実用 MCP プラグイン推奨：Sequential Thinking、Brave Search、Playwright インストール＆使用ガイド

先週金曜日の夜、私は Cursor の画面を前に30分ほど呆然としていました。コードが書けないからではありません。ふと気づいたのです。なぜ同じ Cursor を使っているのに、同僚は要件分析を10分で終わらせるのに、私は30分もかけて手動でドキュメントを検索し、コピペし、情報を整理しているのだろうか、と。

答えは月曜の朝会で明らかになりました。彼が画面共有をしたとき、Cursor の右下に小さなハンマーのアイコンが見えました。クリックすると、Sequential Thinking、Brave Search、Playwright……といった MCP プラグインのリストが表示されました。その時の私の顔は、他人がゲームでチートを使っているのを見た時のようだったでしょう。

正直なところ、Cursor を半年ほど使っていましたが、MCP プラグインを真剣に研究したことはありませんでした。あの日初めて分かりました。Cursor 自体はただのエディタであり、本当の「超能力」はこれらの MCP プラグインに隠されているのだと。適切なプラグインを入れれば、AI は単なる「チャットボット」ではなく、情報の検索、ブラウザの操作、コードの分析までこなす「実務家」になります。

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この記事では、私が現在毎日使っている5つの MCP プラグインを紹介します。各プラグインについて、そのままコピペで使える完全な設定コードと、実際の使用シーンを提供します。Cursor を10倍活用したいなら、この記事を読む10分の投資は絶対に無駄になりません。

MCP とは？ なぜ MCP プラグインが必要なのか？

まず MCP とは何か。正式名称は Model Context Protocol（モデルコンテキストプロトコル）で、Anthropic が2024年11月に発表したオープンソース標準です。平たく言えば、AI に「インターフェース」を取り付け、AI が様々な外部ツールやデータソースに接続できるようにするものです。

こう考えてみてください。MCP プラグインを入れていない AI は、口だけで手足がない人のようなものです。「最新の React ドキュメントを探して」と頼んでも、「Google 検索してください」としか言えません。しかし Brave Search という MCP プラグインを入れれば、AI が直接検索し、結果をまとめてくれます。

MCP を「AI に手と目をつける」と例える人がいますが、言い得て妙です。Playwright プラグインを入れれば AI に「手」が生えてブラウザを操作でき、Sequential Thinking プラグインを入れれば AI に「思考フレームワーク」が備わり、複雑な問題をステップごとに分解できるようになります。

ではなぜ MCP プラグインが必要なのか？ 要するに、AI を「おしゃべり」から「仕事ができる」状態に変えるためです。私が今 Cursor でコードを書くときは、基本的にこうです：

• AI に最新の技術ドキュメントを検索させる（Brave Search）
• AI に複雑なシステムアーキテクチャを分析させる（Sequential Thinking）
• AI に Web 機能のテストを自動化させる（Playwright）
• AI にプロジェクトファイルと設定を読み込ませる（Filesystem）

これらは以前、全部自分で手動でやっていました。今は？ コーヒーを飲んでいる間に AI が片付けてくれます。

MCP プラグインインストールの基礎知識

具体的なプラグインを紹介する前に、インストール設定の基礎をお話しします。心配いりません、複雑ではありません。主に JSON 設定ファイルを1つ修正するだけです。

設定ファイルはどこにある？

ツールによって設定ファイルの場所が異なります：

• Cursor：プロジェクトルートの .cursor/mcp.json（プロジェクト級）、またはユーザーディレクトリの ~/.cursor/mcp.json（グローバル級）
• Claude Desktop：
  • macOS：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
  • Windows：%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

私は通常グローバル設定を使っています。そうすれば全プロジェクトで使えます。特定のプロジェクトで特殊な設定が必要な場合だけ、別途プロジェクト級の設定ファイルを作ります。

設定ファイルの中身は？

典型的な mcp.json 設定ファイルの構造は以下の通りです：

{
  "mcpServers": {
    "プラグイン名": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@xxx/package-name"],
      "env": {
        "API_KEY": "${YOUR_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

主要フィールド解説：

• command：起動コマンド。通常は npx (Node.js) や python。
• args：コマンドに渡す引数。-y は自動インストール確認。
• env：環境変数。API Key などの機密情報を渡すのに使います。

環境変数はどう管理する？

API Key を設定ファイルに直接書かないでください！ 正しいやり方は：

1. システム環境変数で設定する（Windows はシステム設定、macOS/Linux は .bashrc や .zshrc）。
2. 設定ファイル内で ${変数名} で参照する。

