【2026年最新】MCPサーバーおすすめ15選｜Claude Code・Desktop対応の導入方法付き

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# Claude Code vs Cursor どっちがいい？【2026年徹底比較】現役エンジニアが実測で評価

この指示書は https://akahara-vlab.com/claude-code-vs-cursor-comparison/ の内容をClaude Codeコマンドとして実行するためのものです。

## 概要

Claude CodeとCursorを料金・機能・使い勝手で徹底比較。CLI派かIDE派か、あなたに合ったAIコーディングツールの選び方を現役エンジニアが解説します。

## 使い方

1. このテキストを `.claude/commands/claude-code-vs-cursor-comparison.md` に保存
2. Claude Codeで `/claude-code-vs-cursor-comparison` と入力して実行

## 指示

上記の記事の知識をもとに、ユーザーの質問に回答してください。
記事URL: https://akahara-vlab.com/claude-code-vs-cursor-comparison/

わさびです。

MCPサーバー、使っているだろうか。

Claude CodeやClaude DesktopにMCPサーバーを接続すると、AIができることが一気に広がる。ファイルシステムの操作、GitHubとの連携、データベースへのアクセス、Webの検索。これまで手動でやっていた作業をClaudeが直接こなせるようになる。

2026年2月時点で、公開されているMCPサーバーは10,000件を超えた。さすがに全部確認するのは無理だ。

この記事では、実際に使えて、メンテナンスも継続されている定番15本を厳選した。用途別に分類して、設定コマンドまで載せてある。まず試してみたい人向けに、最初の3本から紹介する。

なお、MCPの仕組み自体については「Claude MCP完全ガイド」を先に読んでおくと理解が早い。

まず試すならこの3本

導入を迷っているなら、この3本から始めると間違いない。

1. filesystem — ローカルファイルをClaudeが直接読み書きできる。最も基本的かつ頻繁に使うサーバー。

2. github — リポジトリ管理、Issue操作、PR作成をClaudeが担当する。コード作業の効率が別次元になる。

3. brave-search — Webをリアルタイム検索できる。Claudeの知識カットオフを補完する必須サーバー。

この3本だけでも、日常のAI作業の大半がカバーできる。

MCPとLinux Foundation

2025年12月、AnthropicはMCPをLinux Foundation傘下の「Agentic AI Foundation（AAIF）」に寄贈した。OpenAI・Google・Microsoft・AWSも参加している。

つまりMCPは今や特定企業の技術ではなく、業界全体の標準規格だ。Claude以外にも、Cursor、VS Code Copilot、Geminiなど主要AIツールがMCPに対応している。長期間安心して使える技術という判断で問題ない。

詳しくは「MCPがLinux Foundationへ」を参照。

おすすめ15本 一覧表

カテゴリ別 詳細解説

開発系

1. filesystem — ファイルシステムアクセス

Anthropic公式のサーバー。指定したディレクトリ配下のファイルをClaudeが読み書きできるようになる。

何ができるか。ファイルの作成・編集・削除、ディレクトリ構造の把握、複数ファイルの一括操作。Claude Codeを使っていれば実はほぼ同等の機能がすでにある。Claude Desktopで同じことをやりたい場合に特に有用だ。

設定（claude_desktop_config.json）

{
 "mcpServers":{
   "filesystem":{
     "command":"npx",
     "args":[
       "-y",
       "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
       "/Users/yourname/Documents"
     ]
   }
 }
}

パスは操作を許可したいディレクトリを指定する。複数指定も可能。セキュリティの観点から、ホームディレクトリ全体ではなく、作業ディレクトリを絞って指定するのが賢い。

2. github — GitHub連携

こちらもAnthropic公式。GitHubのIssue作成・取得、PR操作、コード検索、リポジトリ管理をClaudeが直接行える。

実際の使い方として、「このバグのIssueを立てて、修正ブランチを切って、PRを出して」という一連の操作をClaudeに任せられる。GitHub APIでできることのほぼ全てに対応している。

