AIワークフローを改善するMCPサーバー・トップ10

このガイドの中で、あなたは見ることができる：

• MCPサーバーとは何か、このテクノロジーがもたらすものは何か。
• MCPサーバーの選び方
• AIエージェントとワークフローをサポートするMCPサーバーのベスト10リスト。

さあ、飛び込もう！

MCPサーバーとは？

MCPは「Model Context Protocol」の略で、LLMと外部ツール／サービス間の通信を標準化するオープンソースのプロトコルである。言い換えれば、AIエージェントがタスクを完了するために必要なあらゆるツールと安全に対話するために使用できる世界共通言語である。

MCPサーバーはMCPプロトコルを実装し、AIエージェントが発見し使用できる一連のツールを公開する。これは、プロトコルが依拠するSSEとストリーマブルHTTP技術のおかげである。

MCPは、他にも数多くあるAIプロトコルのひとつに過ぎない。

MCPサーバーをAIワークフローに統合することで得られる主なメリットは以下の通りである：

• 標準化：AIアプリケーションがサードパーティ製ツールとやりとりするための一貫した方法を提供する。そのため、各ツール独自のAPI、認証、データ形式に対応したカスタム統合コードを記述する必要がなくなる。
• 発見性：エージェントはMCPサーバーに問い合わせを行い、どのようなツールが利用可能で、どのように使用するかを理解することができる。これにより、すべてのAIエージェントの核となる、動的で自律的なタスク実行が可能になります。
• 柔軟性：MCPサーバーのおかげで、AIエージェントはエンドツールと直接ではなく、サーバーとだけ通信します。これにより、AIがアクセスできるツールを制御できます。

最適なMCPサーバーの選び方

Awesome MCP Serversリポジトリには、何百もの便利なMCPサーバーがリストアップされています。これだけ多くのサーバーから選べるのですから、あなたのニーズに最適なサーバーを選ぶには、明確な評価基準が必要です。

特に、最適なMCPサーバーを選択する際に留意すべき点は以下の通りです：

• 典型的な使用例そのサーバーは、あなたが興味を持っている、あるいはすでに利用しているサービスに基づいていますか？最も一般的で時間のかかるタスクに対応するツールを提供しているか。MCPサーバーの価値は、特定のワークフローを自動化する能力によって評価される。
• 主要なツール：MCPサーバーが公開する最も関連性の高いツールのリスト。
• コミュニティの信頼と人気：GitHubのスターは、コミュニティでの採用と信頼を示す強力な指標です。また、スター数が多いほど、安定していてよく文書化されているサーバーと相関する傾向があります。その他の考慮すべき要素としては、貢献者の数、最近の貢献、フォークなどがあります。
• ライセンスMCPサーバーは一般的にオープンソースです。サーバー自身のライセンスに加え、MCPが依存するサードパーティのソフトウェアのライセンスも確認する必要があります。すでにそれらのツールを使用しており、既存のライセンスでカバーされている場合は問題ありません。そうでない場合は、それらのライセンス条件を評価し、場合によっては予算を割り当てる必要があります。
• プログラミング言語：MCPサーバーの開発に使用されたプログラミング言語。これは、要件、インストール、およびソース・コードへの最終的な貢献に影響します。

ベストMCPサーバー10選

このセクションでは、先に説明した基準に従って選択され、ランク付けされたトップMCPサーバーの厳選リストを紹介する。

1.明るいデータ

ブライトデータのMCPサーバーは、あらゆるAIアプリケーションに不可欠なデータ収集機能を提供します。あらゆるAIシステムは高品質なデータへのアクセスを必要とするため、このMCPサーバーは事実上あらゆるユースケースをサポートするように構築されています。

具体的には、AIエージェントとワークフローに、リアルタイムのウェブデータを取得するための強力なツールを装備する。これらのツールは、AIがレスポンスに根拠を持たせ、タスク実行中にウェブページと正確に対話するのに役立つ。

AIを活用したプロジェクトの大部分は、競争力と効果を維持するために、新鮮で最新のデータを必要とします。これが、Bright Data MCPサーバーがトップクラスのソリューションとして際立つ理由です。

