】
Notion MCP Server
【一言でいうとどんなツール？】
社内の情報が集まるNotionとAIを直結させ、情報検索や整理を自動化するツール
【主な特徴】
【ここがポイント】実際に使ってみた感想
「人事にとってNotionは情報の宝庫ですが、検索性が課題でした。このサーバーを使うと、Claude上で『〇〇規定の変更点は？』と聞くだけでNotionから正確な情報を引っ張ってきてくれるので、問い合わせ対応が劇的に減ります。ただし、権限設定を間違えると見せてはいけない情報までAIが読み取ってしまうので注意が必要です。」
【こんな人におすすめ】
社内WikiとしてNotionを活用している方、規定やマニュアルの検索を効率化したい方
【B：従業員データの分析・管理に役立つツール】
PostgreSQL MCP
【一言でいうとどんなツール？】
勤怠や給与データが入ったデータベースをAIが直接分析してくれるツール
【主な特徴】
【ここがポイント】実際に使ってみた感想
「SQLが書けない人事担当者でも、『先月の残業時間が長い部署トップ3は？』と自然言語で聞くだけでデータが出てくるのは感動的です。シフト管理や従業員データの分析において、エンジニアに依頼する手間が省けます。」
【こんな人におすすめ】
SQLは書けないが詳細なデータ分析をしたい方、勤怠データの傾向を把握したい方
MySQL MCP
【一言でいうとどんなツール？】
MySQLデータベースに接続し、複雑なデータ抽出をAIに任せられるツール
【主な特徴】
【ここがポイント】実際に使ってみた感想
「PostgreSQL版と同様に便利です。社内システムがMySQLで構築されている場合はこちらを選択します。AIがテーブル構造を理解してくれるので、複雑な結合条件なども人間が考える必要がありません。」
【こんな人におすすめ】
社内システムがMySQLベースの方、データ抽出業務を自動化したい方
【C：人事システム・業務特化の連携ツール】
glama.ai（人事向けMCP）
【一言でいうとどんなツール？】
従業員情報の検索や休暇申請など、人事業務に特化した操作を効率化するツール
【主な特徴】
【ここがポイント】実際に使ってみた感想
「汎用的なデータベースツールとは違い、最初から『人事業務』を想定して作られているため、使い勝手が良いです。特に多国籍なメンバーがいる企業での休暇管理などで威力を発揮しそうです。」
【こんな人におすすめ】
グローバルな組織の人事担当者、特定の人事業務をピンポイントで効率化したい方
HR Partner連携（MCP活用）
【一言でいうとどんなツール？】
HR Partnerという人事システムと連携し、オンボーディング等を自動化する仕組み
【主な特徴】
【ここがポイント】実際に使ってみた感想
「オンボーディングはタスクが山積みになりがちですが、これをMCP経由で自動化できると、人間は『歓迎する』というコア業務に集中できます。データ連携処理時間が短縮されるという報告もあり、実益が高いです。」
【こんな人におすすめ】
HR Partnerを利用している方、入社手続きの工数を削減したい方
Sage HR連携（MCP活用）
【一言でいうとどんなツール？】
Sage HRのデータを活用し、手作業の削減と意思決定支援を行う仕組み
【主な特徴】
【ここがポイント】実際に使ってみた感想
「給与明細の封入や転記作業に悩む方には、こうしたシステム連携による『手動入力ゼロ』の世界は魅力的です。レポート作成機能が強化されることで、経営層への報告もスムーズになります。」
【こんな人におすすめ】
Sage HRを利用している方、レポート作成業務を効率化したい方
【D：エンジニア採用・技術組織管理に役立つツール】
GitHub MCP（MCP活用）
【一言でいうとどんなツール？】
GitHubのリポジトリ情報をAIで解析し、開発状況の可視化やエンジニア採用の判断材料を自動生成する仕組み
【主な特徴】
【ここがポイント】実際に使ってみた感想
「エンジニア採用では候補者のGitHubを見ても“結局どこが優れているのか”判断が難しい場面がありますが、このツール経由でAIに要約させると、使用言語・頻度・コード品質などが一目でわかります。採用担当にとって強力な武器になると感じました。」
【こんな人におすすめ】
エンジニア採用担当者、社内エンジニアの活動状況を把握したい方