必要なもの: GitHub Personal Access Token（Fineグレイン推奨）

設定

{
 "mcpServers":{
   "github":{
     "command":"npx",
     "args":["-y","@modelcontextprotocol/server-github"],
     "env":{
       "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN":"ghp_xxxxxxxxxxxxxxxx"
     }
   }
 }
}

3. git — Gitリポジトリ操作

githubサーバーがAPIを通じてGitHub.comにアクセスするのに対し、gitサーバーはローカルのGitリポジトリを直接操作する。

コミット履歴の確認、diff表示、ブランチ操作をローカルで完結させたい場合に使う。GitHubアカウントを使わないプロジェクトにも対応できる。

設定

{
 "mcpServers":{
   "git":{
     "command":"uvx",
     "args":[
       "mcp-server-git",
       "--repository",
       "/path/to/your/repo"
     ]
   }
 }
}

uvxを使うので、事前に pip install uv が必要。

4. puppeteer — ヘッドレスブラウザ操作

Puppeteerを使ってヘッドレスChrome（画面なしのブラウザ）を操作するサーバー。ページのスクリーンショット取得、フォーム入力、リンクのクリック、JavaScriptの実行ができる。

スクレイピング、UIテスト自動化、特定サイトのデータ取得などに使える。

設定

{
 "mcpServers":{
   "puppeteer":{
     "command":"npx",
     "args":["-y","@modelcontextprotocol/server-puppeteer"]
   }
 }
}

5. playwright — ブラウザ自動操作（Microsoft公式）

Microsoftが公式にメンテナンスしているブラウザ自動操作サーバー。Puppeteerと同様の機能を持つが、Chrome・Firefox・Safariの複数ブラウザに対応し、スクリーンショットやDOM操作も充実している。

2026年時点で、新規に導入するならPuppeteerよりPlaywrightの方を推奨する。メンテナンス体制が安定しており、ドキュメントも豊富だ。

設定

{
 "mcpServers":{
   "playwright":{
     "command":"npx",
     "args":["-y","@playwright/mcp"]
   }
 }
}

生産性系

6. brave-search — Webリアルタイム検索

Brave Searchを使ってリアルタイムでWeb検索するサーバー。Claudeの学習データに含まれない最新情報を取得できる。

無料プランでは月1,000回のAPI呼び出しが可能。個人利用の範囲なら無料枠で十分だ。APIキーの取得はBrave Search API（search.brave.com/app/keys）から行う。

設定

{
 "mcpServers":{
   "brave-search":{
     "command":"npx",
     "args":["-y","@modelcontextprotocol/server-brave-search"],
     "env":{
       "BRAVE_API_KEY":"BSAxxxxxxxxxxxxxxxx"
     }
   }
 }
}

7. fetch — URL取得

指定したURLのコンテンツを取得するサーバー。Webページ、REST APIのレスポンス、RSSフィードを取得してClaudeに渡せる。

APIキー不要で使えるため、気軽に試せる。ドキュメントのURLを指定して「この内容を要約して」「この仕様をもとにコードを書いて」という使い方が定番だ。Pythonで実装されているのでpip installが必要。

インストールと設定

pipinstallmcp-server-fetch

{
 "mcpServers":{
   "fetch":{
     "command":"python",
     "args":["-m","mcp_server_fetch"]
   }
 }
}

8. slack — Slack連携

Slackのチャンネルへのメッセージ送信、履歴取得、ユーザー情報取得ができる。Bot tokenを設定することで、ClaudeがSlackエージェントとして動作する。

個人利用よりもチーム・業務利用向け。通知の自動化、定期レポート送信などのユースケースに適している。

設定

{
 "mcpServers":{
   "slack":{
     "command":"npx",
     "args":["-y","@modelcontextprotocol/server-slack"],
     "env":{
       "SLACK_BOT_TOKEN":"xoxb-xxxxxxxx",
       "SLACK_TEAM_ID":"Txxxxxxxx"
     }
   }
 }
}