オフィシャル・ドキュメントに従って、その統合方法を確認してください。

典型的な使用例：

• リアルタイムの情報検索：更新された情報を求めることができる。例えば「ガーディアンで今トレンドになっているニュースのトップ5は？AIはsearch_engineツールを使って、"top stories The Guardian "のようなクエリーで現在のヘッドラインを取得する。
• ウェブスクレイピングとデータ抽出：このサーバーはスクレイピング用に設計されています。Bright DataのWeb Unlockerと統合し、すべてのボット対策をバイパスしてあらゆるウェブページのコンテンツにアクセスします。つまり、ブロックされることを心配することなく、Webスクレイピングタスクを実行するエージェントを構築することができます。
• 地域制限の回避：多くのウェブサイトは、地理的な場所に応じて異なるコンテンツを表示したり、特定の地域からのみアクセスできるようになっています。Bright DataのMCPサーバーは、世界中に1億5,000万以上のIPを持つ広大なプロキシネットワークを通してリクエストをルーティングします。
• インタラクティブなブラウザの自動化：つまり、AIエージェントは単にページの生のHTMLをダウンロードするだけではない。つまり、AIエージェントは単にページの生のHTMLをダウンロードするだけでなく、ウェブサイトと動的に対話することができるのだ。
• 構造化データの抽出：ウェブスクレイパーAPIのおかげで、サーバーは主要なプラットフォームからJSONで構造化されたデータを取得することに優れている。ウェブスクレイピングによって、Instagram、LinkedIn、Amazon、その他多くのサイトからリアルタイムで構造化されたデータを取得することができます。例えば、AmazonのURLから商品の詳細を取得するようエージェントに依頼することができる。エージェントは、ツールを使ってそのデータを取得する。

