MCPアプリをサポートする最高のプラットフォーム5選

長年、AIエージェントとのチャットはテキストメッセージを送るような感覚でした。プロンプトを入力し、大量のテキストが返ってき、さらにプロンプトを入力して、本当に望むものに少しずつ近づけていく。これは強力ですが、特に複雑なことをしようとする場合には、時間がかかり、不格好になることもあります。しかし、もしAIエージェントに「視覚的な声」があったらどうでしょうか？単に説明するだけでなく、インタラクティブなチャートを表示したり、十数個の質問をする代わりにフォームを提示したりできたらどうでしょうか？

これがMCPアプリ（MCP Apps）の目指すところです。これらは、AIエージェントが会話の中でリッチでインタラクティブなユーザーインターフェースを表示できるようにする、Model Context Protocol (MCP) の公式拡張機能です。これは、AIをコマンドラインのようなものから、より本物のコラボレーターのように感じさせるための大きな前進です。この投稿では、MCPアプリのサポートをリードしているプラットフォームをチェックしていきます。

MCPアプリとは何ですか？

リストに入る前に、MCPアプリとは何かについて認識を合わせておきましょう。簡単に言えば、MCPアプリとは、AIツールがプレーンテキストの代わりに返すことができる、ダッシュボード、フォーム、データ視覚化などのインタラクティブなUIコンポーネントのことです。これらは、AIモデルを外部のツールやデータと接続するためのオープンスタンダードである Model Context Protocol に基づいて構築されています。

最近まで、MCPツールはテキストと構造化データしかやり取りできませんでした。ツールが大量の売上データを送り返してきた場合、それをどのように表示するかを判断するのはアプリ（チャットボットやコードエディタなど）次第でした。これは開発者にとって大きな悩みの種であり、データの種類ごとにカスタムUIを構築しなければなりませんでした。

MCPアプリは、ツールサーバーが独自の構築済みHTMLインターフェースを提供できるようにすることで、この問題を解決します。ホストアプリは、このインターフェースを安全でサンドボックス化された「iframe」内でレンダリングするだけで済みます。これにより、開発者はMCPアプリ拡張機能をサポートするあらゆるクライアントで一貫して動作する、リッチでインタラクティブな体験を作成できるようになります。これは、対話型AIと私たちが毎日使用しているグラフィカルインターフェースの間のギャップを埋める、より自然な作業方法です。

MCPアプリに最適なプラットフォームをどのように選んだか

MCPアプリの波に乗っている最高のプラットフォームを見つけるために、単にチェックボックスを埋める以上のことをしているプラットフォームを探しました。私たちは、これらのアプリが現実の世界でどのように使用されるかを積極的に形作っているプラットフォームに焦点を当てました。私たちの基準は、いくつかの重要なポイントに集約されます。

デモ動画以外のMCPに関する人々の実体験に純粋に興味があります…。これまでの私の不満トップ3：1. どのMCPが実際に機能し、どれが放置されたプロジェクトなのか分からない 2. デバッグが地獄 - エラーが非常に不可解 3. すべてのMCPで認証設定が異なり、コーディングよりも設定に時間を取られる。皆さんはMCPの何に困っていますか？解決策を共有しましょう…。

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• 開発者体験（Developer Experience）: 開発者がそのプラットフォームでMCPアプリを構築し、テストするのはどれほど簡単か？優れたドキュメント、活発なコミュニティ、そして堅牢なツールがあるかを確認しました。
• 実用性: そのプラットフォームは、テキストだけでは処理が難しい現実の問題を解決するためにMCPアプリを使用しているか？インタラクティブなUIがなぜ重要であるかを明確に示すユースケースを優先しました。
• エコシステムのリーダーシップ: そのプラットフォームは、MCP標準を前進させるための主要なプレーヤーか？プロトコルを真に推進している企業やコミュニティのツールを強調したいと考えました。
• アクセシビリティ: そのプラットフォームは、開発者が今日実際に試すことができるか？一般にアクセス可能なツール、特に無料または開発者向けのオプションがあるものに絞りました。

