MCP対応ツール一覧【2026年最新版】— エンタープライズで使えるMCPサーバー完全カタログ

MCPとは何か — AIエージェントの「接続標準」

MCP（Model Context Protocol）は、AIエージェントが外部ツールやデータソースと安全に接続するためのオープンプロトコルです。homulaのAgensは、MCPを活用したエンタープライズ向け統合プラットフォームとして、200以上のツールとの接続を構築ゼロで実現します。

Anthropicが2024年末に公開したMCPは、2025年を通じて爆発的に普及しました。GitHubの公式リポジトリは78,000以上のスターを獲得し、PulseMCPのディレクトリには8,200以上のMCPサーバーが登録されています。OpenAIがChatGPTのDeveloper ModeでMCPを正式サポートし、MicrosoftもGitHub CopilotにMCPを統合したことで、MCPはAIエージェント開発における事実上の業界標準となりました。

しかし、数千のMCPサーバーが乱立する現在、エンタープライズ企業にとっての課題は「どのMCPサーバーを、どの基準で選定するか」に移っています。本記事では、業務システム連携の観点から主要なMCPサーバーをカテゴリ別に整理し、エンタープライズでの選定基準を明確にします。

カテゴリ別 MCP対応ツール一覧

コミュニケーション・コラボレーション

スケジュール・プロジェクト管理

ソースコード・開発ツール

CRM・営業支援

データベース

クラウド・インフラストラクチャ

日本企業向けツール

ドキュメント・ナレッジ管理

エンタープライズ適性の評価基準: ◎ = 公式提供かつ本番運用実績あり / ○ = 動作するが認証・ガバナンス面で追加検討が必要 / △ = 実験段階または機能限定

主要MCPサーバーの詳細解説

Slack × MCP — インシデント対応からレポート生成まで

Slack MCPサーバーは現在パートナーベータ段階だが、メッセージ検索・送信・Canvas操作・ユーザー情報取得など7〜8種類のツールを提供する。エンタープライズ利用では、Slack Enterprise Grid管理者がOAuth 2.0でワークスペースへの接続を承認する形式となる見込みで、DLP（機密情報の投稿防止）やBot権限の最小化が設計上の焦点となる。

→ 詳細記事: Slack × MCPで業務通知・ワークフローを自動化する方法

GitHub × MCP — PRレビューからリリースノート自動生成まで

GitHub公式MCPサーバーは数十種類のツールを搭載し、リポジトリ操作、Issue/PR管理、Actions連携、セキュリティアラート取得、ディスカッション管理まで網羅する。GitHubがクラウド上でホストしており、https://api.githubcopilot.com/mcp/ にOAuth認可で接続するだけで利用可能。GitHub Enterprise Serverへの対応やコード内容のLLM送信に関するセキュリティポリシー策定が、エンタープライズ導入時の主要検討事項となる。

→ 詳細記事: GitHub × MCPでコードレビュー・開発ワークフローを自動化する方法

Google Calendar × MCP — 会議準備の自動化から商談設定まで

Google Calendar単体のMCPサーバーは個人開発者による実装が中心だが、2025年後半に登場したGoogle Workspace MCPサーバー（コミュニティ提供）がCalendar・Gmail・Drive・Sheetsを包括的にカバーしている。OAuth 2.1対応で複数ユーザー運用が可能で、Dockerイメージも提供されている。エンタープライズではGoogle Workspace管理者承認フローとカレンダーデータのPII（個人識別情報）管理が重要となる。