主要なツール

• search_engine: Google、Bing、Yandexの検索結果をスクレイピングする。SERPの結果をマークダウンで返す。
• scrape_as_markdown：コンテンツ抽出のための高度なオプションを使って1つのウェブページのURLをスクレイピングし、結果をMarkdownで返します。このツールは、ボット検知やCAPTCHAを使用していても、どんなウェブページでもロックを解除することができます。
• scrape_as_html：コンテンツ抽出のための高度なオプションを使用して、単一のWebページのURLをスクレイピングし、HTMLで結果を取得します。このツールは、ボット検出やCAPTCHAを使用している場合でも、任意のウェブページのロックを解除することができます。
• session_stats：このセッションでのツールの使用状況を知らせる
• web_data_amazon_product：構造化された Amazon 商品データを素早く読み込む。
• web_data_amazon_product_reviews：構造化されたアマゾンの商品レビューデータを素早く読み込みます。
• web_data_linkedin_person_profile：構造化された LinkedIn の人物プロファイルデータを素早く読み込みます。
• web_data_linkedin_company_profile：構造化された LinkedIn の会社プロファイルデータを素早く読み込みます。
• web_data_zoominfo_company_profile：構造化された ZoomInfo 企業プロファイルデータを素早く読み込む。
• web_data_instagram_profiles：構造化された Instagram のプロフィールデータを素早く読み込む。
• web_data_instagram_posts：構造化された Instagram の投稿データを素早く読み込む。
• web_data_instagram_reels：構造化されたインスタグラムのリールデータを素早く読み込む。
• web_data_instagram_comments：構造化された Instagram のコメントデータを素早く読み込む。
• web_data_facebook_posts：構造化された Facebook の投稿データを素早く読み込む。
• web_data_facebook_marketplace_listings：構造化された Facebook マーケットプレイスのリストデータを素早く読み取ります。
• web_data_facebook_company_reviews：構造化された Facebook の企業レビューデータを素早く読み込みます。
• web_data_x_posts：構造化されたX投稿データを素早く読み込む。有効な X post URL が必要。
• web_data_zillow_properties_listing：構造化された Zillow の物件一覧データを素早く読み込みます。
• web_data_booking_hotel_listings：構造化された予約ホテルのリストデータを素早く読み込みます。
• web_data_youtube_videos：構造化された YouTube 動画のデータを素早く読み込みます。
• scraping_browser_navigate：スクレイピングブラウザのセッションを新しいURLにナビゲートします。
• scraping_browser_go_back：前のページに戻る。
• scraping_browser_go_forward：次のページに進む。
• scrapping_browser_click：要素をクリックする。
• scraping_browser_links：現在のページの全てのリンク、テキスト、セレクタを取得します。
• scraping_browser_type：テキストを要素に入力する。
• scraping_browser_wait_for：ページ上で要素が表示されるのを待つ
• scraping_browser_screenshot：現在のページのスクリーンショットを撮る
• scraping_browser_get_html：現在のページのHTMLコンテンツを取得します。
• scraping_browser_get_text：現在のページのテキストコンテンツを取得する
• web_data_amazon_product_search：構造化された Amazon の商品検索データを素早く読み込む。
• web_data_walmart_product：構造化された Walmart の商品データを素早く読み込みます。
• web_data_walmart_seller：構造化された Walmart のセラーデータを素早く読み込みます。
• web_data_ebay_product：構造化された eBay 商品データを素早く読み込みます。
• web_data_homedepot_products：構造化された homedepot 製品データを素早く読み込みます。
• web_data_zara_products：構造化された Zara 商品データを素早く読み込む。
• web_data_etsy_products：構造化された Etsy 商品データを素早く読み込みます。
• web_data_bestbuy_products：構造化された Best Buy 製品データを素早く読み込みます。
• web_data_linkedin_job_listings：構造化された LinkedIn の求人一覧データを素早く読み込む。
• web_data_linkedin_posts：構造化された LinkedIn の投稿データを素早く読み込む。
• web_data_linkedin_people_search：構造化された LinkedIn の人物検索データを素早く読み込む。
• web_data_crunchbase_company：構造化された Crunchbase の企業データを素早く読み込む。
• web_data_facebook_events：構造化された Facebook のイベントデータを素早く読み込む。
• web_data_tiktok_profiles：構造化されたTikTokプロフィールデータを素早く読み込む。
• web_data_tiktok_posts：構造化された TikTok の投稿データを素早く読み込む。
• web_data_tiktok_shop：構造化された TikTok ショップデータを素早く読み込む。
• web_data_tiktok_comments：構造化された TikTok のコメントデータを素早く読み込む。
• web_data_google_maps_reviews：構造化された Google Maps のレビューデータを素早く読み込みます。
• web_data_google_shopping：構造化された Google ショッピングデータを素早く読み込む。
• web_data_google_play_store：構造化された Google Play ストアのデータを素早く読み込む。
• web_data_apple_app_store：構造化された Apple App Store のデータを素早く読み込みます。
• web_data_reuter_news：構造化されたロイターのニュースデータを素早く読み込む。
• web_data_github_repository_file：構造化された GitHub リポジトリのデータを素早く読み込みます。
• web_data_yahoo_finance_business：構造化された Yahoo Finance のビジネスデータを素早く読み込む。
• web_data_youtube_profiles：構造化された YouTube プロファイルデータを素早く読み込む。
• web_data_youtube_comments：構造化された YouTube のコメントデータを素早く読み込む。
• web_data_reddit_posts：構造化された Reddit の投稿データを素早く読み込みます。

すべてのツールについては、Bright Data MCPサーバーの公式リポジトリをご覧ください。

コミュニティの信頼と人気：リポジトリには700以上のスターがついている。100以上のフォークが示すように、十分に文書化され、広く採用されている。

対応ウェブサイト LinkedIn、不動産サイト、Facebook、Reddit、YouTube、その他多数。

人気の統合： N8N、Claude、Cursor、Perplexity、OpenAI、VS Code、Windsurfなど。

ライセンスMCPサーバーはオープンソース（MITライセンス）です。その下で、無料トライアルが付属するBright Dataの製品に依存しています。

プログラミング言語：Node.js。

2.ギットハブ

GitHub MCPサーバーは、ソフトウェア開発に携わるすべてのチームにとって不可欠なツールです。AIエージェントが開発ライフサイクルに積極的に参加できるようになる。つまり、リポジトリを管理し、問題を追跡し、コードと対話することさえできるのだ。