例：

# macOS/Linux
export BRAVE_API_KEY="あなたのAPIキー"

# Windows PowerShell
$env:BRAVE_API_KEY="あなたのAPIキー"

設定ファイル側の記述：

"env": {
  "BRAVE_API_KEY": "${BRAVE_API_KEY}"
}

Windows ユーザーへの注意点

Windows で MCP を設定する際、いくつか落とし穴があります。私もハマりました：

1. パスの問題：Windows のバックスラッシュ \ は \\ にエスケープするか、直接スラッシュ / を使う必要があります。
2. npx が見つからない：Node.js がインストールされ、システム PATH に追加されているか確認してください。
3. 権限の問題：時々、管理者権限で Cursor を実行する必要があります。

Node.js がインストールされているか確認：

node --version
npm --version

未インストールなら nodejs.org からダウンロードしてインストールしてください。

厳選 MCP プラグイン推奨

さて、基礎知識は終わりました。本題に入りましょう。私が毎日使っている5つの MCP プラグインです。

1. Sequential Thinking - AI に「熟考」を教える

なぜこれをお勧めするのか？

複雑な質問を AI に投げたとき、即答はしてくれるものの、「思考が浅い」と感じたことはありませんか？ Sequential Thinking はまさにこの問題を解決します。

このプラグインを入れると、AI は複雑な問題をステップごとの推論プロセスに分解します。まるで人が計算用紙で計算するように、その「思考プロセス」が見えるようになります。さらに、推論の途中で自分の考えを修正したり、異なる推論パスを試したりもします。

私がよく使うシーンは、システムアーキテクチャ設計、技術選定の分析、複雑なバグ調査です。ある時、マイクロサービスアーキテクチャのパフォーマンスボトルネック分析を依頼したところ、問題を8つのステップに分解し、途中で2回推論の方向性を修正し、最終的に私が考えたよりも包括的な解決策を提示してくれました。

インストール設定

{
  "mcpServers": {
    "sequential-thinking": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-sequential-thinking"
      ]
    }
  }
}

使用のコツ

• 向いている問題：多段階の推論が必要な複雑な問題
• 向かない問題：単純な事実確認（冗長になります）
• プロンプトのコツ：「体系的な思考で分析して」と加えると効果的です

2. Brave Search - プライバシー重視の検索エンジン

なぜこれをお勧めするのか？

このプラグインにより、AI が直接ネット検索できるようになります。「なぜ Google Search じゃないの？」と思うかもしれません。理由は2つです。

第一に、Brave Search はプライバシーを重視し、検索履歴を追跡しません。第二に、無料 API を提供しており、月2000回までクエリ可能です。個人利用なら十分です。

よく使うシーン：最新の技術ドキュメント検索、ライブラリの最新バージョン確認、エラーログの解決策検索。新しいフレームワークを使っていて奇妙なエラーが出た時、AI に Brave Search で検索させたら、GitHub issue から解決策を見つけ出し、1分足らずで解決しました。

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インストール設定

ステップ1：API Key 取得

1. Brave Search API でアカウント登録
2. “Subscriptions” で無料の “AI Data” プランを選択
3. “API Keys” で新しいキーを作成

ステップ2：環境変数設定

# macOS/Linux
export BRAVE_API_KEY="あなたのAPIキー"

# Windows PowerShell
$env:BRAVE_API_KEY="あなたのAPIキー"

ステップ3：設定ファイル

{
  "mcpServers": {
    "brave-search": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-brave-search"
      ],
      "env": {
        "BRAVE_API_KEY": "${BRAVE_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

使用のコツ

• 設定を反映させるため Cursor または Claude Desktop を再起動
• 右下の小ハンマーアイコンが見えれば成功
• プロンプトに「検索して」「最新情報を調べて」と入れると自動で検索します

3. Playwright - ブラウザ自動化のスイスアーミーナイフ

なぜこれをお勧めするのか？

Playwright は Microsoft がオープンソース化したブラウザ自動化ツールです。この MCP プラグインを入れると、AI がブラウザを操作できるようになります：Web ページを開く、ボタンをクリックする、フォームに入力する、スクリーンショットを撮る、PDF をエクスポートする……基本的にブラウザでできることは何でもできます。

最高なのは、「スクリーンショットを見て」操作するのではなく、Web ページの構造（アクセシビリティツリー）を直接読み取って操作する点です。精度が非常に高いです。複雑な多段階フォームの自動入力を試しましたが、99%成功します。