MCPアプリのトッププラットフォームの比較

これから詳しく見ていくプラットフォームの簡単な比較表です。

MCPアプリをサポートする最高のプラットフォーム5選を詳しく見る

それでは、各プラットフォームの詳細と、何がそれらを際立たせているのかを見ていきましょう。

1. VS Code (Insiders)

完全なMCPアプリサポートを備えた最初の主要なAIコードエディタとして、MicrosoftのVisual Studio Codeは開発者にとって非常に大きな存在です。この統合は、毎日のInsidersビルドで試すことができ、AIコーディングエージェントを単純なテキストベースのヘルパーから真のコラボレーションパートナーへと変貌させます。最近のVS Codeブログ記事では、エージェントがパフォーマンスのボトルネックを言葉で説明しようとするのではなく、チャットパネルに直接インタラクティブなフレームグラフ（flame graph）をレンダリングできるようになったことが示されました。

選出理由: VS Codeは、開発者がMCPアプリに関心を持つべき最も説得力のある理由のいくつかを示しています。エディタ内で直接、インタラクティブなリストの並べ替え、パフォーマンスの視覚化、機能フラグのセレクターなどが利用できます。開発者がすでに活動している環境にインタラクティブなAIを持ち込むことで、開発者向けのMCPツールの構築と使用が非常に自然に感じられるようになります。

• メリット: 統合が開発者の既存のワークフローに組み込まれているため、異なるウィンドウやアプリを切り替える必要がありません。VS Codeは多くの人がMCPサーバーを構築する場所でもあるため、非常に緊密な「開発とテスト」のループが生まれます。彼らが示した例は、テキストプロンプトだけでは管理がほぼ不可能な現実の問題を解決しています。
• デメリット: 完全なMCPアプリのサポートは現在Insidersバージョンのみであり、バグが含まれる可能性があり、全員の日常業務に十分安定しているとは限りません。また、この体験はGitHub Copilotエコシステムと密接に結びついているため、最大限に活用するにはサブスクリプションが必要です。

料金:

• VS Code Insidersは無料でダウンロードして使用できます。
• エージェントを動かすGitHub Copilotプランには、Free、Team（ユーザーあたり月額4ドル）、Enterprise（ユーザーあたり月額21ドル）のいくつかの種類があります。

2. Claude

主要な対話型AIアシスタントの一つであるAnthropicのClaudeは、WebおよびデスクトッププラットフォームにMCPアプリのサポートをもたらしました。MCPアプリ拡張機能の共同作成者として、Anthropicはそれをどのように実装すべきかの基準を確立しました。ユーザーにとって、これはツールがインタラクティブなダッシュボード、マルチステップフォーム、ドキュメントビューアなどのリッチなインターフェースをClaudeとのチャット内で直接提供できることを意味します。これにより、売上データの深掘りやサーバーの構成といった複雑なタスクが、より直感的に感じられるようになります。

選出理由: Claudeは、MCPアプリを完全にサポートするトップクラスの汎用AIチャットクライアントです。その実装は、インタラクティブなUIがコーディングだけでなく、あらゆる種類のタスクをどのように改善できるかを示す素晴らしい例です。MCPサーバーを構築している場合は、拡大し続けるオーディエンスに対して確実に動作するように、Claudeでテストすることをお勧めします。

• メリット: ユーザーエクスペリエンスがスムーズで、アプリが会話の中でシームレスにレンダリングされます。Claudeのカスタムコネクタのサポートにより、開発者はローカルマシンで実行されている独自のMCPサーバーを簡単にテストできます。さらに、実装は堅牢であり、実際に仕様を作成したチームの一つによって支えられています。
• デメリット: ローカルサーバーをテストするためにカスタムMCPコネクタを使用するには、有料のClaudeプランが必要です。大きな障壁ではありませんが、ホビー開発者は念頭に置いておく必要があります。クローズドソースのプラットフォームであるため、Anthropicのロードマップとリリーススケジュールに依存することにもなります。

