DifyのMCP（モデル・コンテキスト・プロトコル）とZapier連携入門：AIエージェントが外部ツールを操作する仕組み

ChatGPTのDeep Research（AI）での出力結果をそのまま掲載しています。ChatGPTのDeep Researchはハルシネーション（誤った情報の生成）が少なくなるよう調整されていますが、あくまで参考程度に読んでください。当記事は検索エンジンに登録していないため、このブログ内限定の記事です。

2025年は「AIエージェントの年」と言われるほど、AIエージェント技術が急速に進化しています (Dify MCP Plugin Hands-On Guide: Integrating Zapier for Effortless Agent Tool Calls - Dify Blog)。特に、大規模言語モデル（LLM）搭載のAIが現実世界のデータやツールとシームレスに連携できるようにすることが大きな課題となっています。その解決策として登場したのがMCP（Model Context Protocol、モデル・コンテキスト・プロトコル）です。Anthropic社が2024年末に提唱したMCPは、現在広く注目されているオープン標準規格であり (Dify MCP Plugin Hands-On Guide: Integrating Zapier for Effortless Agent Tool Calls - Dify Blog)、AIエージェントが外部サービスと安全にやり取りするための共通プロトコルを提供します。例えるなら、MCPはAI界のUSB-Cポートです。明確な規約によりAIモデルがさまざまな外部ツールやAPIを発見・理解し、安全に呼び出せるようにします (Dify MCP Plugin Hands-On Guide: Integrating Zapier for Effortless Agent Tool Calls - Dify Blog)。これによって開発者はサービスごとに個別の連携コードを書く必要がなくなり、ユーザーは数千ものサードパーティアプリ（メール送信、データ分析、マーケティング自動化など）をAIに活用させられるようになります (Dify MCP Plugin Hands-On Guide: Integrating Zapier for Effortless Agent Tool Calls - Dify Blog)。つまり、単なる会話相手だったAIが実際に「行動できるAI」へと進化するのです。

本記事では、オープンソースのAIプラットフォームDifyにおけるMCP活用と、自動化サービスZapierとの統合方法について、初心者にもわかりやすく解説します。DifyがどのようにMCP対応プラグインを通じてZapier上の豊富な外部ツールに接続し、AIエージェントが自律的にそれらを操作できるようにしているのか、具体例を交えながら紹介します。

MCPとは何か？AIエージェント用オープン標準プロトコル

DifyのMCP（モデル・コンテキスト・プロトコル）とZapier連携入門_1 — 引用：
What is Model Context Protocol (MCP)? How it simplifies AI integrations compared to APIs | AI Agents That Work

MCP（Model Context Protocol）は、AIエージェント（LLMを活用したシステム）と外部のデータソースやツールを接続するための新しいオープン標準プロトコルです。先述の通りAnthropic社によってオープンソース化され (Introducing the Model Context Protocol \ Anthropic) (Introducing the Model Context Protocol \ Anthropic)、従来バラバラだったAPI連携を一つの規格で置き換えることを目指しています。これにより、AIが必要とする外部データや機能に統一的で簡潔な方法でアクセスできるようになります (Introducing the Model Context Protocol \ Anthropic)。従来はサービスごとに異なるAPIを学習・実装し、認証やエラーハンドリングも個別対応する必要がありましたが、MCPを使えば「一つの鍵で全ての扉を開ける」ように、単一の仕組みで多様なサービス連携を実現できます (What is Model Context Protocol (MCP)? How it simplifies AI integrations compared to APIs | AI Agents That Work) (What is Model Context Protocol (MCP)? How it simplifies AI integrations compared to APIs | AI Agents That Work)。

Anthropic社の説明によれば、MCPは「開発者が自分たちのデータソースとAIツール間に安全な双方向接続を構築できるようにするオープン標準」 (Why AI infrastructure companies are lining up behind Anthropic's MCP)です。MCPではクライアント（AIアプリ側）とサーバー（データやツール側）に分かれ、クライアントは自然言語による要求を送り、サーバーはそれを解釈して定義されたツール操作やデータ取得を行います (Why AI infrastructure companies are lining up behind Anthropic's MCP)。この仕組みにより、AIモデルは自身が持つ知識だけでなく、必要に応じて外部リソースにリアルタイムでアクセスし、より適切で実用的な応答やアクションを生成できるのです。

