MCPサーバーとは？仕組みやソフトウェア開発の活用例をわかりやすく解説

近年、多くの企業や業界で業務効率化や顧客満足度向上などを目的にAI活用が進んでいます。現在では「MCPサーバー」と呼ばれる技術に注目が集まっており、ソフトウェア開発の領域においても作業の効率化や自動化に役立てることができます。

実際に開発現場でMCPサーバーの活用を検討している担当者も多いのではないでしょうか。

この記事では、MCPサーバーの基礎知識や仕組み、メリット、注意点などを詳しく解説します。ソフトウェア開発における活用例やポイントも紹介するので、ぜひ参考にして下さい。

1. MCPサーバーの基礎知識

そもそも「MCP」とは、「Model Context Protocol（モデル・コンテキスト・プロトコル）」の略語であり、LLMを利用する AIアプリケーションと外部システムを安全かつ効率的につなげるための標準プロトコルのことです。2024年11月にAnthropic社によって開発され、AIアプリケーションがさまざまなデータソースやシステムに接続するための方法を提供しています。

そしてMCPサーバーはMCPの共通規格に沿って、実際にAIアプリケーションと外部システムをつなぐための接続用のプログラムを指します。

なお、MCPサーバーとAPIにははっきりとした違いがあります。APIは、異なるシステム間でデータをやりとりするための汎用的な仕組みであり、人間（開発者）が操作することを前提に設計されています。一方MCPサーバーは、AIアプリケーションに特化した仕組みで、「手足」のような位置付けになります。これにより、エージェントをはじめとした AI アプリケーションが「自律的に判断・操作すること」が可能になります。

2. MCPサーバーが注目されている背景

なぜMCPサーバーはソフトウェア開発の領域を含め、さまざまな業務シーンで注目されているのでしょうか。その背景や理由は「AIと外部システム連携に対するニーズの高まり」と「AI連携に伴う開発・保守コスト削減の必要性」にあります。

これまでのAIの業務活用においては生成AIと会話して「学習済みのAIに対して指示を出し、アウトプットされた情報を参照・活用する」という使い方が中心でしたが、現在はAIエージェントと呼ばれる自律型AIの普及により、「AIに特定のツールを操作させて業務を自動化したい」といった外部システム連携のニーズが高まっています。

しかし、AIと外部システムの連携においては、各ツールのAPI仕様が異なるため、接続のたびに毎回個別での対応が必要になるというコスト面での課題が浮き彫りとなっていました。接続したいツールが増えるほど保守コストも増大し、安全な運用が難しいこともあり、こうした課題がAI活用の障壁となっていたのです。

MCPサーバーは「プロトコル」であり共通的な通信規格を定めているため、この規格に準拠したプログラムを利用することでAIと外部システムの連携を効率化できることからさまざまな業務シーンにおいて活用されているのです。

3. MCPサーバーの仕組み

MCPサーバーは具体的にどのような仕組みで動作するのでしょうか。ここでは、以下を踏まえてMCPサーバーの全体像を掴みましょう。

• MCPホスト・クライアントとの関係性
• MCPサーバーが提供する主要機能
• MCPサーバー利用時の処理フロー
• MCPサーバーの通信方式

3-1. MCPホスト・クライアントとの関係性

MCPは「MCPホスト」「MCPクライアント」「MCPサーバー」の3つの役割で構成されており、MCPサーバーはMCPホストとMCPクライアントの通信を仲介する役割を担います。

MCPホストは、ChatGPTやCursor、Claude DesktopなどのAIアプリケーション本体を指し、ユーザーからの指示を受け取り、必要な処理を判断します。

