MCP Serversのベスト(2026)

1

Playwright MCP

オープンソースのMCP サーバー、LLMs がリアルブラウザを Playwright とアクセシビリティサムネルの力で操作できる。

4.8 (6)

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Playwright MCPは、Playwrightのブラウザ自動化機能を大きな言語モデルに公開するオープンソースのモデルコンテキストプロトコルサーバーです。スクリーンショットやビジョンモデルに頼るのではなく、構造化されたアクセシビリティスナップショット形式でWebページの構造を公開します。これにより、エージェントは高速かつ決定論的なDOMのビューを取得し、そこから推論して行動することができます。 LLMで強化されたエージェントは、Playwright MCPを通じてChromium、Firefox、WebKitを対象にサイト内の要素のクリック、フォームの入力、データの抽出、エンドツーよりワークフローを実行することができます。 MCPをサポートしているすべてのクライアントに接続できるように設計されており、例としてClaude Desktop、Cursor、カスタムエージェントフレームワークなどがあります。

• MCP サーバーインターフェイスをLLMエージェントに公開
• 構造化されたアクセシビリティツリーサムネル
• Playwright を使用したクロスブラウザサポート
• クリック、タイプ、ナビゲーション、フォーム入力アクション
• ヘッドレス又はフランテッドブラウザモード
• Claude、Cursor、カスタマークライアントなどとの統合

Pydantic AIは、オープンソースのPythonフレームワークで大きい言語モデルを活用したアプリケーションの構築に使えるものです。 Pydanticの開発チームによって作られており、タイプセーフティ、バリデーション、開発者が使いやすい設計に注力しています。これにより、LLMの出力は予測可能で、実行用コーディングで容易に組み込めるようにしています。 フレームワークでは、複数のモデルプロバイダーをサポートし、Pydantic モデルを通じた構造化されたレスポンスの検証、ツールの呼び出し、DI(Dependency Injection)、ストリーミングなどの機能を実装しています。このフレームワークは、Python開発者には馴染みのある印象を与え、FastAPIなど既存のスタックと円滑に連携でき、Quick prototypeから生成AIサービスのためのプロダクト用途まで幅広く使用できると考えています。

• Pydantic 検証済みのエージェントと出力
• OpenAI、Anthropic、Gemini、などへのサポート
• ツールおよび関数コールと依存性 イジェクション
• ストリーミング出力と非同期 フースト デザイン
• FastAPI と観察可能性 ツールとの統合
• 決定論的エージェント挙動を確立するためのテスト ユーティリティ

Cogneeは、AIエージェント向けのオープンソースAIメモリプラットフォームです。セッションをまたいだ長期的なメモリを提供するためにデータの形式に関係なくインジェストし、自分でホストする知識グラフを構築します。ベクトル埋め込み、グラフの推論、認知科学に基づくオントロロジー生成を組み合わせることで、文書を意味で検索し、関係が進化するにつれてつながることができます。Cgneeは、開発者と組織がさまざまなソースからデータを統一し、エージェントがドメインの知識を持ち、頼り得て信頼できるエージェントを作成したいと考えている方に適しています。Cgneeは、統一されたインジェスト、グラフおよびベクトル検索、ローカル実行、オントロロジー グラウンドング、モードの能力、フィードバックから学習、コンテキスト管理、エージェント間の知識共有などを提供しています。また、エージェント/テナント分離、トレーサビリティ、審査機能も提供します。このプラットフォームでは、Python、Rust、および TypeScriptの複数のクライアントをサポートし、OpenClawとClaude Codeの各プラグインに対応しています。

• グラフベースのエージェントメモリ
• 意味的および構造化されたデータのインジェスト
• エージェント統合用のPython SDK
• 可張りLLMおよびデータベース提供者
• 過去のセッションおよびテキストを越えてクエリ可能
• 自社ホストまたはマネージド展開オプション

4

Inbox Zero

Email AIアシスタントがメールを整理、回答の下書きを書き、インボックスのゼロに到達させるためにサポートする。

4.8 (4)