Slack Appの作成とBot tokenの発行が必要。Slack管理画面（api.slack.com/apps）から設定する。

9. notion — Notion連携

Notionのページ・データベースをClaudeが読み書きできる。タスク管理、ドキュメント作成、データベース操作をAIに委任できる。

Integration tokenの発行とページへのIntegration追加が必要。設定は少し手間だが、Notionを日常的に使っている人には強力なサーバーだ。

設定

{
 "mcpServers":{
   "notion":{
     "command":"npx",
     "args":["-y","@notionhq/notion-mcp-server"],
     "env":{
       "OPENAPI_MCP_HEADERS":"{\"Authorization\": \"Bearer secret_xxxxxxxxxx\", \"Notion-Version\": \"2022-06-28\"}"
     }
   }
 }
}

10. memory — 会話を跨いだ記憶保持

Claudeの会話は基本的に1セッション内で完結する。Memoryサーバーを使うと、過去の会話で得た情報（ユーザーの好み、プロジェクトの背景、決定事項）を次の会話でも参照できるようになる。

内部的にはナレッジグラフ構造でデータを保存している。「前回話した設計の件」をClaudeが覚えている状態で作業できる。

設定

{
 "mcpServers":{
   "memory":{
     "command":"npx",
     "args":["-y","@modelcontextprotocol/server-memory"]
   }
 }
}

11. sequential-thinking — 段階的推論

複雑な問題をステップに分解し、前の思考ステップを参照しながら段階的に推論するサーバー。アーキテクチャ設計、複雑なバグの原因調査、多段階の意思決定に効果を発揮する。

Claudeはそもそも推論能力が高いが、このサーバーを使うとより構造的に問題を分解して考えるようになる印象だ。難しい相談をするときに常駐させておくと良い。

設定

{
 "mcpServers":{
   "sequential-thinking":{
     "command":"npx",
     "args":["-y","@modelcontextprotocol/server-sequential-thinking"]
   }
 }
}

データ系

12. postgres — PostgreSQL操作

PostgreSQLデータベースに直接接続して、自然言語でクエリを実行できる。「先月の売上上位10件を出して」「このテーブルのスキーマを見せて」といった操作をSQLを書かずに行える。

本番環境に接続する場合は、必ず読み取り専用ユーザーで接続すること。Claude含めどんなAIでも誤操作の可能性はゼロではない。

設定

{
 "mcpServers":{
   "postgres":{
     "command":"npx",
     "args":[
       "-y",
       "@modelcontextprotocol/server-postgres",
       "postgresql://readonly_user:password@localhost/mydb"
     ]
   }
 }
}

13. sqlite — SQLiteファイル操作

SQLiteファイルに直接接続するサーバー。ローカルアプリのデータベース、分析用のデータファイル、プロジェクト固有のDB操作に使う。

postgresより設定が簡単で、APIキーも接続情報も不要。まずデータ系MCPを試すならSQLiteから入るのが楽だ。

設定

{
 "mcpServers":{
   "sqlite":{
     "command":"uvx",
     "args":[
       "mcp-server-sqlite",
       "--db-path",
       "/path/to/your/database.db"
     ]
   }
 }
}

クリエイティブ系 / その他

14. google-maps — 地図・場所情報

Google Maps APIを通じて場所の検索、住所から座標取得、経路案内、周辺施設の検索ができる。

旅行プランの作成、店舗情報の調査、地域情報の取得など。Google Maps PlatformのAPIキーが必要。新規登録で毎月$200分の無料枠がある。

設定

{
 "mcpServers":{
   "google-maps":{
     "command":"npx",
     "args":["-y","@modelcontextprotocol/server-google-maps"],
     "env":{
       "GOOGLE_MAPS_API_KEY":"AIzaxxxxxxxxxxxxxxxx"
     }
   }
 }
}