MCPは登場から間もないながらも、業界標準になりつつある動きがあります。例えば、Microsoftは自社の開発者向け製品であるCopilot StudioへのMCP対応を発表し、Cloudflareも自社インフラ上でMCPサーバーをホスティングできるサービスを提供すると発表するなど、主要企業が相次いでサポートを表明しています (Why AI infrastructure companies are lining up behind Anthropic's MCP)。こうした支持により、MCPはAIエージェント分野で今後欠かせない基盤技術となっていくと期待されています (Why Anthropic's Model Context Protocol Is A Big Step In … - Forbes)。

Difyとは？プラグインで拡張できるAIエージェント開発プラットフォーム

まず本題に入る前に、Difyについて簡単に説明します。DifyはオープンソースのLLM（大規模言語モデル）アプリ開発プラットフォームであり、AIチャットボットやエージェント、データ検索（RAG）パイプラインなどを統合的に構築できる直感的なインターフェースを提供します (junjiem (Junjie.M) · GitHub)。ユーザーはプログラミングの専門知識がなくても、Dify上でAIモデルの管理やワークフロー設計、プロンプトの設定を行い、自分だけのAIアプリを作成できます。Difyはエンタープライズから個人開発者まで幅広く利用でき、オープンソースならではの拡張性とコミュニティサポートが魅力です。

2025年1月にはDifyに「プラグイン」機能がベータ実装されました (Introducing Dify Plugins - Dify Blog)。プラグインとはDifyのAIアプリに後付けで機能を拡張するモジュールで、公式マーケットプレイスに公開されている既成プラグインを組み込んだり、独自のプラグインを開発して追加したりできます (Introducing Dify Plugins - Dify Blog)。プラグインにより、画像認識や音声合成、計算処理といった能力をアプリに簡単に持たせたり、外部のサービスと連携したりすることが可能です。例えば、「見る（画像処理）」「聞く（音声解析）」「話す（音声読み上げ）」「描く（画像生成）」「計算する（データ分析）」「考える（論理推論）」「行動する（外部サービス操作）」といったように、プラグインを通じてAIエージェントに様々な「感覚」や「実行力」を与えられると紹介されています (Introducing Dify Plugins - Dify Blog)。

MCP対応もこのプラグイン機構で実現されています。Dify本体が標準でMCPをサポートするようになる前に、コミュニティの開発者たちがMCP連携用のプラグインを作成し、マーケットプレイスで公開しました (Dify MCP Plugin Hands-On Guide: Integrating Zapier for Effortless Agent Tool Calls - Dify Blog)。それにより、DifyユーザーはプラグインをインストールするだけでAnthropicのMCPに準拠した外部ツール連携を自分のAIエージェントに組み込めるようになっています。

Zapier MCPとは？7,000以上のアプリをまとめたMCPサーバー

Zapier（ザピアー）は本来、プログラミング不要でWebサービス間の自動連携（ワークフロー）を作成できる有名なサービスです。例えば「Gmailに届いたメールの内容を自動でGoogleスプレッドシートに転記し、Slackで通知する」といった処理をGUI操作で組み立てることができます。そんなZapierが近年、MCP対応のエンドポイントを提供し始めました。それがZapier MCPです。Zapier MCPはZapier上の豊富なアプリ連携機能をまるごとMCPサーバー化したもので、AIエージェントからそのMCPサーバーにアクセスすることで数千の外部サービス操作を一括して利用可能になります (Dify MCP Plugin Hands-On Guide: Integrating Zapier for Effortless Agent Tool Calls - Dify Blog)。

Zapier MCPサーバーは現在ベータ版ながら無料で公開されており、個人ユーザーであれば専用のMCPエンドポイントを発行してすぐに使い始めることができます (Zapier MCP—Connect your AI to any app instantly)（※一定のレート制限あり：時間あたり80回、日160回、月300回まで (Zapier MCP—Connect your AI to any app instantly)）。Zapier自身の紹介によれば、Zapier MCPにより「7,000以上のアプリと30,000以上のアクション」にAIが直接アクセスできるようになるとのことです (Zapier MCP—Connect your AI to any app instantly)。メール送信、メッセージ投稿、データ管理、イベントスケジュール登録、レコード更新など、Zapierで提供されているあらゆる操作をAIが自動で実行できるようになり、AIはテキスト応答するだけの存在から実世界のタスクをこなす強力なエージェントへと変貌します (Zapier MCP—Connect your AI to any app instantly)。

セキュリティ面でも、Zapier MCPはZapier側で各サービスへの認証やAPI制限、通信の安全性を担保してくれるため、開発者は自前で細かな対策をせずとも安心して利用できます (Zapier MCP—Connect your AI to any app instantly)。その意味で、Zapier MCPは「AIに実行力を持たせる最も手軽な方法」と言えるでしょう。

