これだけは入れておいた方が良いAI駆動開発を加速させる必須MCP3選

はじめに

AI駆動開発が当たり前になりつつある今、多くのエンジニアが「AIに文脈が伝わらない」もどかしさを感じています。どれほど高性能なモデルであっても、昨日のライブラリのアップデート内容や、あなたの会社のプライベートリポジトリにある仕様、公式ドキュメントの正確な記述をすべて把握しているわけではありません。その結果、ハルシネーションや古い情報に基づいたコード生成が発生し、手戻りの原因となっています。

しかし、2024年にAnthropic社が発表したMCP（Model Context Protocol） の登場により、状況は大きく変わりつつあります。MCPを通じて、AIはリアルタイムで外部データソースと接続し、一次情報に基づいた回答が可能になります。

本記事では、数あるMCPサーバーの中から、AI駆動開発の質と速度を効果的に向上させるために「まず最初に入れておくべき」3つの必須MCPを厳選して紹介します。

必須MCP3選

1. Microsoft Learn MCP Server

概要

Microsoft Learn MCP Serverは、Microsoftが公式に提供するMCPサーバーであり、AIアシスタント（Claude, Cursor, GitHub Copilotなど）に対して、Microsoftの公式技術ドキュメントやコードサンプルへの直接的なアクセス権限を与えます。このサーバーは認証不要かつ無料で利用でき、AIエージェントのための信頼できる情報源として機能します。

公式ドキュメント: MicrosoftDocs/mcp

どのような課題を解決するのか

「AIのハルシネーション（幻覚）」を解決します。LLMはしばしば、存在しないAzure SDKのメソッドを捏造したり、古いトレーニングデータに基づいてコンパイルできないコードを生成したりします。このサーバーを使用することで、AIは不確かなWeb検索や古い学習データに頼るのではなく、公式の一次情報に基づいて回答できるようになります。

どのように使用するのか

このサーバーはリモートエンドポイントとして提供されており、APIキーやログインは不要です。

1. インストール: お使いのMCPクライアント（VS Code, Claude Desktop, Cursorなど）の設定に、以下のリモートエンドポイントを追加します。

   "microsoft-learn": {
       "type": "http",
       "url": "https://learn.microsoft.com/api/mcp"
   }

2. プロンプト: AIに対して「search Microsoft Learn」、「deep dive」、「fetch full doc」といったフレーズを含めて質問することで、公式ドキュメントの検索や全文取得を指示できます。

   Azure OpenAIのプロンプトキャッシングの仕様について調査して。search Microsoft Learn

   

3. Agent Skills: Claude Codeなどでより効果的に動作させるための「Agent Skills」も提供されており、これを導入することで精度をさらに高めることが可能です。

2. Context7

概要

Context7は、最新のコードドキュメントを提供するMCPサーバーです。様々なライブラリの特定バージョンのドキュメントやコード例をソースから直接取得し、AIエージェントに渡します。

公式ドキュメント: upstash/context7

どのような課題を解決するのか

Context7を使用しない場合、AIは1年以上前のトレーニングデータに基づいて古いコード例を提示したり、存在しないAPIを捏造したり（いわゆるハルシネーション）、古いパッケージバージョンの一般的な回答しかできないことがあります。Context7は、ドキュメントをリアルタイムで取得することで、タブを切り替えてドキュメントを探す手間や、無効なコード生成を防ぎます。

どのように使用するのか

Context7を利用するには、APIキーを取得し、MCPクライアントに設定を追加する必要があります。

1. セットアップ: CursorやClaude Codeのmcp.jsonなどに設定を追加します。（レートリミットの制限を緩和するために、無料のAPIキーをヘッダーに設定することも可能です。）

   "context7": {
       "url": "https://mcp.context7.com/mcp"
   }

2. 基本使用: プロンプトの末尾に use context7 を追加するだけで、関連するドキュメントを取得します。

   Next.js 14のmiddlewareはどのようにセットアップすればいいですか？ use context7

   

3. 高度な使用: 特定のライブラリを指定する場合（use library /supabase/supabase）や、自動的にドキュメントを参照させるためのルールをエディタに設定することも推奨されています。

   use library /supabase/supabase

   Tips: 使用したいライブラリのIDが分からない場合は、AIアシスタントに「Context7で [ライブラリ名] のドキュメントを検索してIDを教えて」と尋ねることで確認できます。

   Rule: When the user asks about Supabase, use the context7 tool to get the latest documentation.

3. GitLab MCP server

概要

GitLab MCP serverは、AIツールやアプリケーションをGitLabインスタンスに安全に接続するための公式MCPサーバーです。Claude Desktop, Claude Code, CursorなどのMCP対応ツールが、ユーザーの代わりにGitLab上のデータにアクセスし、操作を行うことを可能にします。現在はベータ版として提供されており、利用にはGitLab DuoのAdd-on（Core, Pro, Enterprise）が必要です。

公式ドキュメント: GitLab Duo MCP Server

どのような課題を解決するのか

MCPを使わない場合、開発者はGitLabのGUIでイシューを確認し、その内容を手動でエディタにコピーしてAIに伝える必要がありました。イシューの作成やマージリクエストの説明文作成も、すべて手作業で行わなければなりません。 このMCPを導入することで、AIエージェントがGitLab内のプロジェクト情報、Issue、マージリクエストのデータに直接アクセスできるようになります。GitLab APIとの安全な対話を通じて、AIエージェントは組織内の実際の開発状況に基づいた回答やアクションを実行できるようになります。

どのように使用するのか

HTTP（推奨）またはstdioを使用して接続します。

1. 前提条件: GitLab Duoが有効化されており、Node.js（バージョン20以上）などの環境が必要です。

2. 設定: MCPクライアントの設定ファイル（mcpServers）に、GitLabインスタンスのURLを指定して追加します。

   "GitLab": {
       "type": "http",
       "url": "https://<gitlab.example.com>/api/v4/mcp"
   }

3. 認証: 初回接続時にOAuth 2.0を使用した認証フローが開始されます。ブラウザで承認を行うことで、AIツールがアクセストークンを取得し、安全にAPIを利用できるようになります。

おわりに

本記事では、AI駆動開発を加速させる3つの必須MCPとして、Microsoft Learn、Context7、GitLabを紹介しました。まずはこれら3つのMCPを導入し、AIが「あやふやな知識」ではなく「確かな情報」に基づいてコードを書く体験を味わってみてください。