MCPクライアントは、MCPホスト内でMCPサーバーと1:1 のコネクションを張って通信を行う役割を担います。

3-2. MCPサーバーが提供する主要機能

MCPサーバーがAIに提供する主要機能として以下の3つがあります。

• ツール（Tools）
• リソース（Resources）
• プロンプト（Prompts）

3−2−1. ツール

MCPサーバーのツールは、AIが外部システムを操作するための機能を指します。つまり、AIが能動的に「何らかの操作」を実行するための仕組みです。

例えば、以下のようなアクションを提供します。

• Web APIの呼び出し
• データベースの操作
• メッセージ送信
• ドキュメント作成・検索
• 計算の実行 など

3−2−2. リソース

リソースは、AIが参照できるデータを提供する機能です。つまり、AIがデータを読み込むための機能になります。

例えば、以下のようなデータをAIに提供します。

• 設計書や仕様書などのドキュメント
• ソースコード
• Issue
• CIログ など

AIはこれらのデータを参照し、意思決定やアウトプットに利用します。

3−2−3. プロンプト

プロンプトは、AIに対して「どのような処理を実行するか」を指示する対話テンプレートです。あらかじめよく使用する指示をサーバー側で事前に設定できます。

例えば、コードレビュー依頼やバグ調査などの定型的な指示をテンプレート化できるため、開発チーム全体で効果的なプロンプトを再利用することが可能です。

3-3. MCPサーバー利用時の処理フロー

実際にMCPサーバーを利用した際、AIはどのように動作するのでしょうか。簡潔にまとめると以下のような流れになります。

1. ユーザーがAI（ホスト）に対して特定の指示を出す
2. ホスト内のクライアントがMCPサーバーへ利用可能なツールやリソースを問い合わせ、MCPサーバーからの返答を受ける
3. AIが使用するツールを判断し、クライアント経由でMCPサーバーへリクエストを依頼する
4. MCPサーバーはリクエストに従って処理を実行し、結果を生成する
5. MCPサーバーからクライアント経由で、AIに結果が返される
6. AIが最終的な回答を生成し、ユーザーへ情報を返す

3-4. MCPサーバーの通信方式

MCPサーバーの通信方式には「ローカル版」と「リモート版」の2つの種類があります。ここではそれぞれの特徴について解説します。

3-4-1. ローカルサーバー

ローカルサーバーは、ユーザー個人のマシン上で直接動作するMCPサーバーのことです。インターネット環境に依存することなくオフラインで処理を実行できることから、作業の継続性やパフォーマンスを維持することが可能です。

ただし、ローカル環境であるため、チーム全体で活用する場合は適していません。

3−4−2. リモートサーバー

リモートサーバーは、クラウドなどインターネットや閉域環境など、何らかのネットワーク上で稼働しており、処理を実施するMCPサーバーを指します。リモートサーバーなら個別マシンでの設定が最小限で済み、ネットワーク上で稼働するため、チーム全体で共通のMCPサーバーを利用できます。

ただし、ネットワーク経由でデータ通信を行うため、接続状況によってはAIの処理スピードに影響が出る可能性があります。また、情報漏えいや不正アクセスを防止するために適切なセキュリティ対策が必要です。

4. MCPサーバーのメリット

MCPサーバーを利用することで以下のようなメリットを享受できます。

• 開発効率の向上
• AIの処理能力の向上
• 柔軟かつ拡張性のあるAI活用の実現

4-1. 開発効率の向上

MCPサーバーを活用するメリットの一つ目が、共通規格によってAIと外部システムの接続を標準化・効率化できることです。従来であれば、AIと外部システムを連携させる際にAIモデルやツールごとに個別での接続処理が求められ、開発や保守に大きな負担がかかっていました。これを「M×N問題」と呼んでいます。

MCPサーバーなら一度サーバーを構築すれば、MCPに対応した複数のAIアプリケーションに対応できるため、「M×N問題」の解消に繋げられます。これにより、開発者はソフトウェア開発における機能設計や実装など、本来注力すべき業務に専念しやすくなります。

4-2. AIの処理能力の向上

MCPサーバーの活用は、AIの処理能力の向上にも繋がります。これまでのAI活用においては、ユーザーの指示（プロンプト）に対してAIが情報提供のみを行うという受動的な処理がメインでした。

MCPサーバーを使えば、人間の指示を前提とした単一の処理だけでなく、目的に応じてAIアプリケーションが自ら考えて特定の作業を完了させることができます。

こうした処理能力の向上により、ソフトウェア開発における一連の作業工程においても自動化・効率化できる範囲が増え、開発スピードの向上に繋がります。

4-3. 柔軟かつ拡張性のあるAI活用の実現

MCPサーバーによるAIと外部システム連携においては、必要に応じて利用するAIを柔軟に切り替えられます。共通の通信ルールがあることにより、MCPに対応しているAIであれば同様のMCPサーバーで対応できるためです。

また、新しいデータソースを追加したい場合は、対応したMCPサーバーを接続するだけで済むため、拡張性にも優れています。

近年システムの大規模化や技術進化により、ソフトウェア開発プロセスが複雑化している中で、MCPサーバーが持つ柔軟性と拡張性は、開発者の負担削減に大きく貢献すると言えるでしょう。

5. MCPサーバーを活用する際の注意点

MCPサーバーの活用においてはさまざまなメリットがある一方で、注意したい要素もあります。

• 一定の学習コスト・運用ノウハウの蓄積が必要
• セキュリティリスクへの対策が必要

5-1. 一定の学習コスト・運用ノウハウの蓄積が必要

冒頭でも説明しましたが、MCPは2024年に開発された比較的新しい技術です。導入や活用の際に参考となる事例や情報がまだ少ない中で、開発者はMCPの概念や仕組みを深く理解しなければなりません。企業によっては技術者の育成や採用のためのコストが発生するでしょう。