DifyにおけるMCPプラグインとZapier統合の仕組み

それでは本題である、DifyでMCP（Zapier MCP）を利用する方法について説明します。Difyでは、コミュニティ発のMCP対応プラグインをインストールし、Zapierが提供するMCPエンドポイントに接続することで、AIエージェントからZapier上のツールを呼び出せるようになります。現在利用可能な主なプラグインは次の2種類です (Dify MCP Plugin Hands-On Guide: Integrating Zapier for Effortless Agent Tool Calls - Dify Blog)：

MCP SSE プラグイン – HTTP＋Server-Sent Events（SSE）によって1つ以上のMCPサーバーと通信し、エージェントが外部ツールを動的に発見・実行できるようにするプラグインです (Dify MCP Plugin Hands-On Guide: Integrating Zapier for Effortless Agent Tool Calls - Dify Blog)。SSEを使うことでエージェントは逐次的にツール実行結果を受け取りながら対話を進めます。
MCP Agent Strategy プラグイン – Difyのワークフロー型エージェント（Workflow Agent）のノード内に直接MCP機能を組み込み、エージェントがMCPで定義されたロジックに基づいて自律的に外部ツールを選択・呼び出せるようにするプラグインです (Dify MCP Plugin Hands-On Guide: Integrating Zapier for Effortless Agent Tool Calls - Dify Blog)。

両者とも目的は「外部MCPサービスへの接続を容易にする」ことですが、使い方が少し異なります。本記事ではより一般的なMCP SSEプラグインを用いたZapier MCP連携手順にフォーカスします（※高度なワークフロー組み込みを行いたい場合はAgent Strategyプラグインの方法もあります (Dify MCP Plugin Hands-On Guide: Integrating Zapier for Effortless Agent Tool Calls - Dify Blog)）。

Zapier MCPサーバーエンドポイントの取得と設定

まず、Zapier側で自分専用のMCPサーバーエンドポイントを用意します。Zapier MCPはブラウザから手軽にセットアップできます。基本的な流れはZapierによる案内でも3ステップにまとめられています (Zapier MCP—Connect your AI to any app instantly) (Zapier MCP—Connect your AI to any app instantly)。

MCPエンドポイントの発行（Zapier MCPのSTEP ONE）：ZapierのMCP設定ページ (Dify MCP Plugin Hands-On Guide: Integrating Zapier for Effortless Agent Tool Calls - Dify Blog)にアクセスし、「Get started（開始）」から自分のMCPサーバーURLを取得します。これがAIエージェントからアクセスするエンドポイントになります (Zapier MCP—Connect your AI to any app instantly)。発行されたURLは https://actions.zapier.com/mcp/XXXXXX/sse のような形式で、個々のユーザー専用となっています。
アクションの選択と設定（Zapier MCPのSTEP TWO）：次に「Edit MCP Actions（MCPアクションを編集）」といったボタンから、AIに許可したい操作（アクション）を追加します (Dify MCP Plugin Hands-On Guide: Integrating Zapier for Effortless Agent Tool Calls - Dify Blog)。例えばGmail連携であれば「Gmail」を選び、その中から「Send Email（メール送信）」といった具体的なアクションを選択・設定します (Dify MCP Plugin Hands-On Guide: Integrating Zapier for Effortless Agent Tool Calls - Dify Blog)。初回は「Connect」をクリックして自分のGoogleアカウントにZapierからアクセスを許可する必要があります (Dify MCP Plugin Hands-On Guide: Integrating Zapier for Effortless Agent Tool Calls - Dify Blog)。各アクションのパラメータ（メールの宛先や件名、本文など）については、固定値を指定する代わりに「Have AI guess a value（AIに値を推測させる）」というオプションを選択できます (Dify MCP Plugin Hands-On Guide: Integrating Zapier for Effortless Agent Tool Calls - Dify Blog)。これを選ぶと、後述するようにエージェントAIがその項目の内容を動的に生成してくれるようになります。必要なアクションを一通り追加したらZapier側の準備完了です（この設定で、AIが使えるツールの「カタログ」のようなものが構築されます (Zapier MCP—Connect your AI to any app instantly)）。

Zapier MCP設定ページでの操作はGUIで完結し、コーディング不要です。Zapierコミュニティでも「チーム用にMCPを設定できないか」「Enterpriseアカウントでも使えるか」といった質疑が交わされており (Zapier MCP—Connect your AI to any app instantly)、現在は個人利用向けの提供ですが将来的な拡張も期待されています。

