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No.1000313新着 modelcontextprotocol/servers:ファイル・Git・Web取得などをClaudeにつなぐMCP公式リファレンスサーバー集

modelcontextprotocol/servers は、Anthropicが運営する Model Context Protocol(MCP)の公式リポジトリです。ClaudeなどのAIに外部の機能をつなぐ「MCPサーバー」のうち、運営

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登録日時
2026年10月26日 21:03
出典を確かめた日
2026年10月23日
分野
AIの仕事
立場
事実・データ
タグ
Claude新着
資料の種類
その他
元手の目安
やり方しだい

本文と出典

modelcontextprotocol/servers は、Anthropicが運営する Model Context Protocol(MCP)の公式リポジトリです。ClaudeなどのAIに外部の機能をつなぐ「MCPサーバー」のうち、運営団体が保守する参照実装を集めています。収録されているのは、ファイル操作、Webページ取得、Git操作、記憶の保存、時刻変換などです。自分のPCやサーバーのファイルをClaudeに読み書きさせたい人、Git管理しているコードや設定ファイルの変更履歴をClaudeに確認させたい人が主な対象です。
READMEによると、このリポジトリは「参照実装」の置き場です。MCPの機能やSDKの使い方を示す教育用の見本であり、本番利用を前提とした製品ではない、と明記されています。MCPサーバーの一覧を探す場合は、公式のMCP Registryを見るよう案内もあります。一方で、各サーバーはnpxやuvxですぐ起動できるため、MCPの動作を試す入口としても使えます。

収録されているサーバー

現行の参照サーバーはREADME上で次の7種類です。
Everythingプロンプト・リソース・ツールを備えたテスト用サーバー
FetchWebページを取得し、AIが扱いやすいMarkdownに変換する
Filesystem許可したフォルダ内でのファイルの読み書き・検索・移動など
Gitリポジトリの状態確認、差分表示、コミット、ブランチ操作など
Memoryナレッジグラフ形式でClaudeの記憶を保存する
Sequential Thinking段階的に考えを進めるための仕組み
Time現在時刻の取得とタイムゾーン変換
GitHub、Slack、PostgreSQL、Puppeteerなどのサーバーは「Archived」扱いで、別リポジトリ(servers-archived)に移されています。GitHub向けは当ブログでも紹介した公式の GitHub MCP Server が後継にあたります。

導入方法

TypeScript製のサーバーはNode.jsのnpxで、Python製のサーバーはuvxまたはpipで動かします。READMEの例は次のとおりです。
# TypeScript製(例:Memory)
npx -y @modelcontextprotocol/server-memory
# Python製(例:Git)
uvx mcp-server-git
# pipを使う場合
pip install mcp-server-git
python -m mcp_server_git
ただし、サーバー単体で起動しても使い道はなく、Claudeなどのクライアントに登録して使います。READMEにはClaude Desktopの設定例があり、設定ファイル(claude_desktop_config.json)に次のように書きます。
{
"mcpServers": {
"filesystem": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/path/to/allowed/files"]
},
"git": {
"command": "uvx",
"args": ["mcp-server-git", "--repository", "path/to/git/repo"]
}
}
}
Windowsでは、npxを使う項目の command を cmd に変え、args の先頭に “/c”, “npx” を加えます。uvxの項目はそのままです。
Claude Codeで使う場合、READMEに専用の手順は書かれていません。Claude Code標準の登録コマンド claude mcp add を使い、上記と同じ起動コマンドを渡す形になります。次はFilesystemサーバーを登録する例です(公式ドキュメントの書式に基づく想定例で、本記事では未検証です)。
claude mcp add filesystem -- npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /home/user/work

設定のポイント

Filesystem操作を許可するフォルダを起動時の引数で指定します。READMEはこの方法を推奨し、少なくとも1つの許可フォルダが必要とも書いています。
Git–repository で対象リポジトリを指定します。指定したパスを含むリポジトリ全体が操作対象になります。
Memory記憶は既定ではサーバーのフォルダ内の memory.jsonl に保存されます。環境変数 MEMORY_FILE_PATH で保存先を変えられます。
Fetch既定でrobots.txtに従い、社内IPなど非公開アドレスへのアクセスを拒否します。–ignore-robots-txt や –allow-private-ips で挙動を変えられます。
Time–local-timezone でローカルのタイムゾーンを指定できます。

導入前の注意点

前提環境は、npx用のNode.jsと、uvx用のuv(またはpip)です。Fetchサーバーは、Node.jsがあると別のHTML簡略化処理を使うとREADMEにあります。なお、ここで述べた設定の詳細は、Fetch・Filesystem・Git・Memory・Timeの各サーバーのREADMEによります。
リスクは機能ごとに異なります。Filesystemは書き込み・編集・移動ができるため、許可フォルダを広く取ると、AIの誤操作がそのまま実ファイルに及びます。業務データや認証情報(秘密鍵、.envなど)を含むフォルダは許可対象から外すのが現実的です。Fetchは外部のWebサイトに通信するサーバーで、READMEも「ローカル・内部IPにアクセスでき、セキュリティリスクとなりうる」と注意を促しています。取得したページ内の文章をAIが指示として解釈する可能性(プロンプトインジェクション)にも留意が必要です。Gitはコミットなど変更系の操作も備えるため、対象リポジトリを絞ります。Memoryは記憶をローカルのファイルに保存するため、機微な情報を覚えさせた場合はそのファイルの扱いも考える必要があります。
認証情報については、本記事で取り上げた5つのサーバーはAPIキーを必要としません。一方、READMEの設定例に出てくる旧GitHubサーバーは個人アクセストークンを環境変数に書く方式で、現在はArchivedです。トークンを設定ファイルに書く場合は、ファイルの共有先に注意が必要です。また、READMEは全体を通じて、利用者自身の脅威モデルに応じた安全対策を各自で実装するよう求めています。
今後実際に使ってみて、使い勝手を別記事で報告する予定です。
参照:github.com/modelcontextprotocol/servers https://github.com/modelcontextprotocol/servers
(この記事は旧サイト ai.shizuku.net から移しました。元の記事: https://ai.shizuku.net/2026/10/23/modelcontextprotocol-servers-reference/)

この記事を読んで浮かんだ疑問は、運営者ジージが仕事QAでくらさんに質問し、答えをそこに載せていきます。