エンジニア向けMCPサーバーおすすめ10選！AIエージェント開発を加速させるツールを徹底比較

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。
この記事ではその前提でエンジニアにおすすめのMCPを紹介します。

生成AIを導入する企業が増える中で、LLM（大規模言語モデル）にどうやって外部ツールを安全かつ効率的に連携させるかという課題に直面しているエンジニアは多いのではないでしょうか。個別のAPIを設定するカスタム開発は手間がかかり、セキュリティの懸念もあります。
こうした課題を解決する手段の1つがMCPの導入です。

MCPを導入すれば、AIがGitHubのIssueを自動で起票したり、データベースに自然言語で問い合わせたりといった、これまで手動で行っていた作業を自律的に実行できるようになります。  

しかし、すでに多くのMCPが乱立しており、「結局どれを使えばいいのかわからない」というのが正直なところではないでしょうか。
そこで本記事では、社内システムの構築や運用を担当するエンジニアのために、業務効率化に繋がるおすすめのMCPをご紹介します。実際に利用する際のポイントや注意点を踏まえながら解説するので、参考にしてみてくださいね！

✍️そもそもMCPとは？基本情報と選ぶポイント

本記事の想定読者

• MCPの導入に悩んでいるエンジニアの方
• エンジニアの業務を効率化できるMCPを知りたい方
• MCPを導入することでどのように業務が効率化するかを知りたい方

ＭCPとは？エンジニアが今注目すべき理由

MCP（Model Context Protocol）とは、一言でいえばAIと外部ツールの通訳者です。
ChatGPTやClaudeといった異なるLLMでも、同じMCPを利用でき、GitHubなどの外部ツールと連携できます。このようにMCPという共通のルールに基づき、Pythonなどのプログラミング言語で作成されたコードをサーバーに実装することで、LLMの種類が変わっても外部ツールと連携できる点が最大の特徴の1つです。

従来、AIと外部ツールを連携するには、ツールごとに異なるAPIの仕様を理解し、個別の連携コードを書く必要がありました。
しかしMCPがあれば、異なるLLMであっても、指示を出せばMCPが内容を理解して外部ツールに連携してくれます。
これにより、開発者はLLMごとに面倒な連携開発をする手間から解放されます。

なぜエンジニアに必須なのか？

従来のAI活用が「情報の検索・生成」に留まっていたのに対し、MCPサーバーを導入した環境では、AIが「実際の操作（Action）」を行えるようになります。

• ローカルファイルの直接編集：コピペ不要でコードを修正
• コマンド実行：ターミナルでテストやデプロイを実行
• データベース操作：SQLを書かずにデータを抽出・分析

特に、VS CodeやCursorなどのIDE、Claude Desktopといった開発者向けツールとの統合が進んでおり、開発フローの中にAIエージェントを組み込むことが、これからのエンジニアのスタンダードになっていくでしょう。

💻【エンジニア向け】おすすめMCP10選

まずは、エンジニアの業務で役立つおすすめのMCPを目的別に厳選して10個ご紹介します。  

✅エンジニアにおすすめのMCPをカテゴリごとにご紹介！

開発ワークフローの自動化におすすめのMCP

GitHub MCP

一言でいうとどんなツール？

GitHub上でのあらゆる定型作業をAIに一任できる

主な特徴

• IssueやPull Request（PR）の自動作成・管理
• コードの変更差分に基づいた要約の自動生成
• リポジトリ内のファイル検索やコード生成

【ここがポイント】

実際に「この仕様変更に対応するIssueを立てて、ブランチを切ってPRを作成して」と抽象的に指示するだけで、一連の流れをAIが完結させてくれます。
GitHubスター数が16kを超えていることからも、その信頼性の高さが伺えます。
ただし、機密情報を含むプライベートリポジトリで利用する際は、権限を最小限に絞るなど慎重な運用が必要です。