また、技術自体がまだ発展途中の段階にあり、今後仕様変更や機能追加の発生が予想されるため、導入する際には長期的なアップデートに対応できる体制を構築する必要があります。

なお、現時点の最新情報として2026年7月28日に大きな仕様変更（2026-07-28 Release Candidate）が発生しており、最大の変更点はプロトコル層がステートレスになっていることです。詳しくは以下のページをご確認下さい。

The 2026-07-28 MCP Specification Release Candidate

5-2. セキュリティリスクへの対策が必要

MCPサーバーの活用によってAIが外部システムを操作することから、外部システムの認証情報を必要とします。つまり、セキュリティリスクが発生するため、対策を検討しなければなりません。ここでは、具体的なセキュリティ対策について解説します。

• 信頼できるMCPサーバーの活用
• 適切な権限管理とアクセス制御
• プロンプトインジェクション対策の実施

5−2−1. 信頼できるMCPサーバーの活用

MCPサーバーは概念や仕組みを理解していれば、誰でも自作することができます。中には、なりすましや、信頼を得てから悪意ある挙動へと切り替わる「Rug Pull」などを目的としたサーバーも存在します。

出所不明な怪しいMCPサーバーを安易に AI アプリケーションに連動させることはセキュリティリスクを高めてしまいます。

そのため、MCPサーバーを探す際には信頼できる発行元が提供するMCPサーバーに絞って導入を進める必要があります。

5−2−2. 適切な権限管理とアクセス制御

MCPサーバーに対して過剰な権限を付与してしまうと、AIが予期しない危険な処理を自動で実行してしまう可能性があるため、適切な権限管理とアクセス制御が必要です。

一般的なクラウド運用などで言われるような「最小権限の原則（PoLP）」は MCP サーバの利用においても適用されます。最小権限の原則とは、ユーザーやシステムに対して目的達成のために本当に必要なアクセス権限のみを付与するというセキュリティ対策における基本的な考え方になります。

例えば、Issueや実行ログを確認したいだけなら、「読み取り専用」の権限を基本とするなどの対応を行います。

また、MCPサーバーに対して付与する権限を最小限にする対策と並行して、MCPサーバーの操作対象となるシステム側をインフラ側で制御することも大切です。

なお、権限管理とアクセス制御については業務上のニーズの変化に応じて定期的な見直しを行うことも大切な取り組みです。

5−2−3. プロンプトインジェクション対策の実施

AI活用における特有のリスクとして、プロンプトインジェクション攻撃があります。プロンプトインジェクション攻撃とは、AIに対して正規のユーザーを装った不正な入力を行い、意図しない動作を引き起こすサイバー攻撃のことです。

プロンプトインジェクション対策としては、人間による確認や承認、サニタイゼーションの実装などが求められます。また、インシデント発生時にすぐに対応できるようログの記録や監視も大切な取り組みです。

6. ソフトウェア開発におけるMCPサーバーの活用例

ここではソフトウェア開発におけるMCPサーバーの活用例を紹介します。

• 要件定義・設計の効率化
• コードレビュー・品質管理の自動化
• Issue管理・タスク管理の効率化
• CI/CD・運用業務の自動化
• ナレッジ管理・情報検索

6-1. 要件定義・設計の効率化

まず要件定義書や設計書が格納されているストレージサービスやバージョン管理システムのMCPサーバーを活用することで、要件定義や設計業務を効率化できます。例えば、AIが過去の仕様書などの開発に関わる情報を参照にして、新機能の設計書のたたき台を作成するといった活用が可能です。

その他、AIに過去の類似案件を参照させて、現状の要件定義書に抜け漏れなどのミスや問題がないかを比較検証させることもできます。

AIが作成・検証したものをそのまま鵜呑みにするのは危険ですが、全体像の把握や内容のチェックなどを効率よく進められます。

6-2. コードレビュー・品質管理の自動化

前述のMCPサーバーが提供するリソースとして開発で利用されるコード規約などを AI アプリケーションに対して提供することにより、コードレビューの負担を大幅に削減することができます。

例えば、AIにコーディング規約を参照させて違反がないかどうかのチェックや、セキュリティの脆弱性の確認、バグの検出などを自律的に実行させられます。

さらにAIはコードの分析結果をもとに、改善案の提示も行うことができるため、担当者はAIの情報を参考にしながらコード品質の向上と作業の効率化を図れます。

6-3. Issue管理・タスク管理の効率化

課題管理システムやタスク管理システムのMCPサーバーを活用することで、AIがIssueやタスク情報にもアクセスできるようになるため、進捗状況の確認や管理作業の効率化も図れます。

