MCPサーバーTOP20：見逃せないベストサーバー（オープンソース含む）

# MCPサーバーTOP20：見逃せないベストサーバー（オープンソース含む）

MCPサーバーは、AIモデルがローカルおよびリモートのリソースとセキュアに対話するための標準化されたプロトコルです。今日は、最も優れたMCPサーバーベスト20を紹介します。データベース接続、API統合、ファイルアクセスなど、あらゆるニーズに対応する多様なサーバーを取り上げます。

## MCPとは？

Model Context Protocol（MCP）は、AIアシスタントがさまざまなデータソースやツールと安全に接続するための標準化されたプロトコルです。Anthropicが2024年に公開したこのオープンプロトコルは、AIモデルとアプリケーションの間の相互運用性を実現します。USB-Cのように、MCPはAIアプリケーションの標準的なインターフェースとして機能し、LLM（大規模言語モデル）がローカルファイル、データベース、APIなどの外部リソースにアクセスできるようにします。

## データベース系MCPサーバー

### 1. Chroma MCP Server
[https://github.com/chroma-core/chroma-mcp](https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers)

Chromaの公式MCPサーバーで、ローカルとクラウドのChromaインスタンスへのアクセスを提供します。ベクトル検索と検索機能を組み込んだ検索エンジンとして、RAG（Retrieval-Augmented Generation）アプリケーションに最適です。Python製で、簡単に統合できるAPIを提供しています。

### 2. PostgreSQL MCP Server
[https://github.com/modelcontextprotocol/server-postgres](https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers)

PostgreSQLデータベースとの統合を提供するTypeScript製のサーバーです。スキーマ検査とクエリ機能を備え、AIモデルがデータベース内のテーブル構造を理解し、最適なSQLクエリを実行できます。セキュリティ制御も充実しています。

### 3. SQLite MCP Server
[https://github.com/modelcontextprotocol/server-sqlite](https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers)

軽量なSQLiteデータベース操作のためのPython製サーバーです。組み込み分析機能があり、ローカルデータベースへの読み取り専用アクセスを提供します。クエリ検証機能とセキュリティ機能が充実しており、小規模プロジェクトに最適です。

### 4. Weaviate MCP Server
[https://github.com/weaviate/mcp-server-weaviate](https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers)

Weaviateコレクションをナレッジベースとして接続し、チャットメモリストアとしても使用できるPython製サーバーです。ベクトル検索能力が高く、セマンティック検索が簡単に実装できます。

## ファイルシステム・コード実行系MCPサーバー

### 5. Filesystem MCP Server
[https://github.com/modelcontextprotocol/server-filesystem](https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers)

ローカルファイルシステムへの直接アクセスを提供するTypeScript製サーバーです。設定可能なアクセス権限を持ち、AIモデルが指定されたディレクトリ内のファイルを読み書きできるようにします。セキュリティ制限と柔軟なファイル操作APIが特徴です。

### 6. Git MCP Server
[https://github.com/modelcontextprotocol/server-git](https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers)

Gitリポジトリでの直接操作を可能にするPython製サーバーです。ローカルリポジトリの読み取り、検索、分析が可能で、コードベースの理解とバージョン管理操作をAIに提供します。

### 7. GitHub MCP Server
[https://github.com/modelcontextprotocol/server-github](https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers)

GitHub APIと統合するTypeScript製サーバーです。リポジトリ管理、PRs、イシュー、その他の機能をサポートし、AIがGitHubプロジェクトと直接やり取りできるようにします。

### 8. Run Python MCP Server
[https://github.com/pydantic/pydantic-ai/mcp-run-python](https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers)

セキュアなサンドボックス環境でPythonコードを実行するPython製サーバーです。コーディングエージェントに最適で、AIが生成したコードを安全に実行できます。

## ブラウザ・インターネット系MCPサーバー

### 9. Browser MCP
[https://github.com/browsermcp/mcp](https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers)

ローカルのChromeブラウザを自動化するTypeScript製サーバーです。Webナビゲーション、データ抽出、フォーム入力などの機能を提供し、AIがブラウザを直接操作できるようにします。

### 10. PlayWright MCP Server
[https://github.com/microsoft/playwright-mcp](https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers)

Microsoftの公式PlaywrightベースのMCPサーバーで、AIがWebページとアクセシビリティスナップショットを通じて対話できるようにします。構造化されたデータ抽出とブラウザ操作に優れています。

### 11. Brave Search MCP Server
[https://github.com/modelcontextprotocol/server-brave-search](https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers)

BraveのSearch APIを使用したWeb検索機能を提供するTypeScript製サーバーです。プライバシーを重視した検索エンジンとしての機能を有し、AIが最新のWeb情報にアクセスできます。

## コミュニケーション系MCPサーバー

### 12. Slack MCP Server
[https://github.com/modelcontextprotocol/server-slack](https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers)

Slackワークスペースとの統合を提供するTypeScript製サーバーです。チャンネル管理とメッセージングをサポートし、AIがSlackチャンネルの内容を理解し、メッセージを送信できるようにします。