→ 詳細記事: Google Calendar × MCPでスケジュール管理を自動化する方法

Salesforce × MCP — CRMデータのAI活用基盤

Salesforce公式MCPサーバーは20以上のツールを提供し、DX操作（Scratch Org管理、メタデプロイ、Apexテスト）に対応する。2026年2月にはSalesforce Hosted MCP Servers（Beta）がパイロット公開され、CRMオブジェクトへの直接アクセスが可能なマネージドMCPサーバーも登場した。Agentforceとの統合も計画されており、エンタープライズCRMのAI活用における最重要プラットフォームの一つとなりつつある。

kintone × MCP — 国産SaaSのAIエージェント連携

サイボウズがOSS（Apache 2.0ライセンス）で公開したkintone公式MCPサーバーは、レコードの全CRUD操作、アプリ設定の取得・変更、ファイル操作に対応する。日本製SaaSとしては最も早く公式対応した事例であり、Claude Desktopからkintoneデータを自然言語で操作できる。同じくサイボウズが提供するGaroon MCPサーバーと組み合わせることで、スケジュール管理と業務データの統合的なAI活用が実現する。

PostgreSQL × MCP — データベース管理のAI支援

CrystalDBA社が開発したPostgres MCP Proは、単なるクエリ実行に留まらない。インデックス健全性分析、クエリプランのEXPLAIN解析、セーフモードSQL実行（読み取り専用やDDL禁止の制御）など10種類以上の管理系アクションを備える。公式Dockerイメージ（crystaldba/postgres-mcp）が提供されており、本番DBへのAIアクセスにおける安全性が重視された設計となっている。

MCP対応ツールの選定基準

MCPサーバーは「接続できる」だけでは選定基準として不十分です。エンタープライズ環境では、以下の5つの軸で評価することを推奨します。

1. 認証方式の堅牢性

OAuth 2.1 + PKCEに対応したMCPサーバーを優先する。APIキーのみの認証方式では、トークンの漏洩リスクや権限の粒度制御に課題が残る。2025年11月のMCP仕様アップデートでOAuth 2.1が標準に組み込まれており、企業のIdP（Identity Provider）との統合が容易になっている。

2. メンテナンス状況と提供元の信頼性

GitHubのコミット頻度、Issue対応速度、提供元が公式かコミュニティかを確認する。公式提供（GitHub、Notion、Salesforce等）はサポート継続性が高い一方、コミュニティ実装は特定の開発者への依存リスクがある。週単位でアップデートされているサーバーと、半年以上更新が止まっているサーバーでは、本番運用の安心感が大きく異なる。

3. Rate Limitとスケーラビリティ

MCPサーバーが接続するAPI側のRate Limitを事前に確認する。たとえば、Slack APIは1秒あたり1リクエスト（Tier 1）から50リクエスト以上（Tier 4）まで段階的な制限があり、エージェントの実行頻度に直接影響する。GitHub APIもPAT認証では1時間あたり5,000リクエストが上限となる。業務要件に対してAPI側の制約が十分かを検証すべきである。

4. デプロイ方式（ローカル vs リモート）

ローカル（stdio）型はセットアップが容易だが、単一クライアント限定で運用のスケールが難しい。リモート（StreamableHTTP）型はHTTPS経由で複数クライアントから接続可能で、Docker/Kubernetes上でのスケーリングや冗長化にも対応する。エンタープライズ用途では、2025年後半以降の標準であるStreamableHTTP方式を前提に設計すべきである。

5. ツールアノテーションとセキュリティ制御

2025年11月のMCP仕様で導入されたTool Annotations（ツールの補助メタデータ）により、各ツールの動作特性（読み取り専用か、副作用があるか等）をメタ情報として宣言できるようになった。エンタープライズでは、この情報を活用してHuman-in-the-loop（人間承認）の要否を自動判定する運用が一般化しつつある。

MCPに対応していないツールへの対処

「MCPサーバーが存在しないツールはAIエージェントと接続できないのか」という疑問は頻出する。結論から言えば、REST APIを持つサービスであれば、カスタムMCPサーバーを構築することで接続は可能である。

MCPサーバーの実装はTypeScript SDK・Python SDKの両方で提供されており、Python SDKのFastMCPクラスを使えば数十行のコードでサーバーを立ち上げられる。社内の独自APIやレガシーシステムとの接続においても、JSON-RPC 2.0ベースのプロトコルに準拠したラッパーを構築する手法が確立されている。