例えば、開発途中で発生したバグ対応において未対応タスクのみを一覧で表示させたり、急な仕様変更などを理由にタスクの優先度の組み直しをさせたりといった活用が可能です。

AIの支援によって適切なIssueやタスク管理を実現できれば、複数のツールを参照する必要がなくなり、コーディングを行う流れの中で情報ソースやコンテキストとして活用できるため、スムーズにプロジェクトを進めることができるでしょう。

6-4. CI/CD・運用業務の自動化

MCPサーバーとCI/CDの自動化は相性が良く、代表的な活用例の一つです。CI/CD パイプラインを提供するプラットフォームのMCPサーバーを活用することにより、AIがCI/CDツールを直接操作・分析できるようになるため、パイプラインの実行や状況確認を効率よく行えます。

また、パイプラインが失敗した際には、AIに原因の一次調査を指示できることから、開発者によるログ確認の手間を軽減し、スピーディーな障害対応に繋げられます。

6-5. ナレッジ管理・情報検索

社内には社内Wikiや議事録などさまざまなナレッジが蓄積されているケースが多いです。

これらのナレッジを活用する際によくありがちな課題として、「対象のデータがどこに保管されているかわからない」「いつ時点のデータなのか特定できない」というような悩みが挙げられます。

MCPサーバーを活用してAIが社内ナレッジにアクセスできるようにすれば、必要な情報を素早く検索・参照することができます。これにより、例えば新人エンジニアが開発ルールを確認したい時にも、自身で必要な情報を確認できるようになるため教育コストの削減に繋げられます。また、メンバー同士のナレッジ共有や引き継ぎなどにも役立てられ、属人化の解消を実現する強い味方になるでしょう。

7. ソフトウェア開発におけるMCPサーバーの選び方

MCPサーバーには目的に応じてさまざまな種類があります。実際にソフトウェア開発において、一般に公開されているMCPサーバーを利用する場合には、選定時に以下のポイントを意識することが大切です。

• 実現したいユースケースへの対応
• 開発環境とAIツールとの互換性
• サポート体制・ドキュメントの充実度

7-1. 実現したいユースケースへの対応

まずは、自社の開発現場において目的や課題に合った機能を搭載しているかを確認します。ソフトウェア開発では多岐にわたる業務が存在するため、以下のようにどのプロセスをAIで効率化したいかを検討します。

• プロジェクト管理（Issue・タスクなど）
• コードレビュー支援
• CI/CDパイプラインの実行・原因調査
• ナレッジ共有 など

MCPサーバーごとにAIが操作できる範囲（ツール）は異なるため、実現したいユースケースを明確化した上で選定しましょう。

7-2. 開発環境とAIツールとの互換性

自社の開発環境（ツール群）や利用するAIアプリケーションと連携できるかどうかも重要な観点です。MCPサーバーによって連携できる開発ツールやAIは異なるため、互換性を事前に確認しておくと導入後の運用がスムーズです。

なお、MCPサーバーの導入を検討するタイミングで、既存の開発環境の見直しも必要に応じて行うとよいでしょう。

7-3. サポート体制・ドキュメントの充実度

MCPサーバーを長期的に安定して活用していくためには、サポート体制やドキュメントが充実していることも大切です。例えば、専用の窓口やFAQ、設定ガイドなどの有無を確認しましょう。

サポート体制やドキュメントが充実していれば、導入・運用時にトラブルや不明点が発生した場合でも迅速に対応を進められます。

また、継続的なメンテナンスやアップデートが実施されているかどうかも長期的な運用において重要なポイントです。

8. ソフトウェア開発でAIを効果的に活用するためのポイント

ソフトウェア開発におけるAI活用においては、開発ライフサイクル全体の情報に効率よくアクセスできるかという点が、AIによる成果を生み出す上で重要な要素になってきます。

というのは、実際の現場ではソースコードやIssue、CI/CDなどの多くの情報が、複数のツールに点在しているケースが少なくありません。開発情報が複数のツールに分散されていると、AIと連携する際にMCPサーバーも必要に応じて複数組み合わせる必要があり、開発者の管理負荷やセキュリティリスクを増やすことに繋がります。

多くの開発情報を一元的に管理できる開発基盤を事前に構築し、それに対応したMCPサーバーを導入すれば連携や管理もシンプルになり、AIは横断的に必要な情報にアクセスできます。