料金:

• Free: モデルへの限定的なアクセスを提供します。
• Claude Pro: 年払いの場合は月額17ドル（月払いの場合は20ドル）で、より高い使用制限とリモートMCPコネクタへのアクセスが提供されます。
• Claude Max: 真のパワーユーザー向けに月額100ドルから。

3. Storybook

Storybookは、UIコンポーネントを分離して構築するための人気のあるオープンソースツールであり、そのMCPアプリとの統合は自然な流れです。公式の「@storybook/addon-mcp」を使用すると、開発者はAIエージェントに「デザインシステムを使用してログインフォームを作成して」のように依頼でき、エージェントはそのコンポーネントのインタラクティブなプレビューをチャット内にポップアップ表示します。これにより、UIの一部を説明することと実際にそれを見ることの間の点がつながり、超高速なイテレーションと視覚的なフィードバックが可能になります。

選出理由: Storybookの統合は、MCPアプリがいかにしてフロントエンド開発ワークフローの非常に特定かつ重要な部分を合理化できるかを示す強力な例です。Storybookのコアコントリビューターが指摘したように、これにより変更を確認するためにチャットとStorybookのUIを絶えず切り替える必要がなくなります。UI開発をより対話的で視覚的なプロセスに変えてくれます。

• メリット: 即座に視覚的なフィードバックが得られ、UI開発において非常に価値があります。何百万人ものフロントエンド開発者がすでに知っていて愛用しているツールを活用しています。また、オープンソースプロジェクトであるため、自分でコードを調べたり、貢献したりすることもできます。
• デメリット: ユースケースがすでにStorybookを使用しているフロントエンドおよびUI開発者に非常に特化しているため、Claudeのような汎用クライアントほど広く役立つわけではありません。また、アドオンはまだ新しく、実験的なものと見なされています。

料金:

• Storybookは完全に無料でオープンソースです。

4. Goose

Gooseは、Block, Inc.による構成可能なオープンソースのAIエージェントで、自分のマシンで実行します。これはMCP標準のリファレンス実装（reference implementation）として機能し、エージェンティックUI（agentic UI）をサポートした最初期のクライアントの一つでした。Gooseは開発者やパワーユーザーにAIエージェントに対する多くの制御権を与え、さまざまなツールを接続したり、その動作を微調整したりできるようにします。MCPアプリのサポートにより、Gooseはカレンダーや地図などのインタラクティブな体験を、デスクトップまたはコマンドラインインターフェースで直接レンダリングできます。

選出理由: Gooseは、完全な制御を求める開発者にとって、強力でローカルファーストな、高度にカスタマイズ可能な選択肢です。リファレンス実装であるため、MCPアプリのサポートは徹底しており、常に最新の状態に保たれています。セルフホストのセットアップでエージェンティックUIができることの限界を押し広げるための素晴らしいプラットフォームであり、便利なMCPアプリ構築チュートリアルも用意されています。

• メリット: オープンソースでローカルファーストであることは、高度な制御とプライバシーが得られることを意味します。非常に構成しやすいため、高度な実験のための優れたサンドボックスになります。リファレンス実装として、プロトコルがどのように機能すべきかを理解するための信頼できる情報源でもあります。
• デメリット: Gooseのセットアップと構成には、ClaudeのようなWebクライアントを使用するよりも技術的な知識が必要です。ユーザーインターフェースは洗練されているというよりは機能的であるため、箱から出してすぐに使える洗練された体験を求めている人にはデメリットかもしれません。

料金:

• GooseはApache-2.0ライセンスの下で無料でオープンソースです。

5. Postman

API開発で広く使用されているツールであるPostmanは、MCPサーバーのテストと開発を支援するためにツールキットを拡張しました。その製品提供には、MCPサーバーと接続可能な外部サーバーのカタログが含まれています。開発者はPostmanを使用してMCPサーバーにリクエストを送信し、返されるUIリソースを確認し、ホストとアプリの間の会話全体をデバッグできます。