→ 詳細記事: MCPサーバーの構築方法：設計から本番デプロイまで【実践ガイド】

また、CData Connect AIのようなデータ統合基盤を介することで、JDBC/OData対応の既存データソース（OBIC等の国産ERPを含む）をMCPインターフェースで接続する方法もある。

エンタープライズ導入時のセキュリティ上の注意点

MCPの本番運用において、従来のAPI連携とは異なるAI固有のリスクに対処する必要がある。

ツールポイズニングは、悪意あるコンテキストをツール経由でモデルに注入し、不正なアクションを実行させる攻撃手法である。対策として、MCPサーバー側でのインプットバリデーション強化と、ツール実行前の意図宣言（Intent Declaration）を組み込むべきである。

プロンプトインジェクションの波及は、外部ソースから取得したデータに含まれる悪意あるプロンプトがエージェントに指示として誤認されるリスクを指す。サンドボックス化された実行環境と、最小特権の原則に基づくパーミッションスコーピングが2026年のベストプラクティスとして定着している。

権限管理の設計では、エージェントが個人のアクセストークンで操作する際にアクセス範囲が拡大するリスクに注意する。MCPサーバー側で操作可能なスコープを明示的に制限し、書き込み操作にはHuman-in-the-loopを挟む設計が推奨される。

MCPエコシステムの今後 — A2AプロトコルとMCPの補完関係

MCPが「AIエージェントとツールの接続」を標準化するプロトコルであるのに対し、Google Cloud主導で策定が進むA2A（Agent-to-Agent Protocol）は「AIエージェント同士の連携」を標準化する。MCPが垂直方向の能力拡張であれば、A2Aは水平方向の組織化であり、両者は相補的な関係にある。

エンタープライズAIの将来像は、MCP経由で業務ツールに接続した個別エージェントが、A2Aを介して協調動作する「分散型インテリジェンス・ネットワーク」に向かっている。2026年は、この両プロトコルを基盤とした設計が本格化する年となる。

よくある質問

MCPに対応していないツールは接続できないのか？

REST APIを持つサービスであれば、カスタムMCPサーバーを構築することで接続可能です。Python SDKのFastMCPを使えば数十行で実装でき、CData Connect AIのような統合基盤を経由する方法もあります。homulaでは、社内システムやレガシーDB向けのカスタムMCPサーバー構築も支援しています。

自社の社内システムもMCP接続できるか？

社内APIやオンプレミスのデータベースも、MCPサーバーを自社構築することで接続可能です。TypeScript SDKまたはPython SDKを使用し、JSON-RPC 2.0ベースのラッパーを実装します。認証・認可は企業のIdPとOAuth 2.1で統合するのが標準的なアプローチです。

MCPのセキュリティは大丈夫か？

MCP自体はプロトコル仕様であり、セキュリティはMCPサーバーの実装品質と運用設計に依存します。2025年11月の仕様アップデートでOAuth 2.1が標準化され、Tool Annotationsによる動作特性の宣言も可能になりました。ただし、ツールポイズニングやプロンプトインジェクションといったAI固有のリスクに対しては、サンドボックス化・最小特権・Human-in-the-loopを組み合わせた多層防御が不可欠です。

まとめ — MCPツール選定はアーキテクチャ設計である

MCPサーバーの選定は、単なるツールの比較検討ではない。認証方式、デプロイ戦略、セキュリティガバナンス、スケーラビリティを含む包括的なアーキテクチャ設計の一部として捉えるべきである。

homulaは、エンタープライズ企業向けにAIエージェントの戦略策定・PoC・実装・運用・内製化までを一気通貫で支援するAIインテグレーターです。累計調達3.2億円の資金基盤を持ち、n8n・Dify・LangGraph等のオーケストレーション基盤とMCPを組み合わせた、ベンダーニュートラルな技術選定を強みとしています。

MCP基盤の設計・導入支援や、既存システムのMCPサーバー化について、具体的なアーキテクチャ相談を受け付けています。

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