DifyへのMCP SSEプラグイン導入とエージェント設定

Zapier側の準備ができたら、いよいよDifyでエージェントにMCP機能を持たせます。以下の手順で進めます。

MCP SSEプラグインのインストール：Difyのマーケットプレイスから「MCP SSE」プラグインを探してインストールします。数クリックで自身のDifyインスタンスに追加できるはずです（コミュニティ提供のプラグインなので公式の審査済みマーケットに公開されています）。
プラグイン設定にZapier MCPのURLを登録：インストールしたMCP SSEプラグインには設定画面があり、先ほど取得したZapier MCPサーバーのURLを登録する必要があります。具体的には、プラグイン設定に以下のようなJSON形式の情報を貼り付けます (Dify MCP Plugin Hands-On Guide: Integrating Zapier for Effortless Agent Tool Calls - Dify Blog)：

   {
     "zapier_mcp": {
       "url": "https://actions.zapier.com/mcp/*******/sse",
       "headers": {},
       "timeout": 5,
       "sse_read_timeout": 300
     }
   }

上記の "url" 部分に、自分用のZapier MCP URL（先ほど発行したもの）を記入します。そのほかのパラメータはデフォルトのままで問題ありません。これでDify側がZapierのMCPサーバーへ接続する準備が整いました (Dify MCP Plugin Hands-On Guide: Integrating Zapier for Effortless Agent Tool Calls - Dify Blog)。もし将来的にZapier以外のMCPサーバーも併用したい場合、上記JSON内に複数のserver_nameエントリを追加することで対応可能です (Dify MCP Plugin Hands-On Guide: Integrating Zapier for Effortless Agent Tool Calls - Dify Blog)（例：Composio MCP用のURLを composio_mcp など別名で追加）。

エージェントへのプラグイン適用：次に、そのプラグインを使うエージェントアプリを作成または編集します。Difyではチャットボット型の「エージェント」アプリを作り、必要に応じてプラグイン（ツール）使用を有効化できます。作成したエージェントの設定画面に「Tools（ツール）」の項目があるので、そこに先ほど導入したMCP SSEプラグインを追加して有効にします (Dify MCP Plugin Hands-On Guide: Integrating Zapier for Effortless Agent Tool Calls - Dify Blog)。これで、そのエージェントはチャット中にMCP経由のツール実行が可能となります。

以上で連携設定は完了です。エージェントはユーザーからの指示を解釈し、適切なZapier上のツール（アクション）を自動で選んで呼び出せるようになります。例えば「○○さんに会議の日程変更をメールして」とユーザーが入力すれば、エージェントはZapier MCP経由でGmail送信アクション（先ほど登録したもの）を呼び出し、メールの下書きを作成・送信まで行ってくれます (Dify MCP Plugin Hands-On Guide: Integrating Zapier for Effortless Agent Tool Calls - Dify Blog)。まさに、人間の秘書に「代わりにやっておいて」と頼むような感覚でAIエージェントを使えるわけです。

メール送信の具体例：AIが内容を作成しユーザー確認の後に送信

Zapier MCP＋Difyエージェントの強力さを示す具体例として、メール送信タスクをもう少し詳しく見てみましょう。先ほどZapier側で「Gmail: Send Email」というアクションを設定し、「AIに値を推測させる」を選択しました。この状態でDifyエージェントに「◯◯にメールを送って」と依頼すると、エージェントAIは以下のような流れで動作します。

