MCPサーバー、何がおすすめ？業務効率化を実現するおすすめ10選をご紹介

 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。

たとえばChatGPTやClaudeに代表されるLLMは、多くの企業が業務へ導入していますよね。
しかしそうしたAIが真価を発揮するには、社内の各種ツールやデータベースといった「外部の世界」とスムーズに連携する必要があります。
このAIと外部ツールの連携を標準化し、安全かつ効率的に実現する技術こそがMCP（Model Context Protocol）サーバーです。

これまでは、ツールごとに個別のAPI開発や認証設定の必要があり、利用するLLMの数だけ設定する手間がかかりました。
こうした手間をなくすために開発されたMCPにより、ChatGPTでもClaudeでも同じMCPサーバーを導入するだけで外部情報と連携がスムーズにできます。

この記事では、MCPサーバーを導入することで、具体的にどのような業務が自動化・効率化できるのかをご紹介するので、あなたの目的に合った最適なサーバーを見つける際にきっと役立つはずです。

✍️そもそもMCPサーバーとは？選ぶポイント

MCPサーバーを使う前に、どんなものなのかを知っておきましょう。
MCPサーバー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。

本記事の想定読者

• MCPサーバーの選び方で迷っている方
• MCPサーバーを選ぶポイントを知りたい方

MCPサーバーとは

MCPサーバーをひと言で表すなら、AIが外部のツールやサービスと会話するための中継役です。

通常、AIがSlackやGitHub、データベースなどの外部ツールを操作するには、それぞれのツールが提供する独自のAPI（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）に合わせて、個別の連携プログラムを開発する必要があります。
これは非常に手間がかかり、セキュリティ管理も複雑になりがちです。

MCPサーバーは、このバラバラだった通信方法をMCPという共通のプロトコルで標準化します。
これまでのようにAIと外部ツール間で複雑なAPI設定をしなくても、MCPサーバーを導入するだけで、ChatGPTからでもClaudeからでも指示を出せる点が最大のメリットの1つです。

MCPサーバーの特徴

MCPサーバーを利用する際は、その特徴を知っておくことも重要です。
ここでは、MCPサーバーに共通する特徴をわかりやすくまとめるので、ぜひ確認してくださいね。

【MCPサーバーの特徴】

• 異なるLLM間でも問題なく動作するため、他社LLMへの乗り換えや複数のLLMを併用する際にそのまま再利用できる
• 共通仕様により、個別の連携処理を実装する手間が減り、開発工数や運用コストの削減に繋がる
• リアルタイムで外部の最新情報へアクセスできる
• MCPサーバーは、アクセスしたい外部システムやデータソースに特化して実装される
• 単一の外部ツールにアクセスできるタイプと複数の外部ツールにアクセスできる統合タイプがある
• MCPサーバーは人がAPIを使って連携する作業を、AIのために肩代わりしてくれている
• 導入する際に基本的なプログラミングの知識は必要になる

MCPサーバーを選ぶ際の3つのポイント

数多くのMCPサーバーが乱立する中、自社に最適なものを選ぶには、以下の3つのポイントを意識することが重要で

1.目的の明確化：何を自動化したいか

AIを使った業務は多様化しており、どの業務を効率化するかを明確にすることが重要です。
例えば、複数のMCPサーバーの導入を考えているときは、最も効率化できるものから導入することがおすすめです。
また、開発ワークフローの効率化が目的ならGitHubなどのプロジェクト管理ツール用、データ活用を促進したいならデータベース系、チーム間の情報共有を円滑にしたいならSlackやNotionといったように、解決したい課題によって選ぶべきサーバーは異なります。まずは、どの業務の、どの部分をAIに任せたいかを具体的にしましょう

2.安全性と信頼性：安心して任せられるか

MCPサーバーは社内の様々なツールにアクセスする重要な役割を担うため、セキュリティも重要です。
開発元が信頼できるか、コミュニティで活発にメンテナンスされているか、最終更新日が古くないか、認証や権限管理の仕組みはしっかりしているか、といった観点で評価してみてください。
安易に提供元が不明のサーバーを利用するのは避けるようにしましょう。

