1. まず設定の形を理解する
ほぼすべてのクライアントはMCPサーバーをJSONファイルで保持し、構造は基本的に同じです：
{
"mcpServers": {
"my-server": { // 自由に付けられる名前
"command": "npx", // 起動の仕方
"args": ["-y", "server-package-name"],
"env": { } // 任意：APIキーなどの環境変数
}
}
} どのファイルか、どう編集するかはクライアントごとに異なります（設定画面か設定ファイルか）——手順はMCP設定チュートリアルを参照。
2. 主流クライアントの対応状況一覧
| クライアント | MCP対応 | 向いている用途 |
|---|---|---|
| Claude Desktop | 完全対応（JSON設定） | ファイル / ブラウザ / Web収集 |
| Claude Code | 完全対応（CLIコマンド） | GitHub / データベース / テスト |
| Cursor | 対応（設定画面から構成） | コードベース / ドキュメント / ブラウザ |
| VS Code（Copilot / Cline など） | 拡張機能次第。ほとんどが対応 | 拡張機能のエコシステムで選ぶ |
| Cherry Studio などのデスクトップ統合型 | 部分対応 | 日常の情報処理 |
対応状況はバージョンごとに素早く変わります。設定の前に、クライアント公式サイトで最新情報を確認してください。
3. シーン別「最初に入れるべきもの」
開発が先（Claude Code / Cursor）
開発が先（Claude Code / Cursor）- 公式GitHub-MCP：Issue確認、PR作成、コードレビュー
- Playwright MCP：E2Eテスト用にブラウザを操作
- データベースコネクタ：SQLite / Postgres を直接照会
ドキュメントと事務（Claude Desktop）
ドキュメントと事務（Claude Desktop）- ファイルシステム：AIにローカル文書を直接読み書きさせる
- MarkItDown などの変換器：PDF / Word → Markdown にしてからAIへ
- ブラウザ / Web収集：AIが自らページを検索・保存する
情報とデータ（汎用）
情報とデータ（汎用）- 情報収集 / 取得：必要に応じてAIに検索させ、結果を構造化させる
- ベクトルデータベース：自分のプライベートナレッジベースを接続してQ&Aに
目安：まずよく使うサーバー2〜3個から始め、安定したら足す。多ければ良いというものではありません——各サーバーはモデルのコンテキストを消費し、多すぎるとAIがどれを使うべきか迷います。
4. セキュリティ3原則
- 最小権限を与える：読み取りで足りるなら書き込みを渡さない。APIキーは会話に貼らず
envに保管する。 - 起動方式に注意：
npx -yのようなリモート実行は信頼できる出所から。出所不明のサーバーパッケージは絶対に入れない。 - 定期的に片付ける：使っていないサーバーを設定から外し、攻撃面を縮める。
リスクと防衛策の全体はMCPセキュリティガイドへ。サーバーを探す場所は下の厳選サーバーリスト。