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MCPサーバーの種類と特徴

2025/03/18に公開
AI
Model Context Protocol
Cline
Roo-Cline
roocode
tech

DeepResearchに聞いた事転記するシリーズ二個目です。
如何でしたかブログのようになってしまいますが、有用だとは思うので・・・
ほっといても私が調べるよりちゃんとと調べてくれますね

以下転記

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以下では、MCPサーバー（Model Context Protocolサーバー）の概要・種類・機能から、導入メリット・デメリット、費用面などを整理します。MCPサーバーは、AIモデルが外部のデータやツールへアクセスするための「手足」を提供する仕組みです。

1. MCPサーバーの主要な種類と用途

MCPサーバーは目的に応じ、以下のようなタイプに大別できます。

  1. ファイル操作系サーバー

    • ローカルまたはクラウド上のファイルシステムをAIに扱わせる
    • 例：File System MCPサーバー、S3 MCPサーバー など

  2. データベース接続サーバー

    • DBの読み取りクエリや構造情報をAIに提供
    • 例：PostgreSQL MCPサーバー、MySQL MCPサーバー

  3. 外部API連携サーバー

    • Webサービス/APIと連携してチャットやSNS、地図検索、検索エンジンなどを操作
    • 例：Slack MCPサーバー、Brave Search MCPサーバー、Google Maps MCPサーバー

  4. 開発ツール連携サーバー

    • GitHubなどソフトウェア開発向けサービスを操作し、リポジトリ管理やCI/CDをAI化
    • 例：GitHub MCPサーバー、Raygun MCPサーバー

  5. インフラ・クラウド系サーバー

    • クラウドフレア、Kubernetesなどインフラ領域にアクセスしてデプロイや運用をAI化
    • 例：Cloudflare MCPサーバー、Kubernetes MCPサーバー

用途に合わせて複数サーバーを同時に導入することで、AIが多様なツール・データを横断的に扱えるようになります。

2. 各MCPサーバーの特徴と提供機能

ファイル操作系サーバー

  • File System MCPサーバー
    • ローカルフォルダ内のファイル閲覧・読み書き・リネーム・削除などをAIから行える
    • --root オプションなどでアクセス可能範囲を制限してセキュリティを確保
    • プロジェクト資料の一括管理やログ分析などが容易になる

データベース接続サーバー

  • PostgreSQL MCPサーバー
    • AIが自然言語で問い合わせるとSQLクエリを実行し、結果を返す
    • 原則読み取り専用で安全性を高める（UPDATE/DELETEを無効化）構成が多い
    • 企業データ分析やBI用途に適している

外部API連携サーバー

  • Slack MCPサーバー
    • AIがSlackチャンネルに投稿やメッセージ取得を実行
    • 定型報告の自動化、キーワード監視、チームのリアルタイム情報共有を効率化
  • Brave Search MCPサーバー
    • インターネット検索をAIが行い、最新情報を回答に反映
    • プライバシー保護の検索結果・プランが使える
  • Google Maps MCPサーバー
    • 住所→緯度経度変換、周辺検索、最適ルート算出などマップAPIをAIが操作
    • 配送ルートや営業エリアの自動計画に役立つ

開発ツール連携サーバー

  • GitHub MCPサーバー
    • リポジトリのIssue一覧、Pull Request作成、ファイル編集などをAIが行う
    • コードレビューやIssue管理の自動化が進む
  • Raygun MCPサーバー
    • エラーレポートやパフォーマンスデータを取得し、AIが原因分析をサポート
    • バグ早期発見や自動レポート作成が可能

インフラ・クラウド系サーバー

  • Cloudflare MCPサーバー
    • CDNキャッシュやEdge Workers、DNS設定などをAIが管理
    • グローバル配信やWAFルールの自動適用でDevOpsを強化

3. メリット・デメリット

メリット

  1. AIの能力拡張

    • 各MCPサーバーを追加するだけで、AIが新しい道具やサービスを自由に使えるようになる
    • ファイル操作やDBクエリなど、多岐にわたるタスクを一括処理可能