典型的な使用例：

• GitHubワークフローの自動化：GitHub のインターフェイスを手動でクリックする代わりに、アクションを自動化することができます。例えば、”What’s the status of my latest PR?” と尋ねると、ボットはlist_pull_requestsとget_pull_request_statusツールを使ってその答えを見つけて報告します。
• GitHubリポジトリからのデータの抽出と分析：これは、サーバーを使って GitHub から情報を取り出して分析やレポーティングを行うことです。たとえば、すべてのオープンなプルリクエストとその現在のステータスを一覧表示するダッシュボードを作ることができます。

主要なツール

• get_issue：リポジトリ内の課題の内容を取得します。
• create_issue：GitHub リポジトリに新しい課題を作成します。
• issue_commentを追加します：issueにコメントを追加します。
• list_issues：リポジトリのissueをリストアップし、フィルタリングします。
• update_issue：GitHub リポジトリの既存の課題を更新します。
• get_pull_request：特定のプルリクエストの詳細を取得します。
• list_pull_requests：リポジトリのプルリクエストをリストアップし、フィルタリングします。
• merge_pull_request：プルリクエストをマージします。
• get_pull_request_diff：プルリクエストの diff を取得します。
• create_pull_request：新しいプルリクエストを作成します。
• update_pull_request：GitHub リポジトリの既存のプルリクエストを更新します。
• delete_file：GitHub リポジトリからファイルを削除します。
• list_branches：GitHub リポジトリのブランチを一覧表示します。
• push_files：単一のコミットで複数のファイルをプッシュする。
• search_repositories：GitHub リポジトリを検索します。
• リポジトリを作成します：新しい GitHub リポジトリを作成します。
• fork_repository：リポジトリをフォークします。
• create_branch：新しいブランチを作成します。
• run_workflow：workflow_dispatch イベントによりワークフローをトリガーする。
• get_workflow_run：特定のワークフロー実行の詳細を取得します。
• get_workflow_run_logs：ワークフロー実行時のログをダウンロードします。
• rerun_workflow_run：ワークフロー全体を再実行する。
• rerun_failed_jobs：ワークフロー実行で失敗したジョブのみを再実行する。
• cancel_workflow_run：実行中のワークフローをキャンセルします。

GitHubの公式リポジトリで、利用可能なすべてのツールをご覧ください。

コミュニティの信頼と人気：このリポジトリには16.4k以上のスターがあり、明確に文書化されている。PR数（45以上）、コントリビューター数（60以上）、フォーク数（1.2k以上）が多いため、広く採用され維持されているリポジトリです。

ライセンスこのMCPサーバーはオープンソース（MITライセンス）です。GitHubアカウントが必要で、無料と有料のティアがあります。

プログラミング言語：Go。

3.スーパーベース

Supabaseは、人気のあるオープンソースのbackend-as-a-serviceプラットフォームです。そのMCPサーバーは、AIエージェントにあなたのプロジェクトのデータベース、認証、ストレージへの完全なプログラムアクセスを提供する。これにより、自然言語主導のバックエンド管理への扉が開かれる。

典型的な使用例：

• データベースの管理とクエリ：自分でSQLを書くことなく、Postgresデータベースを操作することができます。例えば、”先週は何人のユーザが登録しましたか？”と尋ねることができます。エージェントはexecute_sql` ツールを使って必要なクエリを実行します。
• プロジェクトとアカウントの管理サーバーは、Supabaseのプロジェクトや組織設定を管理するツールを提供します。例えば、新しいプロジェクトを作成したり、アクティブでないプロジェクトを一時停止したり、全てのプロジェクトのリストを取得したりするエージェントがあります。
• デバッグとモニタリング：物事がうまくいかないとき、エージェントを最初の防御ラインとして使うことができます。例えば、”直近1時間のAPIログを表示して、エラーがあるかどうか確認してください “と頼むかもしれません。これに対処するために、エージェントはget_logsツールを使用します。