こんな人におすすめ

• GitHubでのPR作成やIssue管理に時間を取られているすべての開発者

Desktop Commander

一言でいうとどんなツール？

ローカルPCの操作を自然言語でAIに指示できる

主な特徴

• コード生成とローカルファイルへの書き込み
• ターミナルコマンドの実行とプロセス管理
• 環境構築やテストといったタスクの自動化

【ここがポイント】

GitHubのMCPコミュニティにおいて、かなり高い評価を得ています。
環境構築スクリプトの作成や、定型的なテスト実行などを口頭で指示するだけで完結できるため、開発の初速を上げたいときに役立ちます。
ただし、強力な分、意図しないコマンドが実行されるリスクもあるため、まずは安全な検証環境で試してから利用することがおすすめです。

こんな人におすすめ

• ローカルでのファイル操作やターミナル作業が多いエンジニア、環境構築を効率化したい方

FileSystem MCP

一言でいうとどんなツール？

AIによるローカルファイルの読み書きを、安全性を最優先に実現

主な特徴

• 指定したディレクトリ配下でのファイル一覧取得、読み書き
• 本MCPを含むプロジェクト全体でGitHubスターが56kを超える信頼性
•  セキュリティを重視し、誤操作を防ぐ設計

【ここがポイント】

Desktop Commanderほど多機能ではありませんが、その分シンプルで「ファイル操作」に特化している点が魅力です。
AIにドキュメントを読み込ませて要約させたり、生成したコードを特定のファイルに保存させたりといった用途で重宝している利用者が多くいます。
いきなり重要なファイルを書き換えないよう、デフォルトでユーザー確認を挟むなど、安全への配慮が徹底されているので、安心して利用しやすいMCPです。

こんな人におすすめ

• AIにコード生成やドキュメント整理をさせたいが、システムの破壊的な変更は避けたい方

GitLab MCP Server

一言でいうとどんなツール？

GitLabのCI/CD連携も視野に入れたワークフロー自動化サーバー

主な特徴

• GitLabのMerge Request（MR）やIssueの自動操作
• CI/CDパイプラインのトリガーやステータス確認
• プロジェクトやグループの管理

【ここがポイント】

GitHub MCPのGitLab版です。
特にCI/CDとの連携が強力で、「MRがマージされたら、テスト環境へのデプロイパイプラインを起動して」といった指示を自動化できるのが利用者に好評です。
GitLabを開発のメインで使っているチームにとっては導入価値が高いMCPになります。

こんな人におすすめ

• GitLabをメインのバージョン管理システムとして利用している開発チーム

データアクセスとリサーチにおすすめのMCP

Supabase MCP

一言でいうとどんなツール？

SQL不要！自然言語でデータベースを安全に操作できるサーバー

主な特徴

• 自然言語の指示をSQLに変換してデータベースを操作
• スキーマ情報をAIが参照するため、型の不整合や幻覚が激減
• 読み取り専用モードでの利用が推奨されており安全

【ここがポイント】

GitHubコミュニティで高い評価も得ているMCPです。
「先月のユーザー登録数を日別で出して」と頼むだけで、連携したデータベースからAIが正確なデータを抽出してくれます。
特に大規模なスキーマを持つデータベースでも安定して動作し、AIがもっともらしい嘘のクエリを生成するハルシネーション（嘘の回答）が減ったという声もあります。
データ分析のハードルを下げてくれる便利なMCPです。

こんな人におすすめ

• SQLを書くのが苦手な企画担当者や、データ抽出作業に追われるエンジニア

Perplexity MCP

一言でいうとどんなツール？

リアルタイムWeb検索の専門家

主な特徴

• リアルタイムでのWeb検索と情報収集
• 検索結果を要約し、必要な情報だけを抽出
• 常に最新の情報に基づいた応答をAIに生成させる

【ここがポイント】

LLMの弱点である知識が古いという問題を解決してくれるMCPです。
「最新のPythonライブラリのドキュメントを要約して」といった指示で、AIが自分でWebを検索し、正確な情報を提供してくれるようになります。
リサーチ業務の効率化を図れるため、多くのユーザーに利用されているMCPの1つです。

こんな人におすすめ

• 技術調査や情報収集をAIで効率化したいエンジニアやリサーチャー

Bright Data

一言でいうとどんなツール？

Webスクレイピングにより高品質な構造化データへのアクセスを提供

主な特徴

• ECサイトの価格情報やSNSの投稿など、構造化されたWebデータを抽出
• 高品質なプロキシネットワークにより、安定したデータ収集を実現
• あらゆるユースケースに対応できる柔軟性