ユーザー発話から宛先の人物名、件名、本文の内容を推測します。たとえば「田中さんに会議のリマインドメールを送って」と言われれば、「田中さん」「会議のリマインド」「メール本文の内容」をそれぞれ抽出または生成します。
Difyのナレッジベースに連絡先情報が登録されている場合（例えばExcelで名前とメールアドレスの対応表をアップロード済み (Dify MCP Plugin Hands-On Guide: Integrating Zapier for Effortless Agent Tool Calls - Dify Blog)）、AIは「田中さん」という名前から対応するメールアドレスを知識ベース検索で見つけ出します (Dify MCP Plugin Hands-On Guide: Integrating Zapier for Effortless Agent Tool Calls - Dify Blog)。これによりユーザーがメールアドレスを直接指定しなくても送信先を特定できます。
エージェントはメールの件名と本文を下書きします。内容はユーザーの依頼内容に沿ってAIが自動生成します。
送信前にユーザー確認を行うようプロンプトで指示しておけば、エージェントは送信前に「以下の内容で○○さんにメールを送ってよいですか？」とユーザーに確認します (Dify MCP Plugin Hands-On Guide: Integrating Zapier for Effortless Agent Tool Calls - Dify Blog)。下書きしたメール（宛先、件名、本文）をユーザーに提示し、ユーザーから明示的な承認を得ます (Dify MCP Plugin Hands-On Guide: Integrating Zapier for Effortless Agent Tool Calls - Dify Blog)。
ユーザーが確認OKを出したら、エージェントは内部でZapier MCPのGmail送信アクションを呼び出すためのJSONコマンドを組み立てます。MCPではツール呼び出し時にargumentsとしてJSON文字列を渡す決まりになっており、例えば Gmail送信ツールの場合は {"to": "メールアドレス", "subject": "件名", "body": "本文"} のようなJSONを用意し、それを文字列として引数に埋め込んで呼び出します (Dify MCP Plugin Hands-On Guide: Integrating Zapier for Effortless Agent Tool Calls - Dify Blog)。Difyのエージェントはプロンプトでこれらの手順を教え込まれているため（開発者がプロンプトに方針を書いておく）、自動的にフォーマットを満たしたツールコールを実行してくれます (Dify MCP Plugin Hands-On Guide: Integrating Zapier for Effortless Agent Tool Calls - Dify Blog)。
Zapier MCP経由でメール送信ツール（gmail_send_email）が実行され、指定した宛先にメールが送られます。最後にエージェントはユーザーに「メールを送信しました」と結果を報告して完了です。

以上のように、多少専門的な説明になりましたが、ポイントは「エージェントAIがユーザーの指示意図を汲み取り、必要な情報を補完しつつ外部ツールを動かす」という高度な処理が裏側で行われているということです。ユーザーから見れば「田中さんにメールして」と頼むだけで、AIが宛先アドレスを調べ、文面を考え、確認を取り、実際に送信まで代行してくれるわけです。これはまさにAIエージェントが人間の秘書や代理人として働いているイメージに他なりません。

その他のユースケース：Slack通知からデータベース更新まで

Zapier MCPとDifyエージェントの連携により、実現できるユースケースはメール送信に留まりません。Zapierが対応している7,000以上のアプリには実に様々なジャンルのサービスが含まれます。そのためAIエージェントが代行できるタスクも多岐にわたります。

例えば、表計算ソフトの操作もその一つです。ある開発者はコードエディタ「Cursor」とZapier MCPを連携させ、AIが自然言語からスプレッドシートの作成やデータ更新を自動化できることを報告しています (Zapier + MCP Integration in Cursor : r/cursor)。同様に、カレンダー登録やSlack送信、SNS投稿のスケジューリング、データベースの読み書き、WebスクレイピングなどもAIに指示できます (Zapier + MCP Integration in Cursor : r/cursor)。ZapierのMCPカタログにあるアクションを組み合わせれば、「AIが新しい行動を覚える」ようなものです。

さらに優れているのは、これらのアクションを連続して組み合わせられる点です。Zapier自体がワークフローオートメーションのツールなので、AIエージェントから見れば「複数の自動化を連結した一連の作業」をワンストップで実行できます (Zapier + MCP Integration in Cursor : r/cursor)。例えば、先の例では「AIがスプレッドシートを作成 → その内容についてチームにメールを下書き → 自動でフォローアップの会議をカレンダー登録」という3段階の処理をすべてAIに任せることができたと報告されています (Zapier + MCP Integration in Cursor : r/cursor)。これにより、人間の手をほとんど介さずにビジネスの定型業務が回ってしまうという、非常に高度な自動化が実現します。

このような事例からも分かるように、「MCP + Dify + Zapier」の組み合わせは汎用性が極めて高いのです。マーケティング担当者であればSNS投稿やCRM更新の自動化に使えるでしょうし、エンジニアであればサーバーログ分析やチケット発行をAIに任せることもできるでしょう。要はZapierで従来自動化できていたことは何でも、AIエージェント経由で指示できるようになるわけです。

まとめ

MCP（モデル・コンテキスト・プロトコル）とZapierの統合により、DifyのAIエージェントは人間さながらに様々な外部サービスを操作できるようになります。これは単に会話の応答精度を上げるだけでなく、現実のタスクを実行するAIへの大きな一歩です。初心者の方でも、Zapier MCPのエンドポイントを発行してDifyのプラグイン設定に貼り付け、エージェントを有効化するだけで、この最先端の機能を試すことができます。メール一本送るのも、複数の自動化を組み合わせるのも、AIエージェントに「お願い」すればあとはバックエンドでMCPがすべて繋いでくれます。