主要なツール

• search_docs：Supabaseのドキュメントを検索し、最新の情報を取得します。
• list_tables：指定されたスキーマ内のすべてのテーブルをリストします。
• list_migrations：データベース内のすべてのマイグレーションをリストアップします。
• apply_migration：データベースにSQLマイグレーションを適用します。
• execute_sql：データベース内で生のSQLを実行する。
• get_project_url：プロジェクトのAPI URLを取得します。
• get_anon_key：プロジェクトの匿名 API キーを取得します。
• generate_typescript_types：データベーススキーマに基づいてTypeScriptの型を生成する。
• list_storage_buckets：Supabase プロジェクト内のすべてのストレージバケットをリストアップします。
• get_storage_config：Supabase プロジェクトのストレージ設定を取得します。
• update_storage_config：Supabase プロジェクトのストレージ設定を更新する (有料プランが必要)。

利用可能なツールの完全なリストは、リポジトリの専用セクションにあります。

コミュニティの信頼と人気リポジトリには1.7k以上の星がついている。よく文書化されており、広く採用されている（150以上のフォーク）。

ライセンスオープンソース（Apache 2.0）。Supabaseには無料プランと有料プランがあります。

プログラミング言語：Node.js。

4.劇作家

Playwright MCPサーバは、Playwrightブラウザ自動化APIを利用することで、LLMがウェブページと対話できるようにする。舞台裏では、アクセシビリティ・スナップショットに依存している。そのため、スクリーンショットや視覚機能を持つAIモデルの必要性を克服している。

Playwrightが提供するサービスの詳細をご覧ください。

典型的な使用例：

• 人間のようなインタラクション：あなたのAIエージェントは、クリック、ナビゲート、スクリーンショットの撮影など、ウェブページと対話する能力を獲得します。これは、プロンプトだけでウェブサイト上で実世界のタスクを実行する高度なAIエージェントを構築できることを意味します（例えば、Browser-Useで実現できることに似ています）。
• 自動テスト生成：そのためには、完全なユーザージャーニーを記述する必要があります。AIはブラウザ制御ツールを使用してステップを実行し、browser_generate_playwright_testツールを使用してPlaywrightテストスクリプトを出力できます。

主要なツール

• ブラウザのスナップショット：現在のページのアクセシビリティスナップショットを取得します。
• ブラウザのクリック：ウェブページをクリックする。
• browser_drag：二つの要素間のドラッグ＆ドロップを行います。
• browser_hover：ページ上の要素にカーソルを合わせる。
• browser_type：編集可能な要素にテキストを入力する。
• browser_select_option：ドロップダウンのオプションを選択します。
• browser_wait_for：テキストが表示されたり消えたり、指定した時間が経過するのを待つ。
• browser_navigate：URL に移動する。
• browser_pdf_save：ページをPDFとして保存する。
• browser_tab_list：ブラウザのタブを一覧表示する。
• browser_tab_new: 新しいタブを開く。
• browser_tab_select：インデックスでタブを選択する。
• タブを閉じる：タブを閉じる。
• browser_generate_playwright_test：与えられたシナリオに対応する Playwright テストを生成します。
• browser_screen_move_mouse：マウスを指定した位置に移動する。
• browser_screen_click：マウスの左ボタンをクリックする。
• browser_screen_drag：マウスの左ボタンをドラッグする。
• browser_screen_type：テキストの種類。
• browser_press_key：キーボードのキーを押す。

Playwrightレポジトリのツールセクションに、それらすべてが記載されている。

コミュニティの信頼と人気13.1k以上のGitHubスターは、このリポジトリが広く信頼され、採用されていることを示している。また、多くの貢献者とフォーク（900以上）があり、ドキュメントも充実しています。

ライセンスオープンソース (Apache 2.0).

プログラミング言語：Node.js。

5.概念

ノティオンのMCPサーバーは、ノティオンをAIエージェントが読み書きできる動的ナレッジベースに変えます。これにより、ドキュメント作成、プロジェクト管理、コンテンツ作成などのタスクを処理する自動化能力がAIに与えられます。

典型的な使用例：

• タスク管理の自動化：自然言語を使ってプロジェクト計画を管理できます。AIは、あなたがプロンプトしたプロパティでデータベースに新しいエントリを作成します。
• 新しい Notion データベースの作成：AIエージェントは新しいNotionデータベースを作成できます。次のようなプロンプトを使うことができます：「求人応募を追跡するために新しいデータベースを作成してください。会社名、ポジション、求人情報へのリンクのカラムが必要です。
• 知識検索：エージェントにすべてのドキュメントを検索してもらうことで、技術的な問題の解決策を見つけることができます。