【ここがポイント】

GitHubのコミュニティでトップクラスのソリューションと評価されることもあり、単純なWeb検索に留まらない、より高度なデータ収集ができるMCPです。
例えば、競合サービスの価格動向をAIに自動でモニタリングさせるといった使い方ができます。
専門的なツールなため若干学習コストはかかりますが、リサーチを効率化したい場合は、導入を検討する価値が十分にあります。

こんな人におすすめ

• 市場調査や競合分析のために、特定のWebサイトから構造化データを継続的に収集したい方

業務効率化とナレッジ管理

Notion MCP

一言でいうとどんなツール？

NotionとAIを連携してナレッジ検索やタスク管理を自動化するサーバー

主な特徴

• Notionデータベース内のタスクの読み書き、ステータス更新
• ドキュメントの内容を検索・参照し、要約を作成
• 議事録や要件定義書に基づいたコンテンツ生成

【ここがポイント】

チームのナレッジが集約されたNotionをAIが直接参照できるのが最大の強みです。
「NotionにあるA案件の要件定義書を参考にして、実装方針のたたき台を作って」という指示が可能になります。
AIとNotionを連携したさまざまな業務を自動化でき、チーム開発の潤滑油として優秀なツールです。

こんな人におすすめ

• Notionをチームのナレッジベースやタスク管理ツールとして活用しているチーム

Slack MCP

一言でいうとどんなツール？

Slackでの定型的な通知や応答をAIに任せられるコミュニケーション自動化ツール

主な特徴

• 特定のチャンネルへのメッセージ投稿
• キーワードに反応した自動応答
• 他ツールと連携し、障害発生などをSlackに自動通知

【ここがポイント】

他のMCPと組み合わせることで真価を発揮するMCPです。
例えば、「サーバーのCPU使用率が90%を超えたら、FileSystem MCPでログを取得し、その要約をSlackの障害対応チャンネルに投稿する」といった一連のフローを自動化できます。
AIによる障害の一次対応の完了を自動通知するなど、AIを使った業務の完了を通知する際に便利です。

こんな人におすすめ

• Slackをチームの主要なコミュニケーションツールとして利用しており、通知や報告業務を効率化したい方

Context7

一言でいうとどんなツール？

AIに最新ライブラリの知識を注入してコード生成の精度を向上

主な特徴

• 最新のライブラリやフレームワークのドキュメントをAIに提供
• LLMが古い情報に基づいてコードを生成するのを防ぐ
• コード生成の精度と信頼性を向上させる

【ここがポイント】

これは直接何かを操作するサーバーではありませんが、開発系のMCPと組み合わせることで効果を発揮します。
例えば、AIにコードを書かせると、古い書き方や非推奨の関数を使ってしまうことがありませんか？
Context7を併用することで、常に最新のベストプラクティスに沿ったコードが生成されやすくなります。

こんな人におすすめ

• AIによるコード生成の精度に不満を感じているエンジニア

⭐タスク管理は自動化ツールYoomでも効率化できる！

Yoomとは？ノーコードで業務自動化につながる！
複数のSaaSや業務ツールをノーコードで連携できる「Yoom」では、Notionを起点にしたタスク管理の自動化も手軽に行えます。たとえば、Notionの特定データベースでページが作成されたらClickUpにタスクを自動作成したり、Notionに新規タスクが追加されたタイミングでTickTickへ即座に登録することが可能です。Notionでの情報整理とタスク管理ツールへの反映を自動化できるため、二重入力や対応漏れを防げます。下記のテンプレートから、ぜひ実際の動きをチェックしてみてくださいね👀 

Notionに新規タスクが追加されたらTickTickに自動でタスクを登録する

試してみる

---

■概要  

「Notionに新規タスクが追加されたらTickTickに自動でタスクを登録する」ワークフローは、タスク管理を効率化するための業務ワークフローです。

‍

■このテンプレートをおすすめする方  

• NotionとTickTickを併用してタスク管理を行っている方  
• タスクの二重入力や手動同期に手間を感じている方  
• 効率的なタスク管理を目指し、自動化を導入したいビジネスパーソン  
• 複数のSaaSアプリを活用し、業務ワークフローを最適化したいチームリーダー