現時点ではDify本体のMCP対応はコミュニティ開発のプラグインに頼っていますが (Dify MCP Plugin Hands-On Guide: Integrating Zapier for Effortless Agent Tool Calls - Dify Blog)、Dify公式も将来的にZapier MCPやComposio MCPなど外部サービスを直接設定できるネイティブサポート機能を開発中と表明しています (Dify MCP Plugin Hands-On Guide: Integrating Zapier for Effortless Agent Tool Calls - Dify Blog)。今後はさらに簡単に強力な連携が可能になるでしょう。MCPという業界標準に沿っているおかげで、たとえプラットフォームが違っても同じ要領でAI×ツールの融合が進むはずです。ぜひこのガイドを参考に、自分のAIエージェントに「仕事」を覚えさせる第一歩を踏み出してみてください。

参考情報

公式サイト・資料

Anthropic (2024). Introducing the Model Context Protocol. Anthropic News (Nov 25, 2024) (Introducing the Model Context Protocol \ Anthropic) (Introducing the Model Context Protocol \ Anthropic) – Anthropic社によるMCP発表記事。MCPの目的やアーキテクチャが公式に説明されている。
Dify公式ブログ (2025). Dify MCP Plugin Hands-On Guide: Integrating Zapier for Effortless Agent Tool Calls. Dify Blog (Apr 1, 2025) (Dify MCP Plugin Hands-On Guide: Integrating Zapier for Effortless Agent Tool Calls - Dify Blog) (Dify MCP Plugin Hands-On Guide: Integrating Zapier for Effortless Agent Tool Calls - Dify Blog) – 本記事の元になったDify公式のブログ投稿。Zapier MCP連携の手順を詳しく紹介している。
Zapier公式サイト (2025). Connect your AI to any app with Zapier MCP. Zapier.com (Zapier MCP—Connect your AI to any app instantly) (Zapier MCP—Connect your AI to any app instantly) – ZapierによるMCP機能紹介ページ。Zapier MCPの概要や設定ステップが解説されている。

ニュース記事・プレスリリース

Tom Krazit (2025). Why AI infrastructure companies are lining up behind Anthropic's MCP. Runtime News (Mar 26, 2025) (Why AI infrastructure companies are lining up behind Anthropic's MCP) (Why AI infrastructure companies are lining up behind Anthropic's MCP) – AnthropicのMCPに様々な企業が賛同・採用し始めていることを報じた記事。MicrosoftやCloudflareの事例に触れている。
Forbes (2024). Why Anthropic's Model Context Protocol Is a Big Step in the Evolution of AI Agents (Why Anthropic's Model Context Protocol Is A Big Step In … - Forbes) – MCPがAIエージェント進化の大きな一歩である理由を述べた記事。MCPによる双方向通信がAIの能力を拡張する点を強調している。

技術ブログ・解説

Norah Sakal (2025). What is Model Context Protocol (MCP)? How it simplifies AI integrations compared to APIs (What is Model Context Protocol (MCP)? How it simplifies AI integrations compared to APIs | AI Agents That Work) (What is Model Context Protocol (MCP)? How it simplifies AI integrations compared to APIs | AI Agents That Work) – AI開発者によるMCPのわかりやすい解説記事。「USB-Cポート」の比喩やAPIとの比較でMCPの意義を説明している。
Composio Docs (2025). Composio MCP（公式サイト） (ComposioHQ/Composio-MCP - GitHub) – コミュニティ主導のMCPサーバー実装であるComposioの紹介。250以上のアプリ連携をMCPで提供しており、Zapier以外の選択肢として参考になる。

コミュニティ投稿

Reddit (@mike_russell, 2025). Zapier + MCP Integration in Cursor (Zapier + MCP Integration in Cursor : r/cursor) (Zapier + MCP Integration in Cursor : r/cursor) – コードエディタCursorでZapier MCPを使った事例紹介。AIがスプレッドシート作成からメール送信、カレンダー登録まで連携タスクをこなせることに感嘆している。
Twitter (@dify_ai, 2025). Dify Guide: Integrating with Zapier MCP Server (Dify.AI - X) – Dify公式X（旧Twitter）アカウントによるZapier MCP連携ガイドの告知ツイート。「AIが外部ツールを使えるようになる」旨をシンプルに伝えている。