実用 MCP プラグイン 5 選：Sequential Thinking・Brave Search・Playwright の導入と使い方

先週金曜の夜、Cursor の画面を 30 分ほど見つめていました。コードが書けないわけではありません。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、自分はドキュメント検索やコピペに 30 分もかかっている——そのギャップが腑に落ちなかったのです。

答えは月曜の朝会で判明しました。同僚が画面共有したとき、Cursor 右下に小さなハンマーアイコンがあり、Sequential Thinking、Brave Search、Playwright といった MCP プラグインが並んでいました。まるで、他人のゲームにチートが入っているのを見たような気分でした。

Cursor を半年ほど使っていても、MCP プラグインを本気で調べたことはありませんでした。エディタ自体より、本当の「超能力」はプラグイン側にあります。適切なプラグインを入れると、AI はチャット相手を超えて、検索・ブラウザ操作・コード分析までこなす実務パートナーになります。

この記事では、私が毎日使っている MCP プラグイン 5 つを紹介します。コピペで使える設定コードと、実際の利用シーンも載せています。Cursor を 10 倍使いこなしたいなら、10 分だけ読んでみてください。きっと元が取れるはずです。

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 月に公開したオープンソース標準です。平たく言えば、AI に「外部ツールへつなぐ口」を与える仕組みです。

こう考えてみてください。MCP プラグインなしの AI は、口だけで手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 で検索してください」としか言えません。Brave Search プラグインを入れれば、AI が直接検索して結果を整理してくれます。

MCP を「AI に手と目をつける」と例える人もいますが、言い得て妙です。Playwright を入れれば「手」が生えてブラウザを操作でき、Sequential Thinking を入れれば「思考の枠組み」が備わり、複雑な問題を段階的に分解できます。

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「仕事ができる存在」に変えるためです。私が Cursor でコードを書くときは、だいたい次のように使い分けています。

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

以前は全部手作業でした。今はコーヒーを淹れている間に 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

具体的なプラグインの前に、設定の基本を押さえましょう。難しくありません。主に JSON ファイルを 1 つ編集するだけです。

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（プロジェクト単位）、または ~/.cursor/mcp.json（グローバル）
• Claude Desktop：
  • macOS：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
  • Windows：%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

私はグローバル設定を使うことが多いです。全プロジェクトで共通利用できます。特定プロジェクトだけ特別な設定が必要なときだけ、プロジェクト単位のファイルを作ります。

設定ファイルの構造

典型的な mcp.json は次のような形です。

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

主要フィールドの意味：

• command：起動コマンド。通常は npx（Node.js）か python
• args：コマンド引数。-y はインストール確認を自動で通す
• env：環境変数。API Key などの機密情報を渡す

環境変数の管理

API Key を設定ファイルに直接書かないでください。正しい手順は次のとおりです。

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

例：

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# 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：

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

Windows ユーザー向けの注意点

Windows で MCP を設定するとき、いくつかハマりどころがあります。私も全部踏みました。

1. パス：バックスラッシュ \ は \\ にエスケープするか、正斜杠 / を使う
2. npx が見つからない：Node.js が入っていて PATH に追加されているか確認
3. 権限：管理者権限で Cursor を起動する必要がある場合もある

Node.js の確認：

node --version
npm --version

未インストールなら nodejs.org から入手してください。

おすすめ MCP プラグイン 5 選

基礎は以上です。ここから本題——私が毎日使っている 5 つのプラグインです。

1. Sequential Thinking — AI に「ゆっくり考える」力を

なぜおすすめか

複雑な質問を AI に投げると、すぐ答えは返ってくるものの「考えが浅い」と感じたことはありませんか。Sequential Thinking はまさにその解決策です。

このプラグインを入れると、AI は問題を段階的な推論プロセスに分解します。計算用紙で式を追うように、「思考の過程」が見える。途中で方向修正したり、別の推論ルートを試したりもします。

私がよく使うのは、システム設計、技術選定、複雑なバグ調査です。マイクロサービスの性能ボトルネック分析を依頼したとき、8 ステップに分解し、途中 2 回方向を修正したうえで、自分より包括的な案を出してくれました。

インストール設定

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

使い方のコツ

• 向いている：多段推論が必要な複雑な問題
• 向かない：単純な事実確認（冗長になりがち）
• プロンプト：「体系的に分析して」と添えると効果的

2. Brave Search — プライバシー重視の検索

なぜおすすめか

このプラグインで AI が直接 Web 検索できます。「Google Search ではダメなの？」——理由は 2 つ。Brave Search は検索履歴を追跡しにくく、無料 API で月 2,000 回まで使えます。個人利用なら十分です。

よく使う場面：最新ドキュメントの確認、ライブラリのバージョン調査、エラーメッセージの解決策探し。新しいフレームワークで奇妙なエラーが出たとき、Brave Search で GitHub issue の解決策を 1 分以内に見つけてもらったことがあります。

インストール設定

ステップ 1：API Key を取得

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

# 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}"
      }
    }
  }
}

使い方のコツ

• 設定後は Cursor または Claude Desktop を再起動
• 右下にハンマーアイコンが出れば成功
• 「検索して」「最新情報を調べて」と書くと自動で呼び出される

3. Playwright — ブラウザ自動化の万能ツール

なぜおすすめか

Playwright は Microsoft 製の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 がページを開き、クリックし、フォーム入力し、スクリーンショットや PDF 出力までこなせます。

スクリーンショットを「見て」操作するのではなく、ページ構造（アクセシビリティツリー）を直接読むので精度が高い。複数ステップのフォーム入力も、だいたい 99% は一発成功します。

よく使う場面：

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• 自動テスト：Web 機能の確認
• データ取得：動的ロードされるページ
• 監視：定期的なスクリーンショット

