MCPを使い始めて3ヶ月：最新のAnthropic DTX拡張機能と24のベストサーバー この記事では、MCP（Model Context Protocol）の概要から、実用的なサーバーの選び方まで、詳しく解説します。MCPはChatGPTやClaudeなどの言語モデルに外部データを提供することで、より効果的な支援を可能にします。また、MCPの最新のセキュリティ対策や、ローカルとクラウドでの設定方法についても紹介します。さらに、プログラマー向けや汎用的なMCPサーバーのランキングも掲載しています。 MCPの特徴と利点 データの提供: パーソナルデータやリアルタイムデータを言語モデルに提供 複雑なタスクの処理: コードの書き方、ファイルの読み書き、アプリ間の切り替えなど セキュリティ: 認証と認可の課題と解決策 MCPサーバーの実行方法 ローカルで実行 開発ツールを使用: 初心者には難しいが、開発者に人気 コンテナ（Docker, Podman）を使用: 依存関係の問題を解決 Docker Desktop容器 + MCP Toolkit: GUIで簡単に操作可能 AnthropicのDesktop Extensions (DXT): 企業でも利用可能な新形式 クラウドで実行 HTTPベース（SSEやStreamable-HTTP）: クラウドでの简单なセットアップ トップ24のMCPサーバー プログラマー向けサーバー 汎用的なサーバー ボーナス: PrologとLisp Prolog: 強力な論理的推論と数学的能力 Lisp: 高度な抽象化と自己修正能力 まとめ MCPは言語モデルの機能を大幅に向上させる有望な技術です。この記事では、MCPの基本から最新のトレンドまで、網羅的に解説しています。

MCP（Model Context Protocol）とは？ MCP（Model Context Protocol）は、ChatGPT、Claude、Cursorなどの言語モデルに外部コンテキストを提供する簡潔で強力な方法です。言語モデルには個人情報やリアルタイムデータへのアクセスがなく、数学や厳密な論理、マップ処理などが苦手なため、MCPサーバーはこれらの課題を解決し、モデルがより効果的に支援できるようにします。この記事では、MCPの使用方法、セットアップ方法、および主なサーバーについて説明しています。 MCPの用途 MCPを利用することで、以下のことが可能になります： 1. パーソナルデータの追加：メール、カレンダー、CRMシステム、ドキュメントなどを直接活用できます。 2. 複雑なタスクの処理：コードの書き方、ファイルの読み書き、アプリケーション間でのシームレスな切り替えなどが容易になります。 3. より精度の高いアシスタンス：外部データや特定の機能を利用することで、言語モデルの精度と有用性が大幅に向上します。 認証と権限 MCPは現在まだ発展段階にあり、セキュリティ、認証（AuthN）、および権限管理（AuthZ）が未成熟的な状態です。多くの場合はAPIキー、ログイン情報、パスワードなどを平文で保存する必要があり、これは大きなリスクです。コミュニティはOAuth 2.1を用いた安全な認証・権限管理の標準化を目指しています。しかし、PostgreSQLなどのバックエンドアプリケーションはまだOAuth 2.1をサポートしていないため、平文での認証情報の保管が必要な場合もあります。 MCPサーバーの実行方法 1. ローカルで実行 ? 開発ツールを使用 利点：開発者向け、人気がある。 欠点：初心者向けではない、セキュリティ上の懸念がある、依存関係の競合問題がある。 コンテナ使用（Docker, Podman） 利点：依存関係の問題を解決、セットアップが容易、認証がサポートされる。 欠点：CLIの知識が必要、認証情報の管理がまだ安全ではない。 Docker Desktopコンテナ + MCP Toolkit（GUI付き） 利点：初心者向け、UIベースのインストール、OAuthをサポート、安全性が高め（macOS限定）。 欠点：企業レベルでのセキュリティが十分でない、全てのMCPサーバーがOAuthをサポートしてない。 Anthropicのデスクトップ拡張機能（DXT） 利点：開発者向け、ユーザー向け、ビジネス利用にも適している、設計時に安全性を考えている（macOS限定）。 欠点：Beta版である、現時点でClaude Desktopのみがサポートしている。 2. クラウドで実行 ? HTTPベース（SSEまたはストリーミングHTTP） 利点：初心者向け、認証がOAuthで通常含まれる。 欠点：MCPトランスポートプロキシを必要とする場合がある、商用サービスは料金制である、企業向けセットアップには多大な労力が必要である。 パーソナルおよび商用アプリケーションの例 Supermachine.ai：AI駆動の開発環境。 Databricks.com：ビッグデータと機械学習プラットフォーム。 Natoma.id：ファイルとデータの共有。 mcpfabric.com：ファイルシステムとクラウドストレージの統合。 Cloudflare：自社インフラでMCPサーバーをホスト、運用、サポート。 伝送プロトコル STDIO：最も基本的なプロトコル。ローカルサーバーに接続するためにstandard input/output streamsを使用します。特にファイルシステムMCPでは安全性が高い選択肢です。 例：docker run -i --rm alpine/socat STDIO TCP:host.docker.internal:8811 ファイルシステム：npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /tmp SSE（Server-Sent Events）：HTTPをベースにした次世代のプロトコル。サーバーからクライアントにデータを流すことができます。 例：https://mcp.deepwiki.com/sse ストリーミングHTTP：より柔軟性のあるHTTPプロトコル。SSEよりも優れた分散処理・高度な設定が可能です。 例：https://mcp.context7.com/mcp ネイティブMCPサポートウェブアプリ：GitHub、Cloudflare、HubSpot、Intercom、PayPal、Pipedream、Plaid、Shopify、Stripe、Square、Twilio、Zapierが使用可能。 主要なMCPサーバー プログラマー向け Prolog：論理、推論、厳密な理由付け、バックトラッキング、説明性、数学、ダイナミックな知識グラフ。 Lisp：Neuro-Symbolic AIの一部として使用。テンプレートコードの自動化、抽象化と変換、数学的表現の操作と理由付け、専門システム、本体エンジン、セマンティックウェブに利用可能。 汎用向け 各種ウェブアプリやファイルシステムのMCPサーバーが利用できます。 業界の反応と会社概要 業界関係者はMCPの可能性に大きな期待を寄せています。特にAnthropicが提案するDXT形式は、開発者だけでなく初心者でも扱いやすく、さらなる普及が予想されます。Anthropicは、安全な資格情報管理や企業レベルのサポートにも力を入れており、将来的なMCPの発展に貢献すると見られています。