主要なツール

• 検索：Notionのワークスペース、連携アプリ、ウェブ上のあらゆるものを、わかりやすい英語で質問しながら検索できます。
• タイトルで検索：AIサブスクリプションが利用できない場合の予備検索ツール。ページタイトルのみをキーワード検索します。
• ビュー：Notion ワークスペース内の任意のページ、データベース、ファイル、またはユーザーを見て、中身を確認します。
• コメントを取得する：スレッド化されたディスカッションを含む、特定のページやブロックに対するすべてのコメントを一覧表示します。
• Get User：IDまたはリファレンスによって特定のユーザーに関する詳細情報を取得する。
• ページの作成：ワークスペースに新しいページを作成します。このページを追加する場所を指定するか、デフォルトのプライベートページになります。
• コメントを作成する：ページやブロックにコメントを追加します。
• ページの更新：タイトル、コンテンツ、その他のプロパティを変更して、既存のページを編集します。

Notion MCP サーバーツールのドキュメントでは、各ツールを使用するタイミングを説明し、すぐに使い始められるように便利なプロンプトを提供しています。

コミュニティーの信頼と人気：星が2.3k以上あり、ドキュメントも充実している。また、最近の貢献も多く、メンテナンスが行き届いており、採用されている。

ライセンスオープンソース（MITライセンス）。Notion自体は無料プランでも様々な機能を提供しているが、有料ユーザー向けに提供されているものもある。

プログラミング言語：Node.js。

6.アトラシアン

Atlassian MCP サーバーは、Confluence、Jira、Jira Cloud、LLM を使用したサーバー/データセンターのデプロイメントを含むワークフローを自動化するために特別に作成されました。これらのソリューションは、文書化、課題追跡、チームコラボレーションに広く使用されています。したがって、これらをAIと統合することで、インテリジェントなエージェントがチケットを管理し、ドキュメントを更新することなどが可能になります。

典型的な使用例：

• スマートな Jira 自動化：LLMに適切なプロンプトを出すことで、情報検索や検索、課題作成や管理などのJiraワークフローを自動化することができます。
• Confluence ドキュメンテーション管理：Confluence を対話可能なダイナミックナレッジベースにすることができます。チャットから直接ドキュメントを作成し、管理することができます。エージェントにドキュメントの検索と要約を依頼することもできます。

主要なツール

• jira_search：Jira の課題を検索します。
• jira_create_issue：新しい Jira 課題を作成します。
• jira_update_issue：既存の Jira 課題を更新します。
• confluence_search：Confluence のコンテンツを検索します。
• confluence_get_page：特定のページの内容を取得します。
• confluence_create_page：新しいページを作成します。
• confluence_update_page：既存のページを更新します。

利用可能なツールはすべて、アトラシアン MCP サーバーリポジトリのセクションを参照してください。

コミュニティーの信頼と人気：星が2.1k以上あり、ドキュメントも充実している。また、多くの貢献者(50人以上)とフォーク(360人以上)がおり、よくメンテナンスされ、採用されている。

ライセンスオープンソース (MIT ライセンス)。JiraとAtlassianには無料プランと有料プランがあります。

プログラミング言語：Python、ただしDocker経由でのみ配布。

7.セレーナ

Serena MCP サーバーは、コードベースで直接動作するコーディングエージェントツールキットです。IDE の典型的な機能をすべて提供します。特に

• LSP（Language Server Protocols）を使用してコードを解析し、意味的に理解する。
• コードの読み書きだけでなく、シェルコマンドも実行できる。
• オンボーディングとメモリーシステムが特徴で、特定のコードベースを持続的に理解している。

典型的な使用例：

• LLM によるコーディング：Serena はあらゆるコーディングタスクに対応できるように設計されています。コードの読み込み、書き込み、実行ができる。また、ログや端末の出力を読むこともできます。Python、JavaScript、Goなどのプログラミング言語を直接、間接的にサポートしています。