よく使うシーン：

• 自動テスト：AI に Web 機能のテストをさせる
• データスクレイピング：動的ロードされる Web データの取得
• スクリーンショット監視：定期的なページ正常性チェック

多段階の登録フロー（フォーム入力→メール認証→パスワード設定→完了）のテスト、手動だと5分かかりますが、Playwright で自動化したら10秒で終わり、しかも100回繰り返しても疲れません。

インストール設定

{
  "mcpServers": {
    "playwright": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@executeautomation/playwright-mcp-server"
      ]
    }
  }
}

実戦ケース

本当の例をお見せします。先週検索機能をテストした時、AI にこう頼みました：

“Playwright で example.com を開き、検索ボックスに ‘React’ と入力し、検索ボタンをクリックして、その後スクリーンショットを撮って。”

AI はこれらのステップを自動実行し、20秒後にスクリーンショットを返してきました。手動ならブラウザを開き、入力し、検索し、スクショし、アップロードし……少なくとも2分はかかります。

使用のコツ

• 向いているシーン：反復的なブラウザ操作、UI テスト、データ収集
• 向かないシーン：ログイン認証コードが必要な場合（これは無理です）
• プロンプトのコツ：操作手順を明確に記述する（例：「まず…次に…最後に…」）

4. GitHub - コードリポジトリ分析アシスタント

なぜこれをお勧めするのか？

GitHub をよく使うなら、このプラグインで AI がリポジトリ情報（コード、Issue、PR、Commit）を直接読み取れるようになります。

よく使うシーン：

• コードベース構造分析：AI にディレクトリ構造と依存関係を整理させる
• Issue 管理：未解決バグの一括確認と優先順位付け
• Code Review：PR の変更分析と改善提案

ドキュメントのない3万行の古いプロジェクトを引き継いだ時、AI に GitHub MCP で分析させました。以下のものを生成してくれました：

• プロジェクトアーキテクチャ図
• コアモジュールの説明
• 技術スタック一覧
• 潜在的な問題リスト

手動で整理したら最低2日はかかるところ、AI は10分足らずでした。

インストール設定

ステップ1：GitHub Personal Access Token 作成

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1. GitHub Settings → Developer settings → Personal access tokens
2. “Tokens (classic)” を選択、新規作成
3. repo（リポジトリアクセス）と read:user（ユーザー情報読み取り）権限をチェック

ステップ2：環境変数設定

# macOS/Linux
export GITHUB_TOKEN="你的Token"

# Windows PowerShell
$env:GITHUB_TOKEN="你的Token"

ステップ3：設定ファイル

{
  "mcpServers": {
    "github": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-github"
      ],
      "env": {
        "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "${GITHUB_TOKEN}"
      }
    }
  }
}

使用のコツ

• Token 権限は必要最小限に（安全第一）
• 特定ファイルの変更履歴を分析させることも可能
• プロンプト例：「このリポジトリのコード品質を分析し、改善案を出して」

5. Filesystem - ローカルファイルバトラー

なぜこれをお勧めするのか？

Filesystem プラグインは AI にローカルファイルの読み書きをさせます。地味に聞こえますが、超便利です。

よく使うシーン：

• ファイル一括処理：リネーム、移動、削除
• ログ分析：ログファイルを読み込みエラー抽出
  -設定ファイル管理：プロジェクト設定や環境変数の修正

先月、50個以上のコンポーネントの命名規則を統一（snake_case から camelCase）する必要がありました。手動だと、開いて、検索して、置換して、保存して……半日はかかります。

AI に Filesystem プラグインで一括処理させたら3分でした。全ファイルを走査し、変更箇所を特定し、一括置換し、修正レポートまで生成してくれました。

インストール設定

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
        "/path/to/your/project"
      ]
    }
  }
}

セキュリティ注意

• args 内のパスが AI がアクセスできる範囲を決定します
• プロジェクトディレクトリのみ許可し、ディスク全体は避けること
• 設定に機密ファイル（.env やキーファイル）を含めないこと

使用のコツ

• 向いているシーン：ファイル一括操作、ログ分析、設定管理
• 向かないシーン：機密データ処理（セキュリティリスク）
• プロンプト例：「src 以下の全 .js ファイルを読み込み、未使用変数を探して」

高度なテクニックとベストプラクティス

これらのプラグインを入れてから、いくつか落とし穴も経験し、ノウハウも溜まりました。シェアします。

プラグインの組み合わせ使用

単体でも強力ですが、組み合わせると無敵です。

組み合わせ 1：Sequential Thinking + Brave Search

シーン：新技術の体系的な調査。

先週「エッジコンピューティング」の技術動向を調べる必要がありました。AI にこう頼みました：

“体系的思考を使ってエッジコンピューティングを調査し、最新の技術トレンドと活用事例を検索して。”