‍

■このテンプレートを使うメリット  

• タスク管理の一元化：NotionとTickTick間でタスクが自動連携され、情報の一貫性が保たれます。  
• 時間の節約：手動でのタスク登録作業が不要になり、他の重要業務に集中できます。  
• エラーの軽減：自動化により、手入力によるミスを防止し、正確なタスク管理が可能になります。
  

詳細を見る 試してみる

Notionの特定のデータソースでページが作成されたらClickUpにタスクを作成する

試してみる

---

■概要

Notionで管理している議事録やプロジェクト情報から、関連タスクをClickUpに手作業で登録していませんか？この繰り返し作業は時間がかかるだけでなく、転記ミスなどのヒューマンエラーの原因にもなりがちです。このワークフローを活用することで、Notionの特定のデータベースにページが作成された際に、自動でClickUpにタスクを作成できます。手作業による二度手間をなくし、スムーズなタスク管理を実現します。

■このテンプレートをおすすめする方

• NotionとClickUpを併用し、情報共有からタスク管理までを行っている方
• Notionへのページ作成後、手作業でのClickUpへのタスク登録に手間を感じている方
• タスクの起票漏れを防ぎ、プロジェクト管理をより円滑に進めたいと考えている方

■このテンプレートを使うメリット

• Notionにページを作成するだけでClickUpにタスクが自動で生成されるため、これまで手作業での登録にかかっていた時間を短縮します。
• 手動での情報転記が不要になるため、タスクの作成漏れや内容の入力ミスといったヒューマンエラーを防ぐことにつながります。

■フローボットの流れ

1. はじめに、NotionとClickUpをYoomと連携します。
2. トリガーでNotionを選択し、「特定のデータソースのページが作成・更新されたら」を設定して、自動化を開始するデータベースを指定します。
3. 次に、オペレーションで分岐機能を設定し、特定の条件を満たしたページが作成された場合のみタスクを作成する、といった条件分岐を設定します。
4. 続いて、オペレーションでNotionの「レコードを取得する」アクションを設定し、トリガーとなったページからタスク作成に必要な情報を取得します。
5. 必要に応じて、オペレーションで「日付・日時形式の変換」などを使用し、取得したデータをClickUpの形式に合わせて加工します。
6. 次に、オペレーションでClickUpの「タスクを作成」アクションを設定し、Notionから取得した情報を基にタスクを自動で作成します。
7. 最後に、Notionの「レコードを更新する」アクションを設定し、タスク作成が完了したことを元のページに反映させます。

※「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

• このテンプレートに含まれる分岐機能は、Yoomのミニプラン以上でご利用いただけるオペレーションです。フリープランでこのワークフローを実行した場合、分岐機能の部分でエラーが発生しますのでご注意ください。
• Yoomの有料プランは2週間の無料トライアルをお試しいただけます。トライアル期間中は、分岐機能を含む全ての機能やアプリ連携を制限なくご利用可能ですので、ぜひご活用ください。

詳細を見る 試してみる

🤔おすすめMCPを使ってみた！

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

検証内容

想定するユースケース：Notionに格納されているタスクをClaude上で確認する

検証項目：連携しやすさ、実際に使えるか

検証条件：

【Claude】

• Desktop版（Claude Desktop版のインストールはこちら）
• 無料プラン
• モデル：Sonnet 4.5

【Notion】

• 無料プラン

【Node.js】

• インストール済み

※Node.jsがないとNotion MCPは動作しません。
パソコンにインストールするだけで設定は不要です。（Node.js インストールはこちら)