主要なツール

• activate_project：プロジェクト名を指定してプロジェクトをアクティブにする。
• create_text_file：プロジェクト・ディレクトリにファイルを作成/上書きする。
• delete_lines：ファイル内の行の範囲を削除する。
• delete_memory：Serena のプロジェクト専用メモリストアからメモリを削除する。
• execute_shell_command：シェルコマンドを実行します。
• find_symbol：与えられた名前/部分文字列を持つ/含むシンボルをグローバルに(またはローカルに)検索する(オプションで型によるフィルタリング)。
• get_active_project：現在アクティブなプロジェクトの名前 (もしあれば) を取得し、既存のプロジェクトの一覧を表示する
• get_current_config：アクティブなモード、ツール、コンテキストを含むエージェントの現在の設定を表示します。
• get_symbols_overview：指定したファイルあるいはディレクトリで定義されている トップレベルのシンボルの概要を取得する。
• initial_instructions：現在のプロジェクトの初期指示を取得します。
• insert_after_symbol：与えられたシンボルの定義の最後に内容を挿入する。
• insert_at_line：ファイルの指定された行にコンテンツを挿入する。
• list_dir：指定されたディレクトリのファイルとディレクトリをリストアップする (オプションで再帰も可能)。
• list_memories：Serena のプロジェクト専用メモリーストアにあるメモリーをリストアップする。
• prepare_for_new_conversation：新しい会話の準備の指示を提供します。
• read_file：プロジェクト・ディレクトリ内のファイルを読み込む。
• read_memory：Serena のプロジェクト専用メモリストアから指定された名前のメモリを読み込む。
• replace_lines：ファイル内の行の範囲を新しい内容に置き換える。
• search_for_pattern：プロジェクト内のパターンを検索します。
• summarize_changes：コードベースに加えられた変更をまとめるための指示を提供する。

Serenaのリポジトリにあるツールの全リストをご覧ください。

コミュニティーの信頼と人気：Serenaは2.9k以上の星を持ち、非常に幅広い文書を持っています。

ライセンスオープンソース（MITライセンス）。

プログラミング言語：Python。

8.ファイルシステム

ファイルシステム MCP サーバーリポジトリは、ファイルシステム操作を管理する AI エージェントを作成するために設計されています。

主要なツール

• read_file：ファイルの全内容を読み込む。
• write_file：新しいファイルを作成するか、既存のファイルを上書きする。
• create_directory：新しいディレクトリを作成するか、存在することを確認する。
• move_file：ファイルやディレクトリの移動や名前の変更を行う。

リポジトリ内の利用可能なツールの包括的なリストにアクセスします。

コミュニティの信頼と人気このリポジトリには56k以上のスターがあり、幅広いドキュメントがあり、多くの貢献者(580以上)がいます。これらのメトリクスはプロジェクト全体のリポジトリに関するもので、いくつかのMCPサーバーがリストアップされていることに注意してください。

ライセンスオープンソース（MITライセンス）。

プログラミング言語：リポジトリはNode.jsとPythonのサーバーを提供しています。

9.フィグマ

Figma MCPサーバーは、AIを搭載したコーディング・ツールを使って、CursorがあなたのFigmaファイルにアクセスできるように設計されています。その目的は、スクリーンショットを貼り付けることなく、一発勝負のデザインを作成する時間を短縮することです。

典型的な使用例：

• POC時間の短縮：LLMを促し、AIエージェントに自律的に作業を任せることで、FigmaデザインのPOC(概念実証)を作成するのに必要な時間を短縮するために、このサーバーを使用します。

主要なツール

• get_code：Figmaで選択した内容をReact + Tailwindで構造化します。
• get_variable_defs：選択範囲に使われている変数とスタイルを取り出す。

コミュニティの信頼と人気リポジトリには8.6k以上の星がついています。

ライセンスオープンソース（MIT）。その代わり、Figmaは無料と有料のプランを提供しています。

プログラミング言語：Node.js。

10.グラファナ

Grafanaは、データの可視化、モニタリング、分析のためのオープンソースのプラットフォームです。不可知論、拡張性、そしてオープンシステムであることが特に評価されている。これは、数十の異なるデータソースに接続する中心的なハブとして機能することを意味する。Grafana MCPサーバーは、Grafanaエコシステム全体と相互作用するAIエージェントを作成することを可能にします。