3.拡張性と運用コスト：将来を見据えているか

現在は特定のツール連携だけで十分でも、将来的に他のツールも連携したくなるかもしれませんよね。
その場合、新しいツールを簡単に追加できるか（拡張性）は重要なポイントです。
また、サーバーの構築や監視、アップデートといった運用コストも考慮に入れる必要があります。
拡張性や運用コストの観点もサーバーを選ぶ際に参考にしましょう。

✅【目的別】おすすめMCPサーバー10選

ここからは、具体的な利用シーンに合わせて、特におすすめのMCPサーバーを3つのカテゴリに分けてご紹介します。

開発ワークフローにおすすめのMCPサーバー

1. GitHub MCP

一言でいうと

 コーディング作業の面倒な周辺業務をまるっと自動化

主な特徴

• リポジトリのクローン、ブランチ作成、コミット、プッシュ操作
• IssueやPull Requestの作成、一覧取得、コメント投稿
• 自然言語での指示に基づき、一連のGit操作を自動実行

【ここがポイント】

GitHubを使った開発業務の効率化を図れるMCPです。
例えば、AIに「〇〇の機能改善のためのブランチを切って、最新の変更を取り込んで」と指示するだけで、面倒なコマンド操作が完了します。
特に、PR作成時にテンプレートに沿った説明文を自動生成してくれる機能が、ドキュメント作成の手間を削減してくれると人気です。

こんな人におすすめ

•  GitHubでの操作やPR作成に時間を取られている開発者

2. Jira MCP

一言でいうと

開発のチケット管理から解放してくれる

主な特徴

• チケット（Issue）の作成、更新、ステータス変更
• 担当者の割り当てやコメントの追加
• コードのコミットメッセージと連携したチケットの自動更新

【ここがポイント】

AIに指示を与えるだけで、チケットの管理を行ってくれます。
また、GitHubも利用している場合、GitHub MCPと組み合わせることで、「バグ修正のコードをプッシュしたら、自動で関連するJira Softwareのチケットのステータスを『レビュー待ち』に変更し、QA担当者にメンションする」といった連携も可能です。
これまで手作業で更新していた細々とした管理業務がなくなり、開発に集中できる時間を増やせると好評です。

こんな人におすすめ

• チケットの更新漏れや管理の手間に悩まされている開発チーム

 

3. Shell/CLI MCP

一言でいうと 

AIにサーバー操作を任せられる、強力かつ繊細なサーバー

主な特徴

• サーバー上での任意のシェルコマンドやCLIツールの実行
• ビルド、デプロイ、テストなどの定型的なCI/CDタスクの自動化
• ファイルシステムの操作（ファイルの作成、編集、削除）

【ここがポイント】

「本番環境のアプリケーションを再起動して」といった指示をAIに任せられる点が人気です。
ただし、`rm -rf /`のような破壊的なコマンドを実行できてしまうリスクも伴います。
そのため、実行前に必ず人間の確認を挟む設定は必須です。
諸刃の剣ではありますが、使いこなせれば運用業務の自動化に絶大な効果を発揮する可能性が秘められています。

こんな人におすすめ

• サーバーの運用やデプロイ作業を自動化したいインフラ担当者

データとナレッジの活用におすすめのMCPサーバー

4. PostgreSQL / Supabase MCP

一言でいうと

自然言語でデータベースと対話できるデータアナリスト

主な特徴

• SQLを書かずに、自然言語でデータベースのクエリを実行
• データの取得、追加、更新、削除の操作
• データベーススキーマ（テーブル構造）の参照

【ここがポイント】

「先月の売上トップ5の顧客情報を教えて」とチャットで聞くだけで、AIが適切なSQLを生成・実行し、結果を返してくれます。
SQLが苦手なメンバーでも、気軽にデータにアクセスできるようになるため、データベースの情報を効率的に活用したいときに人気です。

こんな人におすすめ

• データ分析のハードルを下げ、全社的にデータ活用を推進したいチーム

5. Notion MCP

一言でいうと

AIが自動でドキュメントを整理・作成してくれるナレッジマネージャー

主な特徴

• Notionのページやデータベースの読み取り、書き込み
• 議事録や日報などの定型ドキュメントの自動作成・更新
• 社内ドキュメントをAIの知識ベースとして活用

