Claude Codeで使えるおすすめのMCPサーバーを、用途別に厳選して紹介します。あなたの開発スタイルに合った最適なMCPを見つけて、開発効率を最大化しましょう。
MCPサーバー選びの基準
選定ポイント
1. 用途との適合性
- 自分の開発スタイルに合っているか
- 必要な機能が揃っているか
- 既存ツールとの連携は可能か
2. 導入の容易さ
- 設定が簡単か
- ドキュメントが充実しているか
- トラブル時の情報が豊富か
3. パフォーマンス
- レスポンスが速いか
- 安定して動作するか
- リソース消費は適切か
必須級：誰にでもおすすめのMCP
1. Filesystem MCP（ファイル操作）
評価: ★★★★★
{
"mcpServers": {
"filesystem": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@modelcontextprotocol/server-filesystem",
"${HOME}/projects"
]
}
}
}
できること
- ファイルの読み書き
- ディレクトリ構造の取得
- ファイル検索
- 一括操作
おすすめポイント
- 設定が最も簡単
- どんな開発にも必須
- 動作が安定している
- トラブルが少ない
2. GitHub MCP（リポジトリ操作）
評価: ★★★★★
{
"mcpServers": {
"github": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
"env": {
"GITHUB_TOKEN": "${env:GITHUB_TOKEN}"
}
}
}
}
できること
- Issue/PRの作成・更新
- コードレビューの自動化
- リポジトリ情報の取得
- ブランチ操作
おすすめポイント
- GitHubとシームレスに連携
- PR作成が自動化できる
- コードレビューが効率化
- チーム開発に最適
3. Web Search MCP（情報検索）
評価: ★★★★☆
{
"mcpServers": {
"brave-search": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-brave-search"],
"env": {
"BRAVE_API_KEY": "${env:BRAVE_API_KEY}"
}
}
}
}
できること
- リアルタイム情報検索
- 最新ドキュメントの取得
- エラーメッセージの解決策検索
- 技術トレンドの調査
おすすめポイント
- 最新情報にアクセス可能
- ドキュメント検索が便利
- エラー解決が早くなる
- 学習コストが低い
開発タイプ別おすすめMCP
フロントエンド開発者向け
1. Playwright MCP（E2Eテスト）
評価: ★★★★★
{
"mcpServers": {
"playwright": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@executeautomation/playwright-mcp-server"]
}
}
}
メリット
- E2Eテストの自動生成
- ブラウザ操作の記録
- ビジュアルリグレッションテスト
- デバッグが容易
活用シーン
- ユーザーフローのテスト作成
- スクリーンショット取得
- パフォーマンス計測
バックエンド開発者向け
1. PostgreSQL MCP（データベース）
評価: ★★★★★
{
"mcpServers": {
"postgres": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-postgres"],
"env": {
"DATABASE_URL": "${env:DATABASE_URL}"
}
}
}
}
メリット
- スキーマ情報の取得
- クエリの実行と最適化
- マイグレーションの生成
- データ分析
活用シーン
- テーブル設計のレビュー
- パフォーマンスチューニング
- データ整合性チェック
フルスタック開発者向け
推奨構成
{
"mcpServers": {
"filesystem": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "${HOME}/projects"]
},
"github": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
"env": { "GITHUB_TOKEN": "${env:GITHUB_TOKEN}" }
},
"postgres": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-postgres"],
"env": { "DATABASE_URL": "${env:DATABASE_URL}" }
},
"playwright": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@executeautomation/playwright-mcp-server"]
}
}
}
用途別おすすめMCP
データ分析・機械学習
1. Jupyter MCP
できること
- Notebookの実行
- データの可視化
- モデルのトレーニング
ドキュメント管理
1. Notion MCP
できること
- ページの作成・更新
- データベース操作
- ドキュメントの自動生成
2. Obsidian MCP
できること
- マークダウンファイルの管理
- ナレッジベースの構築
- リンクの自動生成
インフラ・DevOps
1. AWS MCP
できること
- リソースの確認
- デプロイの自動化
- ログの分析
2. Kubernetes MCP
できること
- Pod/Serviceの管理
- マニフェストの生成
- デバッグ支援
導入優先順位のおすすめ
レベル1: 最初に入れるべき
- Filesystem MCP - 必須
- GitHub MCP - Git使用者は必須
- Web Search MCP - 情報収集に便利
レベル2: 次に検討すべき
- Playwright MCP - フロントエンド開発者
- PostgreSQL MCP - バックエンド開発者
- Notion/Obsidian MCP - ドキュメント重視者
レベル3: 必要に応じて
- Docker MCP - コンテナ使用者
- AWS/GCP MCP - クラウド利用者
- Jupyter MCP - データ分析者
パフォーマンス比較
起動速度
- Filesystem: 0.5s / 30MB
- GitHub: 1.0s / 50MB
- PostgreSQL: 1.5s / 70MB
- Playwright: 2.0s / 100MB
レスポンス速度
- Filesystem: 50ms (★★★★★)
- GitHub: 200ms (★★★★☆)
- PostgreSQL: 100ms (★★★★★)
- Web Search: 500ms (★★★☆☆)
まとめ
Claude Code MCPは用途に応じて適切に選択することが重要です。
まず試すべきMCP
- Filesystem MCP（必須）
- GitHub MCP（Git使用者）
- Web Search MCP（情報収集）
開発スタイル別おすすめ
- フロントエンド: Playwright + Figma
- バックエンド: PostgreSQL + Docker
- フルスタック: 上記全て
- データ分析: Jupyter + Pandas
導入のコツ
- 1つずつ試して慣れる
- 必要なものから追加
- 定期的に見直して最適化
自分の開発スタイルに合ったMCPを選んで、Claude Codeを最大限活用しましょう。