選出理由: Postmanは、MCPサーバーを構築するすべての人に必要な、不可欠なデバッグおよびテストインフラストラクチャを提供します。チャットクライアントのようにインタラクティブなUIをレンダリングするわけではありませんが、生のHTMLや通信ペイロードを検査することができ、これは開発中に非常に重要です。その採用は、プロフェッショナルなAPIおよびツール開発のための本格的なプロトコルとしてのMCPの確立に貢献しています。

• メリット: APIテストですでにPostmanを使用している多くの開発者にとって、馴染みのある環境でMCPサーバー開発を行うことができます。リクエストとレスポンスを深く掘り下げることができ、デバッグに非常に役立ちます。また、複数のトランスポートタイプをサポートしているため、さまざまなサーバーセットアップをテストするための汎用性の高いツールとなっています。
• デメリット: Postmanはテストツールであり、ホストクライアントではありません。インタラクティブなMCPアプリを実際にレンダリングすることはないため、その中だけでユーザー向けの体験を直接テストすることはできません。エンドツーエンドのテストには、VS CodeやClaudeのようなホストが依然として必要です。

料金:

• Free: 個人および小規模チーム向けのコア機能。
• Basic: コラボレーション機能向けにユーザーあたり月額14ドル（年払い）。
• Professional: より高度なツールを備え、ユーザーあたり月額29ドル（年払い）。
• Enterprise: 大規模組織向けにユーザーあたり月額49ドル（年払い）。

MCPアプリを使い始めるためのヒント

最初のインタラクティブなAI体験を構築する意欲が湧いてきましたか？始めるためのヒントをいくつか紹介します。

• 公式SDKから始めましょう。 「@modelcontextprotocol/ext-apps」パッケージには、不可欠な「App」クラスと、面倒な作業のほとんどを処理してくれるサーバーサイドのヘルパーが含まれています。公式サンプルリポジトリは、スターターテンプレートを見つけるのに最適な場所です。
• 「説明するだけでなく、見せる」ことを意識しましょう。 効果的なMCPアプリとは、テキストよりも明らかに優れた方法で、視覚的またはインタラクティブに情報を提示するものです。地図は住所のリストに勝ります。カラーピッカーは16進数コードを推測するよりも優れています。
• 「自作か購入か」を検討しましょう。 カスタムMCPアプリの構築は、オーダーメイドの開発者ツールやユニークなエージェンティック体験を作成するのに効果的です。目標がカスタマーサポートのようなビジネスワークフローの自動化である場合、構築済みのプラットフォームが実用的な代替案になる可能性があります。例えば、eesel AIのようなソリューションは、カスタムコードを必要とせずに既存のナレッジベースから学習することで、インタラクティブな体験を提供します。

MCPアプリとは何か、なぜ重要なのかについての優れたハイレベルな概要については、MCP Developers Summitのこのビデオをチェックしてください。MCP-UIの共同作成者が、AIの相互作用をより視覚的で直感的なものにするためのコアコンセプトとビジョンを解説しています。

MCP-UIの共同作成者が、AIの相互作用をより視覚的で直感的なものにするためのコアコンセプトとビジョンを解説しています。

MCPアプリで未来はインタラクティブに

MCPアプリは、私たちがAIと対話する方法における大きな転換を象徴しています。エージェントに視覚的な声を与えることで、私たちは単純な質疑応答のセッションを超え、真のダイナミックなコラボレーションへと移行しています。ここで見てきたプラットフォームはこの動きをリードしており、次世代のエージェンティックソフトウェアを構築するために必要なツールと環境を提供しています。

コーディングアシスタントをよりスマートにしたい開発者であっても、チームのワークフローを合理化したいビジネスリーダーであっても、インタラクティブなAIへの移行は今まさに起こっています。

このテクノロジーの実装を検討している企業にとって、カスタマーサービス向けのeesel AIのようなプラットフォームは、インタラクティブなAIを導入するためのコード不要のオプションを提供します。これらのシステムはビジネスデータから学習し、ワークフローの自動化を開始できます。