はじめに
開発作業をしていると、ツールの切り替えが本当に面倒ですよね。コード書くのにVS Code、API叩くのにPostman、メモはNotion、ファイル管理はFinder...気づいたら一日の半分がツール間の移動で終わってしまいます。
「なんか効率悪くない？」と感じていた時に、MCP（Model Context Protocol） というものを知りました。最初は「また新しいツールか...」と思っていましたが、実際に使ってみると、開発フローが劇的に変わりました。
今回は、実際に効果を実感した8つのMCPツールで、どれだけ作業が楽になるかを紹介します。同じような悩みを持っている方の参考になれば幸いです。
まずはコード管理から攻略
GitHub MCP
朝の作業開始時に「昨日どこまで進んだっけ？」と確認する作業、よくありますよね。従来はブラウザでGitHubを開いて、ターミナルでgit pullを実行して...という手順でしたが、GitHub MCPならこれらが一発で完了します。
主な機能：
- リポジトリの中身を直接検索
- 特定のコード行への即座ジャンプ
- コミット履歴の素早い確認
Filesystem MCPとの組み合わせが強力
リモートとローカルを意識せずに作業できるようになり、複数のIDEを開く必要がなくなります。これは作業効率の大幅な向上につながります。
他の選択肢： GitLab MCP、Bitbucket MCP
Filesystem MCP
ファイル探しに時間を取られることはありませんか？「あのフォルダのあのファイル...」と迷子になってしまうことがよくありますが、このツールで解決できます。
主な機能：
- ファイルの一括検索・編集
- フォルダ構造の可視化
- ファイル内容の即座確認
Run Python MCPとの組み合わせが効果的
ファイル編集→即実行→結果確認の流れが非常にスムーズになります。ターミナルを別途開く必要がなくなるのは大きなメリットです。
他の選択肢： Local File Explorer MCP、VS Code Remote MCP
コード実行時の動作確認を効率化
Run Python / Safe Local Python Executor
コードを書いている時に「これ動くかな？」と不安になることはよくありますよね。小さな処理でも動作確認したくなるものです。
主な利点：
- 書いたコードをその場で実行可能
- 安全なサンドボックス環境での実行
- 詳細なエラー情報の表示
従来の方法との比較
以前は簡単なロジック確認のために、test.py のようなファイルを作成→実行→削除という手順を繰り返していました。この無駄な時間を大幅に削減できます。
Basic Memory MCPとの組み合わせ
デバッグ中の変数状態を保持してくれるため、長時間のデバッグセッションでも環境をリセットする必要がありません。
他の選択肢： Jupyter MCP、Replit MCP
API開発の複雑な工程を一元化
Apidog MCP
API開発は設計→実装→テスト→ドキュメント化という多くの工程があり、従来は各工程で異なるツールを使用していたため、非常に煩雑でした。ApidogのMCP統合により、この課題が解決されます。
主な特徴：
- API設計からテストまでの一貫したワークフロー
- 自動的なドキュメント生成
- チーム間での簡単な共有機能
具体的な効果
例えば、REST APIを20個程度作成するプロジェクトの場合、従来はPostmanでテスト、Swaggerでドキュメント、Slackで共有...といった具合に複数のツールを行き来していました。Apidog MCPなら全ての作業を一箇所で完結できます。
Fetch MCPとの連携効果
外部APIからテストデータを取得し、そのままテストに活用できるため、テストデータ準備の時間を大幅に短縮できます。
他の選択肢： Postman MCP、Swagger MCP
フロントエンドテストの自動化
Playwright MCP
フロントエンドのテストは非常に手間がかかる作業です。「ここをクリックして、フォームに入力して、送信ボタンを押して...」という操作を毎回手動で行うのは、時間効率が悪いと感じませんか？
主な機能：
- ユーザー操作の完全な再現
- 複数ブラウザでの同時テスト
- スクリーンショット付きレポート作成
効果の実例
ECサイトの決済機能テストの場合、手動では毎回10分以上かかっていた作業が、Playwright MCPでスクリプトを作成することで、30秒で全パターンのテストが完了するようになります。
Run Python MCPとの連携
テスト結果を確認し、問題が発見された場合はその場で修正スクリプトを実行できるため、テスト→修正のサイクルが大幅に高速化されます。
他の選択肢： Selenium MCP、Cypress MCP
ドキュメント管理の効率化
Notion MCP
開発者によくある悩みとして、メモや情報があちこちに散らばって「あの情報はどこに書いたっけ？」となることがあります。情報を探すのに無駄な時間を費やしてしまうケースは多いのではないでしょうか。
主な機能：
- プロジェクトドキュメントの自動生成
- コードコメントからの仕様書作成
- チームでのリアルタイム共有
Markdownify MCPとの組み合わせ
外部の技術記事を自動的にNotionページに変換する機能により、情報収集の効率が大幅に向上します。
他の選択肢： Obsidian MCP、Roam Research MCP
その他の便利ツール
Fetch MCP
API開発してると、外部からデータ持ってくることって結構ありますよね。
使ってるシーン：
- 外部APIからテストデータを取得
- Webスクレイピングで情報収集
- リアルタイムデータの監視
Apidog MCPと組み合わせると神
取得したデータをそのままAPI仕様に反映して、テストケースも自動生成できます。
他の選択肢： Axios MCP、HTTP Client MCP
Basic Memory / Agentset MCP
複雑なプロジェクトでは、AIに毎回同じ説明をするのは非効率ですよね。
主な利点：
- 長期プロジェクトの文脈保持
- 複数タスクの並行処理
- 作業パターンの学習機能
効果の実例
従来は毎回「このプロジェクトは〜で、使用技術は〜で...」という説明が必要でしたが、現在はプロジェクトの背景や設定を記憶してくれるため、説明が不要になります。
Agentset MCPとの連携
複数のタスクを同時に処理しながら、それぞれの進捗を効率的に管理できます。
他の選択肢： LangChain MCP
まとめ：MCPツールによる開発効率の向上
MCPツールの導入前後で、開発効率に大きな変化が見られます。
主な改善点：
- 時間効率の向上：ツール切り替え時間の大幅削減
- 集中力の維持：統一環境での作業完結
- 品質の向上：自動化によるヒューマンエラーの減少
- AI機能の最適化：作業パターンの学習による効率化
特にApidog MCPは、API開発の全工程を一元化できるため、開発者にとって非常に有用なツールです。GitHub、Playwright、Notionなどの他のMCPツールと組み合わせることで、統合された開発環境を構築できます。
「毎日のツール切り替えが煩雑」「より効率的な開発環境を求めている」という方は、ぜひこれらのMCPツールを試してみてください。初期設定に多少の時間は必要ですが、一度環境を整えれば、開発効率が大幅に向上します。
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