MCP（Model Context Protocol）サーバーは、AIエージェントの能力を拡張する仕組みです。
最近、海外のRedditコミュニティで「本当に役立つMCP」についての議論が盛り上がっていました。
本記事では、その議論から得られた実践的な知見を紹介します。
どのMCPが実際に役立つのか。
どのような場面で使うべきなのか。
そして、MCPを使わない方が良いケースとは何か。
海外エンジニアたちの生の声をもとに解説していきましょう。
MCPを選ぶ際の基準
あるRedditユーザーは、MCPを選ぶ基準として3点を挙げていました。
セットアップの簡便さ、安定性、そして「新鮮さが薄れた後も使い続けているか」という点です。
特に3つ目の基準は重要でしょう。
新しいツールは導入直後こそ熱心に使います。
しかし、本当の価値は日常的に使い続けられるかどうかで決まるのです。
高評価だった3つのMCP
Greb MCP：ファイル検索の高速化
このMCPは、インデックスを作成せずにリポジトリ内のファイルを素早く見つけ出します。
コーディングエージェントの動作を約30%高速化できるという報告もありました。
特にissueやcommitのコンテキストを把握する際に威力を発揮するようです。
大規模なリポジトリを探索するとき、エージェントが迷子にならずに目的のファイルにたどり着ける。
これは大きなメリットとなります。
コメント欄では「検索にトークンを最も消費していたので、これは助かる」という声もありました。
トークン使用量の削減にも貢献するツールと言えそうです。
Slack・メッセージングMCP：チームとの連携
このMCPは、設定の手間に比べて得られる効果が大きいと評価されていました。
エージェントが人間のいる場所で直接コミュニケーションできるようになる。
すると、チームへの浸透が一気に進むというのです。
興味深い話があります。
ある投稿者のチームは、このMCPを「チームランチの注文と追跡」に活用していたそうです。
技術的に高度な用途ではありません。
しかし、実際には最もよく使われるワークフローになったとのこと。
ツールの価値は、高度さではなく実用性で決まる。
これはその好例でしょう。
GitHub MCP：リポジトリとの対話
このMCPにより、Claudeが「賢い補完機能」から「実際のチームメイト」に変わったと評する声がありました。
PRの確認、issueの作成、レビューコメントの取得など、GitHub上での作業をエージェントに任せられるようになります。
ただし、このMCPについては議論が分かれていました。
GitHub MCPをめぐる論争
コメント欄では、GitHub MCPに対する批判的な意見も多く見られました。
ある開発者は「gh CLIツールで同じことができる。むしろCLIの方が効率的でブロートがない」と指摘しています。
別の開発者は「コンテキストを大量に消費する。単純なdiff比較ですら多くのトークンを使う」と述べていました。
一方で「レビューコメントやフィードバックの解析ではMCPの方が優れている」という反論もあります。
結局のところ、用途によって最適な選択は変わるということでしょう。
CLIツール vs MCP：重要な視点
この議論から浮かび上がった重要な視点があります。
CLIツールが存在する場合、MCPよりもCLIを使う方が良いケースが多いという意見です。
ある開発者は次のように述べていました。
「GitHub、Atlassian、Sentry、NewRelicのCLIを設定して使っている。MCPよりずっと速くて経済的だ」と。
MCPの利点は、エージェントにシェルアクセスを与えずに特定の操作を許可できること。
しかし「MCPは脆弱に感じる」という声もあります。
安定性の面では、CLIに軍配が上がる場面も少なくないようです。
MCPを使うべき場面と、CLIで十分な場面。
この見極めが求められます。
コメント欄で紹介された注目ツール
Reddit上の議論では、元の投稿以外にも多くの有用なツールが紹介されていました。
Context7
ライブラリの正確なAPIドキュメントを取得する際に便利だと評価されています。
実装する機能の仕様を固める際、最新のドキュメントを参照できる。
これは心強いでしょう。
Deepwiki MCP
GitHubリポジトリに関する情報を無料で取得できるツールです。
Personal Access Tokenが不要で、セルフホストも不要。
この手軽さが魅力となっています。
Forgetful MCP
ベクターベースのセマンティックメモリシステムです。
セッション間でエージェントが情報を記憶できるようになります。
数週間前の会話を即座に参照できるのです。
ある開発者は「ノートテイキングのワークフローをこれで置き換えた」と述べていました。
Playwright MCP
ブラウザテストの自動化に活用されています。
Chrome DevTools MCPと併用してデバッグに使うという開発者もいました。
MCPを使わないという選択
興味深いコメントがありました。
「なぜそんなに多くのMCPを使うのか？」という疑問を呈するものです。
「コーディングタスクがあれば、Geminiでリサーチして、CursorやIntelliJでコードを書く。それだけで十分」という意見も。
別の開発者は「MCPなしでまったく問題なくやれている。使うとしてもデータベースMCPとPlaywrightくらい」と述べています。
MCPは万能薬ではありません。
自分のワークフローに本当に必要なものだけを厳選して導入する。
その姿勢が大切でしょう。
トークン消費という現実的な問題
複数のコメントで指摘されていたのが、トークン消費の問題です。
MCPは便利です。
しかし、コンテキストを大量に消費するものも少なくありません。
「GitHub MCPはコンテキストを食い尽くす」
「CLIの方がトークン使用量を抑えられる」
このような声は無視できないでしょう。
遅延読み込み（lazy loading）の機能が導入されてから改善されたという報告もあります。
とはいえ、MCPを導入する際はトークン消費量を意識することが重要です。
MCPを効果的に活用するために
海外エンジニアたちの議論から、MCPを効果的に活用するためのポイントが見えてきます。
まず、本当に必要なMCPだけを導入すること。
多くのMCPを入れればいいというものではありません。
自分のワークフローで繰り返し発生する面倒な作業を自動化できるものに絞りましょう。
次に、CLIツールとの使い分けを考えること。
同等の機能を持つCLIツールがあれば、そちらを選ぶ方が効率的な場合が多いようです。
MCPの利点は、エージェントに安全に特定の操作を許可できる点にあります。
そして、トークン消費量を監視すること。
便利さと引き換えに、コストが跳ね上がっては本末転倒です。
まとめ
MCPは開発効率を向上させる強力なツールになり得ます。
しかし、闇雲に導入すればいいというものではありません。
海外エンジニアたちの議論から学べるのは、「新鮮さが薄れた後も使い続けているか」という視点の重要性です。
セットアップが簡単で、安定して動作し、日常的に使い続けられるもの。
そういったMCPを厳選して導入することが、真の効率化につながるでしょう。
CLIツールで十分な作業にわざわざMCPを使う必要はありません。
逆に、MCPでしか実現できない価値がある場面では積極的に活用すべきです。
自分のワークフローを見つめ直してみてください。
どこに自動化の余地があるのかを考える。
その上で、本当に役立つMCPを選び取る。
それが、AI時代の開発効率を最大化する鍵となるはずです。