【ここがポイント】

Slackでの議論の内容をAIが要約し、自動でNotionの会議議事録ページに追記するフローなどを構築できます。
これにより、面倒な転記作業がなくなり、情報の属人化も防げます。
また、AIを使った社内サポート窓口では、Notionに保存した社内ナレッジを直接参照してくれるため、ハルシネーション（AIの嘘）が減少し、回答の精度が向上する点が好評でした。

こんな人におすすめ

• 社内の情報共有やドキュメント管理を効率化したいと考えている方

6. Grafana MCP

一言でいうと

サーバーの異常をAIが検知し、教えてくれる監視オペレーター

主な特徴

• Grafanaのダッシュボードやアラート情報の取得
• 自然言語をPromQLやLogQLクエリに翻訳して実行
• インシデント発生時の原因調査をAIが支援

【ここがポイント】

「昨日の夜間バッチでエラーレートが急上昇した原因を調べて」といった曖昧な指示でも、AIが関連するメトリクスやログを横断的に調査し、原因の仮説を立ててくれます。
複雑なクエリ言語を覚えなくても、対話形式でインシデントの初期調査を進められるため、障害対応の初動が早くなったという声もありました。

こんな人におすすめ

• システムの監視やインシデント対応の効率化を目指すSRE・運用担当者

チームの連携や業務プロセスを自動化するおすすめのMCPサーバー

7. Slack MCP

一言でいうと

チームのコミュニケーションを円滑にするアシスタント

主な特徴

• 指定したチャンネルのメッセージの読み取り、投稿、返信
• スレッドの要約や特定キーワードを含むメッセージの通知
• リアクションの追加やファイルのアップロード

【ここがポイント】

メッセージ管理を簡単にできる点が便利です。
例えば、毎朝、前日の主要なチャンネルのやり取りをAIが要約してダイレクトメッセージで送ってくれるようにする使い方があります。
これにより、大量の未読メッセージを追いかける時間がなくなり、重要な情報の見逃しを防ぐことに繋がります。
特に、承認フローなど、重要だけど定型的なコミュニケーションの見逃しを防ぐのに役立ちます。

こんな人におすすめ

• Slackの情報量に圧倒されている方、コミュニケーションコストを削減したいチーム

8. Gmail MCP

一言でいうと

面倒なメール作業を肩代わりしてくれる超有能な秘書

主な特徴

• メールの受信、閲覧、新規作成、返信、削除
• 添付ファイルのダウンロードと内容の解析
• 特定の条件（送信者、件名など）に基づくメールの自動仕分け

【ここがポイント】

問い合わせ窓口に来る定型的な質問メールに対して、AIが内容を判断し、適切なテンプレートを用いて返信ドラフトを自動作成するといった使い方があります。
人間は最終確認をするだけで済むため、メール対応の工数を大幅に削減できたという声もあります。
使い方次第で、日々のメール業務から解放される可能性を秘めているMCPサーバーです。

こんな人におすすめ

• 大量のメール処理に追われているカスタマーサポートや営業担当者

9. Salesforce MCP

一言でいうと

AIが営業活動をサポートしてくれる

主な特徴

• 顧客情報（取引先、商談、ToDo）の参照・登録・更新
• 自然言語によるレポートの生成
• 営業活動の履歴を自動で記録

【ここがポイント】

メールやカレンダーの情報から、AIが「〇〇社との打ち合わせ内容をSalesforceに記録しますか？」と提案し、承認するだけで活動履歴が登録されます。
営業担当者が面倒に感じがちなCRMへの入力作業を自動化することで、データの精度が向上し、営業活動に集中できる点が人気です。

こんな人におすすめ

• CRMへのデータ入力の手間を減らし、営業の生産性を向上させたいマネージャー

10. Stripe MCP

一言でいうと

請求や支払い管理を自動化できる

主な特徴

• 顧客への請求書の発行と支払いリンクの生成
• 支払い状況の確認やサブスクリプションの管理
• 売上データの取得とレポート作成

【ここがポイント】

プロジェクト管理ツールと連携し、「タスクが完了したら、自動で顧客に請求書を送付する」といったフローを構築できます。
手作業だと発生しやすい請求漏れや金額ミスを防げるため、経理部門の負担を軽減できると好評です。
また、ビジネスの根幹であるお金の流れを正確かつ迅速に管理できる点も魅力の1つです。