AWS MCP Servers（MCP活用）
【一言でいうとどんなツール？】
AWSリソースの状態をAIが読み取り、インフラ管理やコスト把握を支援する仕組み
【主な特徴】
【ここがポイント】実際に使ってみた感想
「直接的に人事業務を行うツールではありませんが、社内システムの基盤であるAWSの稼働状況やコストを情シス担当と共有する際に役立ちます。技術部門と同じ視点を持つための ‘共通言語’ としてMCPが機能します。」
【こんな人におすすめ】
情シスとやり取りする事が多い人事担当者、クラウドコストを把握したい管理部門
Cloudflare MCP Server（MCP活用）
【一言でいうとどんなツール？】
Cloudflare環境をAIが解析し、ログ分析やワーカー管理を自然言語で行える仕組み
【主な特徴】
【ここがポイント】実際に使ってみた感想
「ログ分析は専門知識が求められますが、『昨日不審なアクセスはあった？』と自然言語で調べられるのは非常に便利です。セキュリティ監査や労務リスク管理の一環としても活用できるポテンシャルがあります。」
【こんな人におすすめ】
セキュリティ・コンプライアンスを重視する管理部門の方
Docker MCP server（MCP活用）
【一言でいうとどんなツール？】
Dockerコンテナの管理・調査・デバッグをAIと対話しながら行える仕組み
【主な特徴】
【ここがポイント】実際に使ってみた感想
「人事評価システムなどの検証環境を整える際、エンジニアに依頼せずAIと対話してセットアップできる可能性があります。DX担当者の“技術的自立”を後押しするツールだと感じました。」
【こんな人におすすめ】
社内ツールの運用担当者、技術検証を自分で行いたいDX推進メンバー
🤔人事担当者におすすめのMCPを試してみた！
人事担当者の業務で特に多いのが「就業規則に関する問い合わせ」です。忌引休暇や申請手続きは、社員からの質問頻度も高く、担当者の負担になりがちです。
そこで今回はClaude DesktopとNotion MCP サーバを接続しNotion内の就業規則ページをAIが正しく参照できるのかを検証しました。
結論からお伝えすると、今回使用したモデルではどちらでも約10秒ほどで結果が返ってきました。
回答の根拠が就業規則ページから取得されたものであるかを、人の目で照合しながら丁寧に確認したので、以下から設定を始めていきましょう。
使用ツール
検証方法
検証スタート
【準備】
まずは、Claude Desktopアプリを公式サイトからダウンロードしましょう。
使用しているPCに合ったものを選択してください。
つぎにNode.jsも用意します。こちらもダウンロードするだけなのですが、ClaudeでMCPを起動するために必須なので忘れないようにしておきましょう！
こちらも、ご自身のPCに合ったものを選択するだけで完了です。
続いて、Notionの設定です。ClaudeがNotionのデータにアクセスするためのAPIトークンを発行します。
Notion内のインテグレーションページで「＋新しいインテグレーション」を選択してください。
必須項目を任意で設定していきます。就業規則が保存されているワークスペースを選び、種類は「内部」のまま保存しましょう。
保存すると「内部インテグレーションシークレット」が表示されたページに移動します。これをコピーしておきましょう。
次に「アクセス」のタブに移動して、就業規則が書かれているデータベースへのアクセスを許可しておきましょう。
ここまで進められたら、コピーしたトークンをClaude Desktopに登録します。Claud Desktopの右上から設定を開いてください。そのまま「開発者」→「設定を編集」と進んでいきます。
そのまま「開発者」→「設定を編集」と進んでいくとclaude_desktop_config.jsonのファイルが開かれます。
中身を確認して｛｝ など何か文字が入っている場合はすべて消してください。代わりに以下のものをコピペしましょう。
{
"mcpServers": {
"notionApi": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@notionhq/notion-mcp-server"],
"env": {