### 13. Gmail & Google Calendar MCP Server
[https://github.com/MarkusPfundstein/mcp-gsuite](https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers)

GmailとGoogle Calendarとの統合を提供するPython製サーバーです。メールの検索、送信、予定の管理などが可能で、AIによるメール管理と予定調整を実現します。

### 14. WhatsApp MCP Server
[https://github.com/lharries/whatsapp-mcp](https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers)

WhatsAppのメッセージや連絡先を検索し、個人やグループにメッセージを送信できるPython製サーバーです。AIがWhatsAppの対話履歴を分析し、新しいメッセージを送信できる機能を提供します。

## データサイエンス・AIツール系MCPサーバー

### 15. Data Exploration MCP Server
[https://github.com/reading-plus-ai/mcp-server-data-exploration](https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers)

CSVベースのデータセットを自律的に探索し、最小限の労力でインテリジェントなインサイトを提供するPython製サーバーです。データ分析とビジュアライゼーションに優れています。

### 16. Jupyter Notebook MCP
[https://github.com/jjsantos01/jupyter-notebook-mcp](https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers)

JupyterノートブックをClaudeなどのAIに接続し、直接対話して制御できるようにするPython製サーバーです。データサイエンスワークフローの自動化に最適です。

### 17. OpenAI Assistant MCP Server
[https://github.com/andybrandt/mcp-simple-openai-assistant](https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers)

OpenAIのアシスタント機能にアクセスするためのPython製サーバーで、ClaudeなどのAIモデルがGPTモデルをアシスタントとして活用できるようにします。異なるAIモデル間の連携が可能になります。

## セキュリティ・開発ツール系MCPサーバー

### 18. Docker MCP Server
[https://github.com/ckreiling/mcp-server-docker](https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers)

Dockerと統合して、コンテナ、イメージ、ボリューム、ネットワークを管理するPython製サーバーです。AIによるDockerインフラストラクチャの制御と監視を可能にします。

### 19. Kubernetes MCP Server
[https://github.com/strowk/mcp-k8s-go](https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers)

Kubernetesクラスタの操作をMCPを通じて行えるようにするGo言語製サーバーです。ポッド、デプロイメント、サービスなどのKubernetesリソースをAIが管理できるようにします。

### 20. VSCode MCP Server
[https://github.com/jetbrains/mcpProxy](https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers)

JetBrains IDEに接続するTypeScript製のMCPサーバーです。AIがコードエディタと直接対話し、コードの読み取り、編集、デバッグを行える機能を提供します。

## オープンソースMCPサーバーの優位性

MCPサーバーの多くはオープンソースで提供されており、以下のような利点があります：

1. **透明性**: コードがオープンであるため、セキュリティやプライバシーの懸念を検証できます。

2. **拡張性**: 必要に応じて機能を追加したり、既存の機能をカスタマイズしたりできます。

3. **コミュニティサポート**: アクティブなコミュニティがバグの修正や機能の改善を継続的に行っています。

4. **無料利用**: 商用制限なく無料で使用できることが多く、コスト効率が高いです。

5. **インテグレーション**: 他のオープンソースプロジェクトとの統合が容易です。

## MCPの将来展望

MCPは急速に発展しており、GitHub上の[awesome-mcp-servers](https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers)リポジトリには、すでに数百のMCPサーバーが登録されています。企業や開発者がこのプロトコルを採用するにつれ、AIアシスタントの能力は劇的に拡大し続けるでしょう。

将来的には、より多くのエンタープライズアプリケーション、IoTデバイス、さらには家電製品までがMCPサーバーを通じてAIアシスタントとシームレスに連携する世界が予想されます。特に、セキュリティとプライバシーを重視したエンタープライズグレードのMCPサーバーの需要が高まるでしょう。

## まとめ

MCPサーバーは、AIアシスタントの機能を拡張するための強力なツールです。データベース接続からブラウザ操作、ファイル管理まで、さまざまなユースケースに対応するMCPサーバーがあります。この記事で紹介した20のサーバーは、その一部に過ぎません。

Anthropicのようなリーディングカンパニーがこのプロトコルをオープンソースとして公開したことで、AIエコシステム全体にとって大きな進歩がもたらされています。MCPのオープン性と拡張性は、より柔軟で強力なAIアプリケーションの開発を促進し、人間とAIの協力関係をより深めることでしょう。

あなたのニーズに合ったMCPサーバーを見つけ、AIアシスタントの能力を最大限に引き出しましょう。さらに詳細な情報や最新のMCPサーバーについては、[awesome-mcp-servers](https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers)リポジトリを定期的にチェックすることをお勧めします。

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MCPプロトコルは比較的新しい技術ですが、その普及スピードと開発者コミュニティの熱意を考えると、将来的にはAIアプリケーション開発の標準となる可能性が高いです。今後も注目していくべき技術革新の一つと言えるでしょう。