AIツールの可能性を広げるModel Context Protocol（MCP）。しかし、新しいMCPサーバーを試すたびに設定ファイルと格闘し、セキュリティリスクに悩まされる「設定地獄」に陥った経験はないでしょうか。スリランカの大学生が4ヶ月をかけて、この混沌を整理する「mcp-registry」を構築しました。本記事では、なぜこのプロジェクトが生まれたのか、そしてMCPエコシステムの未来について解説します。
この記事のポイント
- MCPサーバーの設定は複雑で、ドキュメントも散在しており「設定地獄」を引き起こしやすい
- セキュリティ監査済みのMCPサーバーカタログ「mcp-registry」がオープンソースで公開された
- カテゴリ分類、セキュリティプロファイル、コピペ可能な設定スニペットを提供
深夜2時の「設定地獄」体験
著者のZayan Mohamed氏は、スリランカ情報技術大学（SLIIT）でデータサイエンスを学ぶ学生です。ある日の深夜2時、AIにローカルデータベースの読み取り、Web検索、カレンダー管理を行わせる新しいツールを発見しました。期待に胸を膨らませて設定を始めたものの、そこから「設定地獄」が始まります。
claude_desktop_config.jsonファイルを前に、彼は困惑しました。ドキュメントは散在し、引数が配列なのか文字列なのかわからない。APIキーは必要なのか。そして最も重要な疑問―このサーバーにファイルシステム全体へのアクセスを許可しても安全なのか？
MCPを探求すればするほど、彼はエコシステム全体に「地図」が欠けていることに気づきました。そこで自ら構築することを決意したのです。
データサイエンスからAIエージェントへの道のり
数ヶ月前、データ前処理やアンサンブル学習の課題に取り組みながら、Mohamed氏はAIを使ったワークフロー自動化の実験を始めました。彼が望んだのは、AIが単にコードを書くだけでなく、ローカル環境と実際にやり取りすることでした。セキュリティスキャンツールの「SecScan」を実行したり、「GitWizard」でコミットを管理したりといった作業です。
MCPはまさにそのミッシングリンクでした。AIを「おしゃべり屋」から「実行者」へと変えてくれたのです。しかし、新しいサーバーを試すたびに、リポジトリを探し回り、環境変数を推測し、設定が壊れないことを祈るという作業を繰り返す必要がありました。
混沌の整理：プライベートメモから体系的カタログへ
数ヶ月にわたり、Mohamed氏の「自分用メモ」リストは成長し続けました。
- 「これはGoogle検索に最適」
- 「これはPostgresには必須」
- 「注意：これはフル管理者アクセスが必要」
彼はこのリストをデータサイエンスプロジェクトのように扱い始めました。サーバーを機能別にカテゴリ分類し、セキュリティプロファイルを監査し、標準化された設定スニペットを記録していきました。目指したのは、開発者が「コピー、ペースト、実行」するだけで済む場所を作ることでした。
mcp-registryの誕生
ついに彼はこのリストをオープンソース化しました。これは単なるリンク集ではなく、MCPサーバーの「発見エンジン」です。
含まれる機能：
📂 カテゴリ分類されたサーバー群
開発ツールから、データサイエンス・機械学習向けの専門コネクタまで、用途別に整理されています。
🛡️ セキュリティプロファイル
各サーバーが監査済みで、どのような権限（ネットワーク/ファイルシステム）を付与することになるのかが明確にわかります。
📋 コピペ可能な設定
Claude Desktop、Cursor、Zed向けのすぐに使えるJSON設定ブロックが用意されています。
なぜこのプロジェクトを始めたのか
Mohamed氏は、MCPがAIとの協働の未来を担うと確信しています。しかしその未来を実現するためには、ツールがアクセスしやすくなければなりません。学生であろうとシニアエンジニアであろうと、新しいMCPサーバーを試すために何時間も設定と格闘する必要はないはずです。
知っておくと便利なTips
- MCPサーバーを導入する前に、必ず要求される権限（ファイルシステムアクセス、ネットワークアクセス）を確認しましょう
- 設定ファイルはバックアップを取ってから編集することで、問題発生時に素早く復旧できます
- カテゴリ分類されたレジストリを活用することで、目的に合ったサーバーを効率的に発見できます
まとめ
本記事で紹介されたmcp-registryは、MCPエコシステムの「設定地獄」を解消するための重要な一歩です。セキュリティ監査済みのサーバーカタログ、標準化された設定スニペット、明確な権限プロファイルにより、開発者はより安全かつ効率的にMCPサーバーを導入できるようになります。MCPがAIエージェントの未来を担う技術として注目される中、このような整理・標準化の取り組みは、エコシステム全体の健全な発展に貢献するでしょう。学生プロジェクトから始まったこの取り組みが、コミュニティ全体の財産となることが期待されます。
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