多段階の登録フロー（フォーム → メール認証 → パスワード設定 → 完了）を手動で試すと 5 分かかりますが、Playwright なら 10 秒。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"
      ]
    }
  }
}

実践例

先週、検索機能をテストするときこう頼みました。

Playwright で example.com を開き、検索ボックスに「React」と入力して検索ボタンを押し、スクリーンショットを撮って。

20 秒後にスクショが返ってきました。手動なら 2 分以上はかかります。

使い方のコツ

• 向いている：反復的なブラウザ操作、UI テスト、スクレイピング
• 向かない：画像 CAPTCHA など人間の介入が必要な認証
• プロンプト：「まず…次に…最後に…」と手順を明示する

4. GitHub — リポジトリ分析アシスタント

なぜおすすめか

GitHub をよく使うなら、AI がコード、Issue、Pull Request、Commit などリポジトリ情報に直接アクセスできます。

よく使う場面：

• コードベース構造の整理
• 未解決 Issue の優先順位付け
• PR の変更点レビュー

3 万行超の古いプロジェクトを引き継いだとき、GitHub MCP で分析させたら、アーキテクチャ図、コアモジュール説明、技術スタック一覧、潜在問題リストを 10 分弱で出してくれました。手作業なら 2 日は見込みです。

インストール設定

ステップ 1：GitHub Personal Access Token を作成

1. GitHub Settings → Developer settings → Personal access tokens
2. 「Tokens (classic)」で新規作成
3. repo と read:user にチェック

ステップ 2：環境変数

# macOS/Linux
export GITHUB_TOKEN="あなたのトークン"

# Windows PowerShell
$env:GITHUB_TOKEN="あなたのトークン"

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}"
      }
    }
  }
}

使い方のコツ

• Token 権限は必要最小限に
• 特定ファイルの変更履歴分析も可能
• 例：「このリポジトリのコード品質を分析して改善案を出して」

5. Filesystem — ローカルファイルの管家

なぜおすすめか

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。地味ですが実用的です。

よく使う場面：

• 一括リネーム、移動、削除
• ログファイルからエラー抽出
• 設定ファイルや環境変数の更新

50 以上のコンポーネント命名を snake_case から camelCase に統一する作業を Filesystem MCP に任せたら 3 分で完了。変更レポートまで付いてきました。

インストール設定

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

セキュリティ上の注意

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• args のパスが AI のアクセス範囲を決める
• プロジェクトディレクトリだけに限定し、ディスク全体は避ける
• .env や鍵ファイルを対象に含めない

使い方のコツ

• 向いている：一括ファイル操作、ログ分析、設定管理
• 向かない：機密データの処理
• 例：「src 以下の .js を読み、未使用変数を探して」

上級テクニックとベストプラクティス

プラグインを入れたあと、いくつか失敗も経験しました。ここまでの学びを共有します。

複数プラグインの組み合わせ

組み合わせ 1：Sequential Thinking + Brave Search

新技術を体系的に調査するとき向きです。「エッジコンピューティングを体系的に調べ、最新トレンドと事例も検索して」と頼むと、6 ステップ（定義 → 原理 → 用途 → 主要方案 → 長所短所 → 将来）に分解し、各段階を Brave Search で補強。20 分で 3,000 字相当のレポートができました。

組み合わせ 2：Playwright + GitHub

テスト後に Playwright でスクショ → GitHub MCP で Issue 作成、という流れも自動化できます。

パフォーマンス最適化

入れすぎ注意。最初 10 個以上入れたら、

1. 起動が遅い：3 秒 → 15 秒
2. トークン消費増：毎回「どのプラグインを使うか」を考えるコスト
3. 応答が遅い：単純な質問でもプラグイン選択に時間がかかる

今の方針：

• 常時オン：Sequential Thinking、Brave Search
• 必要時のみ：Playwright、GitHub
• 一時無効："disabled": true で設定を残したまま止める

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

セキュリティのベストプラクティス

1. API Key をハードコーディングしない

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

2. キーを定期更新

   • GitHub Token、Brave API Key は 3 ヶ月ごとの更新を推奨

3. 最小権限

   • GitHub Token に admin は付けない
   • Filesystem はプロジェクトディレクトリのみ

4. .gitignore に設定ファイルを入れる

   • プロジェクト単位の .cursor/mcp.json はコミットしない

トラブルシューティング

問題 1：ハンマーアイコンが出ない

1. JSON 形式を JSONLint で確認
2. Cursor / Claude Desktop を再起動
3. 開発者ツール（Cursor → Help → Toggle Developer Tools）のコンソールを確認

問題 2：「API Key invalid」

1. 環境変数を確認（echo $API_KEY）
2. ${VAR_NAME} の参照形式を確認
3. ターミナルを再起動してから Cursor も再起動

問題 3：npx が見つからない

1. node --version で Node.js を確認
2. which npm（macOS/Linux）または where npm（Windows）
3. Node.js を再インストールし、「PATH に追加」にチェック

まとめ

核心は一言。MCP プラグインは AI を「チャット相手」から「仕事の相棒」に変える。

毎日使っている 5 つ：

• Sequential Thinking：複雑な問題を深く考える
• Brave Search：最新情報をリアルタイム取得
• Playwright：ブラウザ操作を自動化
• GitHub：リポジトリを分析
• Filesystem：ローカルファイルを管理

反復作業が出たら、まず MCP で自動化できないか考える——10 回中 8 回は成功します。

まだ試していないなら、API Key 不要の Sequential Thinking と Brave Search から。設定が最も簡単です。

他におすすめの MCP プラグインがあれば、コメントで教えてください。