典型的な使用例：

• AIインシデント管理：チャットインターフェースから直接、インシデントのライフサイクル全体の管理を支援するエージェントを作成できます。また、自然言語を特定のPromQLまたはLogQLクエリに翻訳することで、クエリシステムへの参入障壁を低くします。

主要なツール

• search_dashboards：ダッシュボードを検索します。
• query_prometheus：Prometheus データソースに対してクエリを実行します。
• list_incidents：Grafanaのインシデントを一覧表示する。
• query_loki_logs：LogQL を使用してログを検索します。
• get_analysis：Sift 調査から特定の分析を取得します。

利用可能なすべてのツールを使用して、Grafanaインシデント管理を自動化します。

コミュニティからの信頼と人気：1K以上の星、優れたドキュメント、頻繁な貢献。

ライセンスオープンソース（Apache 2.0）。Grafanaについては、価格ページを参照。

プログラミング言語：Go。

最高のMCPサーバー：総括表

以下は、この記事で発見したMCPサーバーの概要をまとめた表である：

会社概要	カテゴリー	プログラミング言語	リポジトリリンク	ギットハブの星	MCPサーバーライセンス
ブライトデータ	あらゆるAIアプリケーションのデータ	Node.js	ブライトデータ/ブライトデータ・マクピー	700+	マサチューセッツ工科大学
ギットハブ	バージョン管理ワークフロー	行く	github/github-mcp-server	16k+	マサチューセッツ工科大学
スーパーベース	データベース	Node.js	supabase-コミュニティ/supabase-mcp	1.7k+	アパッチ2.0
劇作家	ブラウザの自動化	Node.js	マイクロソフト/playwright-mcp	12.8k+	アパッチ2.0
ノーティオン	ナレッジ・マネジメント	Node.js	makenotion/notion-mcp-server	2.3k+	マサチューセッツ工科大学
アトラシアン	チームコラボレーション	Python（Docker経由のみ）	sooperset/mcp-atlassian（スーパーセット/マクパ・アトラシアン	2.1k+	マサチューセッツ工科大学
セレーナ	コーディング・ワークフロー	Node.js	オライオス／セレーナ	2.9k+	マサチューセッツ工科大学
ファイルシステム	ファイルシステム操作	Node.js, Python	modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/filesystem	56k以上（プロジェクト全体から）	マサチューセッツ工科大学
フィグマ	デザイン・ワークフロー	Node.js	GLips/Figma-Context-MCP	8.6k+	マサチューセッツ工科大学
グラファナ	観測可能性	行く	グラファナ/mcp-grafana	1k+	アパッチ2.0

最高のMCPサーバーを知った今、これらのガイドを読んで、その使い方を学ぶことができる：

• Qwen-AgentとMCPを統合し、ライブ・データ・アクセスでエージェントを構築する
• MCPサーバーによるウェブスクレイピング：ステップバイステップガイド
• AIエージェント開発のためのGoogle ADKとMCPサーバーの統合
• CrewAIとBright Dataのモデル・コンテキスト・プロトコル（MCP）でウェブスクレイピング・エージェントを構築する

結論

この記事では、MCPサーバーとは何か、なぜ便利なのかを学びました。市場で最高のMCPサーバーを選ぶ際に考慮すべき主な要素を探りました。そして、これらの基準が、利用可能なオプションのトップ10の厳選されたリストでどのように適用されるかを見ました。

その中で、Bright DataのMCPサーバーは最も優れたサーバーの1つです。理由は簡単で、すべてのAIプロジェクトやワークフローは高品質なデータに依存しているからです！

ブライトデータのMCPサーバーが優れているのはまさにそこです。地球上で最大かつ最も豊富な情報源であるウェブから、AIが必要とするデータを倫理的に取得する能力を提供します。

現在、生産可能なAIワークフローを構築する際には、ウェブコンテンツを確実に取得、検証、変換できるツールが必要です。ブライト・データのAIインフラには、まさにそれが揃っています。

ブライトデータのアカウントを作成し、AI開発のためのすべての製品とサービスをお試しください！