"OPENAPI_MCP_HEADERS": "{\"Authorization\": \"Bearer コピーしたシークレットトークン\", \"Notion-Version\": \"2022-06-28\" }"
}
}
}
}
設定ができたら保存して、Claud Desktopをいったん閉じます（念のためタスクマネージャーからタスクの終了までもしておきます。）
その後、再度開き「開発者」の項目を確認し、NotionAPIが動いていれば設定は成功です。
次に、Notion内に保存してある就業規則のページに移動します。右上の「…」から「接続」をクリックして先ほど設定したインテグレーションを探して選択しましょう。
これで準備は完了です！次からは実際にプロンプトを使用して検証してみます。
【検証】
今回は「祖母が亡くなった場合の忌引休暇の日数」と「申請に必要な手続き」について質問します。Notionの該当箇所は以下の通りです。
上記の情報をClaud Desktopでプロンプトを入力した際に正しく取ってこれるか？同じプロンプトで2パターンで検証してみます。
まずは、Sonnet4.5で検証してみましょう。
10秒ほど待つと結果が出力されました！
では、同じプロンプトをHaikuに投げてみましょう。結果が出てくるまでの時間は先ほどと同じく10数秒程度でした。
今回、Claud Desktop経由でNotionの「就業規則」ページを参照し、「祖母が亡くなった場合の忌引休暇の日数と申請方法」について回答できるかを検証しました。
その結果を、次の3つの観点からまとめます。
① 正しい就業規則ページを参照できているか
Sonnet 4.5・Haiku 4.5 ともに、Claud Desktop で設定したプロンプトに基づき、
Notionの就業規則ページを正しく読み取り、対象箇所（忌引休暇の条文）を参照して回答できました。
→ どちらのツールも、正しくページ参照ができていることを確認
② 表データ（親等ごとの日数）を正確に読み取れているか
就業規則の該当表には「祖父母・叔父・叔母が亡くなった場合：5日」という記載があります。
Sonnet 4.5 は「祖母が亡くなった場合は5日」と正確に抽出
両モデルともに、表構造を正しく理解し、2親等＝5日という規程を正確に反映した回答ができていました。
③ 申請フローや注意点など周辺情報も網羅できているか
ページには、日数以外にも以下の説明が含まれています。
注意点（所在地が遠い場合など、追加休暇に関する補足）
各AIの回答内容を比較したところ
どちらも周辺情報を含めた回答ができており、単なる日数回答ではなく、実務に必要な情報まで網羅できていることが確認できました。
以上から、今回の検証では、Sonnet 4.5・Haiku 4.5ともに
この3点を問題なくクリアし、就業規則の実データを根拠にした正しい回答を生成できることが確認できました！
検証自体は順調に進みましたが、いくつか注意が必要な点もありました。
人事労務の現場では、勤怠管理・給与計算・社内Wiki・採用管理などツールが増える一方で、データ分断により「検索に時間がかかる」「手入力が多い」といった非効率が生じています。こうした課題を解消する技術として、ClaudeなどのAIと Notion・データベース・HRシステムを安全に接続できる MCPが注目されています。
本記事では、人事担当者向けに、社内規定の自動回答、勤怠データ分析、オンボーディング自動化などに役立つMCPを目的別に整理し、Notion MCP Serverを使った就業規則参照の検証結果も紹介しました。
Sonnet 4.5・Haiku 4.5ともに、就業規則ページの参照、表データの読み取り、申請フローの理解まで高い精度で行えることが確認できる一方、設定ファイルの記述やバックグラウンドタスク、Notion側の接続設定など、導入時のつまずきポイントも明らかになりました。
デジタルによる人事業務改革を進めるうえでは、単にツールを増やすのではなく、複数システムをAIで横断利用できる基盤づくりが重要です。MCPはその中核となる技術であり、人事担当者が戦略業務に集中できる環境づくりを後押しします。
MCPの強みを活かしながら、Yoomのテンプレートで手軽に自動化を始め、戦略業務に集中できる環境を整えていきましょう。Yoomなら難しいコードの設定は不要で人事業務を効率化できます！
今時間を取られている業務、手放してみませんか？
[Yoomとは]