こんな人におすすめ

• 請求書発行などのバックオフィス業務を自動化し、本業に集中したいスモールビジネスの経営者

🤔Notion MCPを実際に使ってみた！

今回はおすすめMCPツールから抜粋して、Notion MCPをChatGPTに繋げてみました。

検証内容

検証条件：ChatGPTプロプラン。モデルはGPT5.1を使用

想定するユースケース：Notionに格納されているナレッジをChatGPT上で確認する

検証項目：連携の手軽さ、実際に使えるか

検証方法

1．ChatGPTの「設定」から「アプリとコネクター」画面にうつり、Notionのコネクターを選択（今回はすでに連携しているため、本画像ではNotionは表示されていません）。

2．Notionを選択すると、下記のような画面となるため「接続する」という黒いボタンを選択

3．すると、下記のような画面となる。連携するワークスペースが問題なければ、「続行」を押す

4．これで連携は完了です！あとはChatGPTとやり取りを始める際、＋マークから「さらに表示」、「Notion」を押下することでNotion MCPを活用できます。

検証結果

検証項目：連携の手軽さ

やはり連携の手軽さが話題のMCPツールならでは。
たった3STEPでChatGPTとNotion MCPを連携でき、すぐに利用できました。
非エンジニアでも簡単に連携でき、活用の幅が広がると感じます。

検証項目：実際に使えるかどうか

今回は勤務体系という社内ナレッジについて、Notion MCPを使ってChatGPTから情報を呼び出してみました。
NotionとChatGPTを行き来することなく情報を取得できるため、大きな時短につながります。

またNotionページのIDを入れると、そのページに書いてある情報を整理してまとめてくれる点も非常に便利です。
複数の複雑なナレッジを管理しやすいため、業務効率化につながります。

MCPサーバーを導入しよう

まずMCPサーバーを導入する際は、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。
また複数の外部ツールと連携したい場合は、MCPサーバーが対応しているかを確認することも忘れないでくださいね。

例えば、GitHubなどの特定の外部ツールのみと連携して業務を自動化したい場合は、GitHub MCPを選ぶことになります。
もしGitHubだけでなくSlackにも連携したい場合は、そのMCPサーバーがGitHubとSlackの両方と連携できる必要があります。

自社で効率化したい業務が決まっていないときは、候補となる作業と関連するツールを一覧にして比較してみてください。
一方で、自動化したい業務が決まっている場合は、最初にご紹介したポイントを参考に、MCPを選んでみてください

MCPサーバーのトラッキングも忘れずに

MCPサーバーは、導入して終わりではありません。
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、AIにデータを操作する権限を与える場合、意図しない更新が行われることもあります。
そうした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、想定通りに自動化できているかを忘れずに確認しましょう

MCPサーバーは開発もできる

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サーバーを利用する以外にも、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。

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、SlackとChatGPTをYoomで連携すると、チャンネルに来た質問に対する回答を自動で作成して返答できます。
他にも、NotionとClaudeの連携により、議事録をテーブルに追加すれば、要約を自動で作成することもできます。
直感的な設定だけで、簡単に業務の自動化フローを構築できるので、ぜひ試してみてください！

[Yoomとは]

🖊️まとめ

MCPサーバーを導入することで、異なるLLMでも社内の各種ツールやデータソースと連携できるようになります。
この仕組みにより、ChatGPTやClaudeといった異なるLLMで同じサーバーを利用でき、ツールごとの個別開発や認証設定の手間を解消できます。

導入の際は、まず何を自動化したいかという目的を明確にすることが重要です。
その上で、連携したい全ての外部ツールに対応しているかを確認しましょう。
また、社内の機密データに関わるため、開発元の安全性とサーバーの拡張性を考慮して選ぶこともポイントです。

SlackやGitHubなど特定のサービスに特化型のサーバーや、複数の外部サービスにアクセスできる統合型サーバーを活用して、手作業の転記や複雑な定型作業をAIに任せ、業務を効率化してみてくださいね！