検証方法

事前準備

1.Node.jsをパソコンにインストールしてください。

2.Notionに連携対象となるページを用意してください。

用意ができたら、設定に進みましょう。

ステップ1：Notionの設定

1.Notionにログイン後、「設定」を開く

2.「インテグレーションを作成または管理する」を選択

3.「新しいインテグレーション」を選択

4.各項目を枠下の説明に沿って設定して保存

5.コンテンツ機能でClaudeが行えるアクションを選択

※「内部インテグレーションシークレット」は、Claudeでの設定に使います。
重要な情報のため安全に管理してください。

6.連携するページを選択

「アクセス」タブを選択後、「アクセス権限を編集」をクリックしましょう。

以下のように連携したいページを選択してください。
今回は、初めにご紹介したページのみを対象にしました。

ステップ2：Claude Desktopの設定

1.Claude Desktopをインストール後、「始める」からアカウントにログイン

2.「設定」を開く

3.「開発者」から「設定を編集」を選択

4.エクスプローラーが開いたら「claude_desktop_config.json」を開く

5.GitHubのNotion MCPコミュニティからClaude用のコードをコピー&ペースト

GitHub Notion MCP

ペースト後、「ntn_****」の箇所をNotionの「内部インテグレーションシークレット」に置き換えて保存します。

6.Claude Desktopを再起動

Claude Desktopは、ウィンドウ右上の×印で閉じても、バックグランドで起動していることがあります。
その場合は、タスクマネージャーなどからアプリを終了させてください。
再起動すると、設定の「開発者」にNotion MCPが追加されています。

以上で設定は完了です。

‼️検証結果

検証項目1：連携の手軽さ

NotionやClaude上での難しい設定は必要なく、またコードもGitHubに用意されているため、簡単にNotion MCPを導入できました。
エンジニアの方であれば、Node.jsやClaude Desktop版のインストールを含めても、ご紹介した手順なら10分以内に導入できると思います。
手軽に試せるので、Notionでタスク管理などを行っているエンジニアの方には、特におすすめです！

検証項目2：実際に使えるか

今回は、ClaudeでNotionのテーブルのタスクを確認してみました。
未着手かつ優先度が高いタスクの抽出を依頼すると、正確に結果を返してくれました。
Notionをデータベースとして利用している場合は、複雑な条件検索も自然言語で指示できるので、特定の情報を探す手間が省けて便利だと思います。

また、Claude DesktopがNotionへアクセスする際に、内容を確認することもできます。
Claudeが正確なアクションを実行しているかをチェックしながら安全に運用できる点が良かったです。
動作の確認後は、アクセスの承認ステップを自動化できるので、実際に利用する際にもストレスはありませんでした。

Notionでのデータ管理を効率的に行えるだけでなく、安全を確認して運用できるので、慎重なエンジニアの方も安心して利用できると思います。

【利用したテーブル】

【Claude Desktopの結果】

正しい答えが返ってきていることがわかります。

Claude DesktopからNotionへアクセスする際に、毎回確認するステップです。

※「常に許可」「一度だけ許可」は、設定画面の「コネクタ」から編集できます。

💻MCPを導入する際の注意点

MCPの導入には、いくつか注意したい点もあります。導入前に事前に確認しておくとよいでしょう。

セキュリティと権限管理

AIにローカルファイルの「書き込み」や「削除」、ターミナルでの「コマンド実行」権限を与えることになります。意図しないファイルの削除や危険なコマンド実行を防ぐため、最初は「読み取り専用」で試すか、ツール側で許可するディレクトリやコマンドを制限する設定（ホワイトリスト方式など）を行うことを強く推奨します。

APIコストの管理

MCPサーバー経由でのデータのやり取りは、AIモデルのトークン消費量を増加させる可能性があります。特に大きなログファイルやデータベースの全件取得などを無邪気に指示すると、コストが嵩む場合があるため注意が必要です。

対応環境の確認

現在、MCPをフル活用できる主な環境はClaude DesktopアプリやCursorなどの一部のエディタに限られます。自身の開発環境が対応しているか事前に確認しましょう。

MCPのトラッキングも忘れずに

MCP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、GitHub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。
AIは、人間と全く同じように行動できるわけでないため、こ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確認しましょう。