15. docker — Dockerコンテナ管理

Docker Desktop（またはDockerデーモン）を操作するサーバー。コンテナの起動・停止・削除、イメージ管理、ログ確認をClaudeが行える。

インフラ・バックエンド開発者向け。「このDockerfileでコンテナを起動して動作確認して」という指示をClaudeに任せられる。

設定

{
 "mcpServers":{
   "docker":{
     "command":"npx",
     "args":["-y","mcp-server-docker"]
   }
 }
}

Docker Desktopが起動した状態で使用する。

Claude CodeとClaude Desktopの設定ファイルの場所

MCPサーバーの設定は、使っているクライアントによって書き込む場所が異なる。

Claude Desktop

• Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
• macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

Claude Code

.claude/mcp.json またはプロジェクトルートの .mcp.json に記述する。Claude Codeでの詳細な設定方法については「Claude Code完全ガイド」を参照。

複数のMCPサーバーを設定するときは、mcpServers オブジェクトにまとめて記述できる。

{
 "mcpServers":{
   "filesystem":{
     "command":"npx",
     "args":["-y","@modelcontextprotocol/server-filesystem","/home/user/projects"]
   },
   "github":{
     "command":"npx",
     "args":["-y","@modelcontextprotocol/server-github"],
     "env":{
       "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN":"ghp_xxxx"
     }
   },
   "brave-search":{
     "command":"npx",
     "args":["-y","@modelcontextprotocol/server-brave-search"],
     "env":{
       "BRAVE_API_KEY":"BSAxxxx"
     }
   }
 }
}

どんな人にどの組み合わせが合うか

Web開発・ソフトウェアエンジニア向け

基本セット: filesystem + github + git + brave-search

GitHubでのIssue管理からコードのファイル操作まで、開発作業の大半をClaudeに委任できる。brave-searchを加えると最新のドキュメントやエラーの解決策もリアルタイムで調べてもらえる。

慣れてきたら playwright または puppeteer を追加すると、E2Eテストの自動化や特定サービスの動作確認もできる。

データ分析・バックエンドエンジニア向け

基本セット: postgres（またはsqlite） + filesystem + fetch

データベースを自然言語で操作しながら、ファイルにエクスポートしたり、外部APIのレスポンスを取り込んだりする作業が一気に楽になる。

本番DBへの接続は繰り返しになるが読み取り専用ユーザーで。開発・ステージング環境なら読み書きOKでも問題ない。

ビジネス・非エンジニア向け

基本セット: brave-search + fetch + memory + notion（使っている場合）

プログラミング不要で使えるサーバーに絞った組み合わせ。情報収集、ドキュメント整理、タスク管理の補助をClaudeに任せられる。

memoryサーバーを入れると、毎回同じ背景説明をしなくて済む点が特に効果的だ。

インフラ・DevOpsエンジニア向け

基本セット: docker + git + filesystem + slack

コンテナ管理とSlack通知を組み合わせると、「デプロイが完了したらSlackに通知」「エラーが出たら原因を調べてコメントする」という自動化の基盤が作れる。

MCPサーバーを探す方法

今回紹介した15本以外にも、用途に合わせて使えるサーバーは多数ある。

探す際に参考になるサイト:

• GitHub: modelcontextprotocol/servers — Anthropic公式が管理するサーバー一覧
• mcpservers.org — コミュニティが管理するディレクトリ
• mcp-awesome.com — 品質確認済みの1,200以上のサーバーを掲載

新しいサーバーを試すときは、GitHubのスター数・最終コミット日・issueの状況を確認してから導入することを勧める。メンテナンスが止まったサーバーはセキュリティリスクにもなりうる。

MCP自体の仕組みを深く理解したい、あるいは自分でカスタムサーバーを作りたいという場合は「Claude MCP完全ガイド」と「Claude Code上級テクニック」を読んでほしい。

2026年のAI開発において、MCPは避けて通れない技術になった。まず3本試して、作業フローに合わせて少しずつ追加していくのが無理なく馴染めるやり方だ。

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