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"インボックス・ゼロ(Inbox Zero)は、ユーザーのインボックスを効率的に管理するための、人工知能を取り入れたメールアシスタントです。メールを整理し、返信をダフツする機能があり、カレンダーを管理することができます。これを通じて、ユーザーが「インボックス・ゼロ」という目標を達成するのに役立ちます。 このアプリは、Webブラウザでアクセス可能であり、SlackやTelegramなど、メッセージングアプリも利用できるためいつでもいつでも管理することができます。 インボックス・ゼロは、同様のツールとしてFyxerに比肩するオープンソースの代替となり、カスタマイズのオプションやセキュリティ機能を強化しています。" インボックスゼロの重要機能には、ユーザーのトーンやスタイルを認識して自動的に返信のプレデフォルト文を生成するAIのペーシャルアシスタント、英語で簡単に説明できるルールに基づくメールのAI駆動型ルール、または返信が必要なメールや返信が必要ないメールのトラッキングツールなどが含まれます。インボックスゼロはBulkの自動アンサブスクリプションやアーカイブ機能も備えており、キャールドコンタクトをブロックしてemail分析を提供します。さらに、インボックスゼロはメールとカレンダーイベントの両方からのコンテキストからミーティングノートを作成して自動的にCloudストレージサービスであるGoogleドライブやOneDriveにメールアタッチメントを格納保存することができます。 ツールは、Next.js、Tailwind CSS、Prismaなどのさまざまなテクノロジを使用して構築されており、GitHubにホストされております。ユーザーは、getinboxzero.comで利用可能なホストédバージョンか、DockerおよびNode.jsを備えたCLI設定を使用して自社ホストすることができます。プロジェクトは現在活動されており、コントリビュータが開発に寄与しています。フィーチャーのリクエストは、GitHubissuesまたはプロジェクトの Discord チャンネルを経由して行うことができます。 Inbox Zeroは、ユーザーが郵便箱に費やす時間を、重要なタスクに集中してする時間に変えることを目的としています。メール管理に対応した広範囲の機能を提供しながらも、ユーザーはAI機能のカスタマイズ程度とセットアップおよび利用に必要な学習の度合いが、変動する可能性があります。 総合メールとカレンダー管理タスクを自動化および流れさせるために個人向けに柔軟で安全なソリューションとしてInbox Zeroはその姿を示しています。

• AIがユーザーのトーンやスタイルを学び、回答の下書きを作成する
• エイリアンテレメントに依存しないルール設定によるメールの扱い
• 待ち返信のメールや返信を待つメールを追跡するツール
• 大量の非申込メールのサブスクリプション解除と記録機能
• 非申込メールをブロックする
• メール分析

5

Screenpipe

オープンソースの 24 時間体制のローカルスクリーンおよび音声録画によるコンテキスト意識を持つ AI アプリ作成のため

4.8 (4)

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Screenpipeはオープンソースプラットフォームです。デバイス上で画面の活動や音声を継続的にキャプチャし、データをローカルに保存することにより、開発者がリアルなユーザーコンテキストの基礎となるAIアプリケーションをビルドできるようにしています。 画面の内容、聞こえる音、実行されるアクションなどのデータをインデックスすることで、ユーザデータの豊富なレイヤーを提供し、アプリやエージェントがクラウドに情報を送ることなくデータにクエリすることができます。 このプロジェクトのターゲットは、生産性ツールやメモリアシスタント、会議のサマリー化、パーソナライズされたエージェントを作成する開発者です。 APIs とプラグインシステムを公開しています。これでカスタムのパイプラインを作成できます。これで、RAWレコーディングを検索可能なテキスト、トランスクリプト、構造化されたイベントに変換できます。これは、ダウンストリームの LLM ワークフローにデータを流すために使用できます。 ユーザーの端末上で全ての処理を行うため、Screenpipeではプライバシーとデータの所有権を重視し、コミュニティによって開発された統合を通じて 拡張性を確保しています。

• 24 時間体制のスクリーンおよび音声録画
• ローカルストレージおよびオンディーバイスプロセス
• OCRおよび音声認識によるインデックス
• プラグインおよびパイプラインアーキテクチャ
• APIによるキャプチャされていますコンテキストのクエリ
• クロスプラットフォームデスクトップサポート

6

AgentKit

TypeScriptライブラリです。ツール、メモリ、多エージェントワークフローとともにAIエージェントを構築およびオーケストレーションする。

4.5 (4)

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AgentKitは、開発者がコアのオーケストレーションロジックを再利用せずに、生産準備の AI エージェントを構築したいと考えている方々向けに、オープンソースのTypeScriptフレームワークです。AgentKitではエージェントの定義、ツールの取り付け、状態の管理、type-safeな形でマルチエージェントワークフローの調整を行うプリミティブを提供しています。 "クラッシュレスなライブラリであるAgentKitは、エージェントを連結し、専門家間のタスクをルーティングし、既存のモデルプロバイダーとAPIとの統合を可能としています。Node.jsとサーバレス環境に自然に乗り移り、バックエンドサービス、内部オートメーション、および顧客向けのAI機能に適したライブラリです。" コードから始めて、UIを意図しないAgentKitは、TypeScriptでプログラミングを楽しく行っているエンジニアチームに最適です。そのエンジニアたちは、エージェントが推論、ツールへのリソースの呼び出し、長時間続くタスクをどのように処理するかについて、詳細な制御を行いたいと望んでいます。

• エージェントとツールの抽象化
• Multiエージェントのルーティングとハンドオフ
• 状態とメモリの管理
• モデル中立的なプロバイダのサポート
• 入力と出力について_type-safe_なAPI
• Node.jsおよびサーバーレス実行環境で動作する