9. AI活用を前提とした開発基盤としてGitLabがおすすめな理由

上記のAI活用のポイントを踏まえて、多くの開発情報を一元管理できる開発基盤を構築し、AI連携を効率よく進めたいなら「GitLab」の導入がおすすめです。

9-1. 主要な開発プロセスを単一のプラットフォームで統合

GitLabは、ソースコード管理やタスク管理、CI/CD、セキュリティ診断などソフトウェア開発の全工程を単一のプラットフォームで統合して実行できるサービスです。そして、GitLabならソースやタスクなど開発に関わる全ての情報がGitLabに格納されます。つまり、多くの開発情報を複数のツールに分けて管理する必要がなくなり、コストや管理負担の削減に繋げられます。

GitLabで全ての開発情報を管理できるため、次で解説するGitLab MCPサーバーによるAI連携も効率よく進められます。

9-2. GitLab MCPサーバーによるAIアプリとの連携

「GitLab MCPサーバー」は、AIアプリケーションとGitLabで管理されている開発情報をつなぐためのMCPサーバーです。GitLab MCPサーバーを活用することで、AIアプリケーションがGitLabで管理しているデータソースにアクセスでき、GitLab内のデータを SSoT（Single Source of Truth）として参照しながらユーザーに代わって特定の操作を実行します。既存のGitLab内にある資産（ソースやタスクなどソフトウェア開発に関わるすべての情報）をそのまま活かすことができるため、迅速かつ高品質なソフトウェア開発の実現に繋げられます。

なお、GitLab MCPサーバーでは、CursorやClaude Code、Claude DesktopなどさまざまなAIアプリケーションとの連携が可能で、設定ガイドも用意しています。

10. MCPサーバーの今後の展望・将来性

MCPサーバーは登場して間もない新しい技術であり、その利便性からソフトウェア開発を含めさまざまな業務シーンで活用されていくと予想されます。今後も仕様の進化や対応ツールの拡大が期待され、多くの企業が導入を進めることで事例や運用ノウハウも充実していくでしょう。

また、MCPサーバーのようなAI時代の新しい技術がソフトウェア開発の領域で浸透することで、AI連携・活用をより効果的に進めていくという観点から「GitLab」のような開発情報の全てを管理できるプラットフォームの必要性も高まっていくと考えられます。

11. MCPサーバーに関するQ＆A

最後にMCPサーバーに関するよくある質問と回答を紹介します。

11-1. MCPとRAG（検索拡張生成）との違いは？

RAGは、「Retrieval-Augmented Generation」の略語で、生成AIが学習していない専門的な知識や情報を、外部の社内文書や資料などから検索して根拠ある回答を作成する技術になります。

一方、MCPはAIと外部システムを安全に接続するための標準規格であり、必要な操作や情報取得を自律的に実行させる仕組みです。

両者の技術は対立するものではなく、必要に応じて組み合わせて使うケースも見られます。

11-2. MCPサーバーが使える主なAIアプリは？

MCPサーバーに対応している主なAIアプリを挙げると以下の通りです。

• ChatGPT（対話型の生成AIサービス）
• Claude Code（コーディング支援ツール）
• Claude Desktop（Claudeのデスクトップ版）
• Cursor（エンジニア向けのコードエディタ） など

なお、実際に利用予定のMCPサーバーが対応しているAIアプリについては確認が必要です。

11-3. MCPサーバーは複数利用できる？

MCPサーバーは必要に応じて複数のサーバーを組み合わせて利用できます。拡張性に優れているため、複雑なタスクやニーズの変化に対応しやすいメリットがあります。

ただし、管理対象が増えるためセキュリティや運用負担も考慮しながらMCPサーバーの追加を行うことが大切です。

まとめ MCPサーバーを積極的に活用してソフトウェア開発の効率化を図ろう

MCPサーバーを自社のソフトウェア開発で積極的に活用することで、安全かつ効率的にAIと外部システムを連携できるようになり、多くの作業を迅速に進められます。

また、AI活用をよりスムーズに進めるには、開発情報をまとめて管理できる統合プラットフォームの導入もおすすめです。

GitLabは、ソフトウェア開発に関わるすべての情報を単一のツールで管理することができ、GitLab MCPサーバーによってGitLabで蓄積したデータとAIと連携させて、さまざまな操作を自動で実行できます。

MCPサーバーの活用を検討している企業の担当者は、ぜひGitLabの導入も検討してみてはいかがでしょうか。

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監修：若林 寛之 @hwakabayashi
GitLab合同会社 カスタマーサクセス本部プロフェッショナルサービス部シニア テクニカルアーキテクト