AI はまず Sequential Thinking で調査タスクを6ステップ（定義→原理→シーン→主要ソリューション→優劣→未来）に分解し、その後 Brave Search で各ステップの情報を検索しました。20分後、3000字のレポートが出来上がっていました。自分でやるより10倍速いです。

組み合わせ 2：Playwright + GitHub

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シーン：自動テストと結果の提出。

Web 機能のテスト後、AI に Playwright でスクショを撮らせ、GitHub MCP で自動的に Issue を作成し、スクショとテスト結果を添付させます。全自動フローで時間を大幅節約。

パフォーマンス最適化の提案

プラグインは多ければいいというものではありません。最初は興奮して10個以上入れましたが、結果：

1. 起動が遅い：Cursor 起動時に全プラグインを読み込むため、3秒から15秒に。
2. トークン消費激増：AI が毎回10個のプラグインを使うか「考える」ため、トークンを無駄に消費。
3. 回答が遅い：単純な質問でも、プラグインを使うか「検討」するため遅くなる。

今の私の戦略：

• 常時オン：Sequential Thinking、Brave Search など高頻度のもの。
• オンデマンド：Playwright、GitHub など特定シーン用は、必要な時だけ有効化。
• 無効化：設定ファイルで "disabled": true にして、削除せずに一時無効化。

{
  "mcpServers": {
    "playwright": {
      "disabled": true,
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@executeautomation/playwright-mcp-server"]
    }
  }
}

セキュリティベストプラクティス

MCP プラグイン使用時のセキュリティ注意点。私は痛い目を見ました、あなたは避けてください：

1. API Key を絶対にハードコーディングしない

   • ❌ ダメ："env": {"API_KEY": "sk-abc123"}
   • ✅ OK："env": {"API_KEY": "${API_KEY}"}

2. キーの定期交換

   • GitHub Token、Brave API Key は3ヶ月ごとの交換を推奨
   • 設定ファイルをうっかり公開リポジトリに上げた場合、キーが漏れます

3. 最小権限の原則

   • GitHub Token は必要な権限だけ、管理者権限 admin は与えない
   • Filesystem はプロジェクトディレクトリのみ、ディスク全体はダメ

4. 設定ファイルを .gitignore に入れる

   • プロジェクト設定を使う場合、.cursor/mcp.json を .gitignore に追加
   • バージョン管理に機密情報を含めない

トラブルシューティングガイド

問題が起きても慌てないでください。この順序で確認を：

問題 1：プラグインを設定したのに右下に小ハンマーが出ない

解決策：

1. JSON フォーマット確認（JSONLint などで検証）
2. Cursor または Claude Desktop 再起動
3. 開発者ツールのコンソール確認（Cursor → Help → Toggle Developer Tools）

問題 2：プラグイン呼び出し失敗、エラー “API Key invalid”

解決策：

1. 環境変数が正しく設定されているか確認（echo $API_KEY）
2. 設定ファイルの参照形式確認（${VAR_NAME}）
3. ターミナル/コマンドラインを再起動し、環境変数を反映させる

問題 3：npx コマンドが見つからない

解決策：

1. Node.js インストール確認：node --version
2. npm が PATH にあるか確認：which npm (macOS/Linux) または where npm (Windows)
3. Node.js 再インストール時に「PATHに追加」をチェック

結論

長くなりましたが、核心は一言：MCP プラグインは AI を「チャット助手」から「仕事のパートナー」に変えます。

この5つは私が毎日使っています：

• Sequential Thinking：AI に深く考えさせる
• Brave Search：最新情報をリアルタイム取得
• Playwright：ブラウザ操作自動化
• GitHub：コードリポジトリ分析
• Filesystem：ローカルファイル管理

今の私のワークフローは、反復タスクがあれば「MCP で自動化できないか？」と考えます。10回中8回は成功し、浮いた時間でコーヒーを楽しんでいます。

まだ MCP プラグインを試していないなら、まずは API Key 不要で設定も簡単な Sequential Thinking と Brave Search をお勧めします。導入して効果を試してみてください。きっと感謝することになるでしょう。

他にお勧めの MCP プラグインがあれば、コメントで教えてください。新しい発見を楽しみにしています。

10 min read · 公開日: 2026年1月17日 · 更新日: 2026年2月5日

Easton

技術開発