7

onchain-mcp

銀行未満のオンチェーンAPIをMCPに導入

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Bankless Onchain MCPサーバは、 Bankless APIを通じてオンチェーンデータと対話するためのフレームワークです。 Model Context Protocol （MCP）を実装することで、AIモデルのブロックチェーンの状態とイベントデータにアクセスできるようにします。サーバーは、コントラクトのステートの読み取り、イベントログのフェッチ、トランザクション履歴の取得などのデータ操作を提供します。 これは開発者や研究者がブロックチェーンデータに構造化された形式で対話できるようにしたものです。 このプロジェクトは、更新が停止されており、メンテナンス状況が不安定性および機能の利用可能性に影響を与える可能性があります。

• 契約操作（契約状態の読み取り、プロキシの取得、 ABI の取得、ソースの取得）
• イベント操作（イベントの取得、イベントトピックの作成）
• トランザクション操作（トランザクション履歴の取得、トランザクション情報の取得）

8

markitdown

Python tool for converting files and office documents to Markdown.

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MarkItDownは、LLMおよび関連テキスト分析パイプラインでの Markdown の利用に適したさまざまなファイルを Markdown に変換する軽量なPython ユーティリティです。textract に最も似ていますが、重要なドキュメント構造およびコンテンツを Markdown に保つことに重点を置き、タイトル、リスト、表、リンクなどを含めています。生成される出力は、通常は人にとって比較的分かりやすい形態ですが、人間の消費用のための高精度のドキュメント転換には最適なオプションではありません。 マーキタウンは、PDF、PowerPoint、Word、Excel、およびイメージ、音声、HTML、テキストベースの形式 (CSV、JSON、XML)、ZIPファイル、YouTube URL、EPub、などのからの変換を現在サポートしています。 在 Python 3.10 事一频 高倌上, 在 pip 事一方将 MarkItDown 安被 pip install ‘markitdown[all]’ 员脰, 含动面事一方使用 Git　 git clone git@github.com:microsoft/markitdown.git, 安被 pip install -e ‘packages/markitdown[all]’。 MarkItDownの使用には、コマンドラインの呼び出しを行うことで行うことがあります。それには、出力ファイルを指定するか、コンテンツにパイプを使用する、または特定の用途向けに最小限のconvert_*関数を使用することで行うことができます。

• PDF、PowerPoint、Wordの変換
• 画像 (EXIFメタデータとOCR) のサポート
• オーディオの変換 (EXIFメタデータと話題のトランスクリプション)
• HTML 、テキストベースの形式 (CSV、JSON、XML) のサポート
• バーサルファイルのサポート (ZIPファイル)、Youtube URLs、EPubsなど
• オプションによりファイル形式のバリエーションのサポート

9

mcp-clickhouse

mcp-clickhouse MCPサーバー

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mcp-clickhouse MCPサーバーはClickHouse用のMCPサーバーです。ClickHouseツールを搭載し、run_queryを使用してClickHouseクラスターでSQLクエリを実行することもできます。また、list_databasesを使用すると、ClickHouseクラスター内で存在するすべてのデータベースをリストできます。list_tablesを使用すると、特定のデータベース内のテーブルをページング処理を含めずにリストできます。また、chDBツール、run_chdb_select_queryを含めて、chDBの埋め込みClickHouseエンジンを利用してSQLクエリを実行できます。このMCPサーバーには、サーバーの健全性を確認するHealth Check EndPointが搭載されています。このサーバーを内部サービス、ローカル開発に適しており、OAuth/OIDC認証プロバイダをFastMCP経由で統合することもできます。

• run_queryでClickHouseクラスターを対象にSQLクエリを実行
• list_databasesを使用してClickHouseクラスター内に存在するすべてのデータベースをリスト
• list_tablesを使用して特定のデータベース内のテーブルをページング処理を含めずにリスト
• run_chdb_select_queryを使用してchDBの埋め込みClickHouseエンジンを利用したSQLクエリ実行
• Health Check EndPointを利用してサーバーの監視
• FastMCP経由でOAuth/OIDC認証モードを複数サポート

MCP サーバは、QA スフィア (QSP) にLarge Language Models (LLMs)を統合するのに使用されるクライアントで、その能力をテストスクリプト作成能力に大幅に拡張します。 サーバの設定 (詳細はGitHubにあります) を完了した後、LLMsはQA スフィアの自動テストケースと相互作用することができます。MCP (Model Callback Protocol)、を使用すると、開発者とテスターはQA スフィアとの組み込みテストスイートを含む、QuickにAIベースのテストケース作成、タスク自動化、そしてテストスーツの実行が可能になります。 MCPを利用したソリューションはユーザーによってサポートされているため、QAの幅広い任意のタスク、テストケースの発見と実行を自動化できます。また、QA スフィア用テストマネジメントシステムと統合したテストスイートや、大きな言語モデルの参照、タスクの自動化および、実行が可能です。