  2. 安全かつ制御されたアクセス

    • MCPサーバー側でアクセス権や操作範囲を設定できるため、AIに無制限権限を与えずに済む
    • 読み取り専用や特定ディレクトリ限定などの制限が柔軟に設定可能

  3. モジュール化と統一化

    • MCPプロトコルという標準ルールで、複数のサーバーを同じ手順で扱える
    • 新しいツールを追加しても基本的な導入方法が共通

  4. オープンソースで拡張性が高い

    • サーバーの多くはオープンソースで提供されており、自由にカスタマイズや自作が可能
    • コミュニティ開発が活発でサーバーの種類が増え続けている

デメリット

  1. 導入・設定のハードル

    • 各種APIキーの準備やコマンドラインでのサーバー起動など、ある程度の技術的知識が必要
    • 非エンジニアユーザーには若干ハードルが高い

  2. 発見性が低い（改善中）

    • どんなサーバーがあるか分かりにくい部分がある（マーケットプレイス整備が進行中）
    • 現在はGitHubリポジトリを探すか、コミュニティディレクトリを参照

  3. ローカル前提・クラウド公開が難しい

    • 現状はローカルでAIホスト＋MCPサーバーを動かすユースケースが中心
    • リモートサーバー対応も進んではいるが、まだ標準化が十分でない

  4. サービス固有の制限・料金

    • 外部APIにはレートリミットや有料プランがある場合が多い
    • 読み取り専用制限のため、UPDATE系の操作ができない場合もある

4. 導入コストと運用費用

  1. ソフトウェアライセンス

    • 多くのMCPサーバーがオープンソース（MIT/Apache 2.0など）で無料
    • 初期費用はほぼゼロ

  2. 環境構築コスト

    • Node.js/Python等のランタイムや設定ファイル準備など、導入時に数時間の作業が必要
    • 技術ドキュメントやSDKがある程度整備されており、再追加は容易

  3. 運用リソース

    • 軽量なWebサーバープロセスであり、ローカルPCや小規模クラウドVMで稼働可能
    • 24時間稼働を希望する場合は小型サーバーやクラウドインスタンス費用が発生

  4. 外部サービスの利用料

    • APIの従量課金や有料プランの契約が必要なことがある（例：Google Maps、Raygun）
    • SlackやGitHubの追加機能利用には有料プランが必須の場合がある

5. 主要な提供者やMCPマーケットプレイスの代表例

  • Anthropic（Claudeの開発元）
    • MCPプロトコルの提唱者。公式サンプルサーバーやSDKを公開し、エコシステムを牽引
  • オープンソースコミュニティ
    • GitHubに多数のMCPサーバー実装（File System、DB、Slack等）があり、無料で利用可能
    • 「Awesome MCP Servers」リポジトリやディスカッションで最新情報を収集可能
  • サードパーティ企業
    • Raygun社など、自社サービス連携用の公式MCPサーバーを提供する動きが出始めている
  • Cursor MCPディレクトリ / Glama.ai
    • MCPサーバーのカタログやマーケットプレイス的役割を果たす
    • ブラウザUIからワンクリックでサーバー追加できる機能を目指している

今後、SlackやGitHub、Googleなど大手プラットフォームが公式にMCPサーバーを出す可能性もあり、MCPのエコシステムは拡大すると見込まれています。

まとめ

  • MCPサーバーは、AIが外部ファイル・DB・API・インフラなどを操作するための“橋渡し”となるコンポーネント。
  • 種類はファイル操作系・DB連携・外部API連携・開発ツール連携・インフラ管理など多岐にわたる。
  • メリットはAI能力拡張、制御範囲を限定できる安全性、オープンソースによる拡張性など。
  • デメリットはセットアップ難度、クラウドでのリモート対応不足、各サービスのレートリミット・有料プランなど。
  • 費用はソフト自体がOSSで無料の場合が多く、外部APIやインフラ使用量のみ従量課金となるケースが一般的。

MCPサーバーを活用すれば、LLMをより実用的かつ幅広い業務フローに統合できるようになります。導入にあたっては目的（どのツール・リソースと連携したいか）を明確にし、必要サーバーを選択するのがポイントです。

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