概要
https://qiita.com/satokenichi/items/afa59c3605825bdf76f8
詳細内容
## 【2025年最新】開発者必携！Claude CodeとCursorを強化するMCPサーバー15選
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AI IDEの能力を外部サービス連携で劇的に高めるModel Context Protocol (MCP) サーバーの厳選15選を紹介し、開発効率を飛躍的に向上させる具体的な活用法を提示します。
**Content Type**: Tools
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:3/5 | Unique:3/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 77/100 | **Annex Potential**: 73/100 | **Overall**: 76/100
**Topics**: [[MCP, AI IDE, 開発ツール連携, API開発ワークフロー, データベース管理]]
記事は、Claude CodeやCursorといったAI IDEの能力を飛躍的に高める「Model Context Protocol（MCP）サーバー」の厳選15選を紹介します。MCPはAIアシスタントとGitHub、データベース、APIツールなどの外部サービスを直接連携させ、開発者がAI IDE内ですべての作業を完結できるようにすることで、開発効率を劇的に改善する橋渡し役です。
ウェブアプリケーションエンジニアにとって特に重要なのは、AIと開発ツール間のシームレスな連携によるコンテキストスイッチングの削減です。本記事で推奨されるのは、API開発の全工程をAI IDEから直接効率化する**Apidog MCP Server**、リポジトリ操作やCI/CD問題解決を自動化する**GitHub/GitLab MCP Server**、そしてコード生成や長文ドキュメント要約を通じてAI能力を最大限に引き出す**OpenAI/Anthropic MCP Server**です。
例えば、Apidog MCPにより、AI IDE内でAPIテストケースを自動生成・実行し、失敗原因を特定できます。これによりAPI開発速度が向上し、フロントエンドとバックエンドの同時開発に威力を発揮します。GitHub MCPを使えば、コード記述後にAIへ指示するだけでPRが自動作成され、レビューコメントまで付与されるため、チーム開発のレビュープロセスが加速します。データベース系MCP（PostgreSQL等）では、複雑なクエリの最適化提案やキャッシュ管理がAI対話で可能に。クラウドサービス系（AWS, GCP）ではリソース状況確認やデータ分析、コラボレーション系（Notion, Google Drive）ではタスク管理や資料検索、検索系（Brave Search, Tavily）は最新技術情報収集をサポートします。
これらのMCPサーバーを導入することで、開発者はGitHubやApidog、データベースツールといったツール間の行き来をなくし、AI IDEを中心とした統合開発環境で作業を完結できます。これは、時間と労力を大幅に節約し、生産性を向上させる極めて実践的なアプローチです。AI IDEと外部サービスの直接連携が当たり前になる未来に向け、ウェブアプリケーションエンジニアはMCPサーバーの活用を真剣に検討すべきでしょう。