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ね。

🖊️まとめ

本記事は、エンジニア向けのMCP（Model Context Protocol）サーバーをジャンル別にご紹介しました。
MCPは、異なるLLM（ChatGPTやClaudeなど）でも共通ルールで外部ツールと安全かつ効率的に連携させる通訳者の役割を果たし、個別API連携の手間を解消できます。
MCPを導入することで、AIを使ったさまざまな業務を自動化できるため、開発業務やリサーチ業務などの効率化に繋がります。  

導入する際は、まず目的を明確にし、その後セキュリティや権限管理、拡張性、そして運用コストの観点で判断することがポイントです。自社に合ったMCPを導入して、より生産的な体制をぜひ構築してみてくださいね！

💡Yoomでできること

👉Yoomの登録はこちら。30秒で簡単に登録できます！
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。
たとえば、Jootoでタスクが登録されたタイミングをきっかけに、その内容をNotionへ自動で追加することができます。他にも、Asanaのタスクが完了したら、Notionに完了履歴を記録するといった連携も可能です。
プログラミング知識がなくても、画面操作だけで手軽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！

Jootoでタスクが登録されたらNotionに追加する

試してみる

---

■概要

Jootoでタスクが登録されたらNotionに追加するフローです。

Yoomではプログラミング不要でアプリ間の連携ができるため、簡単にこのフローを実現することができます。

‍

‍■このテンプレートをおすすめする方

1. Jootoでタスク管理を行っている方

・プロジェクトのタスクを一元管理している方

・Jootoに登録されたタスクを他のツールにも連携している方

2. Notionのデータベース機能を利用している方

・各タスクへの優先度を設定して業務を進めている方

・Jootoのタスク情報をNotionに自動で連携したい方

‍

■このテンプレートを使うメリット

JootoのタスクをNotionに連携することで、チームメンバーへの情報共有をスピーディーにすることができます。
しかし、Notionへの連携は手動で行う必要があり、登録するタスク数が多いとその分時間がかかるため、手間だと感じているかもしれません。

このフローでは、Jootoでタスクが登録されると自動でNotionに追加できるため、タスク追加をシームレスに行うことができます。
Notionにおける手動入力の作業が不要となるため、タスクの追加漏れを防ぎ、タスクへの対応もスムーズにすることが可能です。

また、チャットツールと連携することでNotionに追加されたタスクを任意のメンバーに通知することもできます。

‍

■注意事項

・Jooto、NotionのそれぞれとYoomを連携してください。

・トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。

・プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。

詳細を見る 試してみる

Asanaのタスクが完了したらNotionに完了履歴を記録する

試してみる

---

■概要

Asanaで管理しているタスクが完了した後、その履歴を別途Notionに手作業で転記していませんか？
この二重入力は手間がかかるだけでなく、記録の漏れや入力ミスといったヒューマンエラーの原因にもなり得ます。
このワークフローを活用すれば、Asanaでタスクが完了するだけで自動的にNotionのデータベースに完了履歴が記録されるため、プロジェクトの進捗管理を正確かつ効率的に行うことが可能です。

■このテンプレートをおすすめする方

• AsanaとNotionを併用し、タスクの完了報告や履歴管理を手作業で行っている方
• プロジェクトの進捗状況をNotionで一元管理しており、更新作業の効率化を求めている方
• タスク管理における転記作業を自動化し、ヒューマンエラーを防ぎたいと考えている方

■このテンプレートを使うメリット

• Asanaでのタスク完了をトリガーにNotionへ自動で情報が記録されるため、これまで手作業での転記に費やしていた時間を短縮できます。
• 手作業による転記ミスや記録漏れといったヒューマンエラーを防ぎ、常に正確なタスク完了履歴をNotion上で維持することが可能になります。

■フローボットの流れ

1. はじめに、AsanaとNotionをYoomと連携します。
2. 次に、トリガーでAsanaの「特定のプロジェクトのタスクが完了したら」アクションを設定します。
3. 最後に、オペレーションでNotionの「レコードを更新する」アクションを設定して、Asanaのタスク完了情報をNotionのデータベースに記録します。

※「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

• 「レコードを更新する」では、トリガーで取得した情報を変数として引用・設定できます。

■注意事項

• Asana、NotionのそれぞれとYoomを連携してください。

詳細を見る 試してみる

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
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