MCP

Quickchat AI で自分専用の MCP サーバーを立ち上げます。Claude、ChatGPT、Cursor などの AI アプリが Model Context Protocol を通じてあなたの Agent に接続できるようになります。

iPhone が普及したとき、あらゆる企業が App Store にアプリを必要としました。

いま、AI チャットアプリが浸透し（そして MCP が標準になりつつある）ことで、あらゆる企業が自社の AI に他者が接続できる MCP を必要とします。

本日より、すべての Quickchat AI ユーザーがワンクリックで自分の MCP を公開できます。

多くの人は MCP を AI の USB‑C と表現します — AI アプリのためのユニバーサルコネクタであり、Claude や ChatGPT のようなプラットフォームにあらゆるツールを追加するための、シンプルで標準化された方法です。

私たちの見方では、MCP はあなたのお気に入りの AI アプリが、あなたに代わって別の AI にメッセージを送り、その内容を知らせてくれる仕組みです。Quickchat AI MCP により、誰でもあなたの AI エージェントを Claude、（まもなく）ChatGPT、Cursor、その他プロトコル対応の AI アプリに接続できます。

MCP が何かを復習したい場合は、詳細なステップバイステップガイドをご覧ください。

動画を見る

Quickchat AI MCP サーバーとは？

Quickchat AI の MCP（Model Context Protocol）サーバーは、誰もがあなたの Quickchat AI エージェントを、自分のお気に入りの AI アプリ（Claude Desktop、Cursor、VS Code、Windsurf など、その他）に接続できるようにします。

クイックスタート

Quickchat AI アカウントを作成します。Free プランならすぐに始められます。
AI のナレッジベース、機能、設定を構成します。
MCP ページに移動して MCP を有効化します。Name、Description、（任意で）Command を入力します。これらは重要です — AI アプリは、いつあなたの AI に連絡すべきか、その機能と知識を理解する必要があります。
これで完了です！任意の AI アプリからあなたの Quickchat AI をテストし、世界に公開できます。

Claude ツールの構造

Cursor ツールの構造

前提条件

uv を次でインストールします:

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

詳細はこちら。

Claude Desktop でテスト

設定

設定 > 開発者 > 設定を編集に移動します。テキストエディタで claude_desktop_config.json を開きます。

はじめての場合、ファイルは次のようになっています:

{
  "mcpServers": {}
}

ここで、Claude Desktop がアクセスできるすべての MCP を定義します。

Quickchat AI MCP を追加する方法は次のとおりです:

{
  "mcpServers": {
    "< QUICKCHAT AI MCP NAME >": {
      "command": "uvx",
      "args": ["quickchat-ai-mcp"],
      "env": {
        "SCENARIO_ID": "< QUICKCHAT AI SCENARIO ID >",
        "API_KEY": "< QUICKCHAT AI API KEY >"
      }
    }
  }
}

Quickchat AI アプリ > MCP > Integration に移動すると、MCP Name、SCENARIO_ID、API_KEY が入力済みのスニペットを見つけられます。

Cursor でテスト

設定

設定 > Cursor Settings > MCP > Add new global MCP server に移動して、Quickchat AI MCP のスニペットを追加します:

{
  "mcpServers": {
    "< QUICKCHAT AI MCP NAME >": {
      "command": "uvx",
      "args": ["quickchat-ai-mcp"],
      "env": {
        "SCENARIO_ID": "< QUICKCHAT AI SCENARIO ID >",
        "API_KEY": "< QUICKCHAT AI API KEY >"
      }
    }
  }
}

同様に、MCP Name、SCENARIO_ID、API_KEY の値は Quickchat AI アプリ > MCP > Integration で確認できます。

その他の AI アプリでテスト

他の AI アプリでも、基本的には同じ構成が必要になりますが、アプリ内での追加手順は異なる可能性があります。今後、このブログ記事は随時更新します。

Quickchat AI MCP を世界へ公開！

⛔️ Quickchat の API キーをユーザーに公開しないでください！

他のユーザーがあなたの Quickchat AI MCP を自分の AI アプリに接続できるようになったら、設定スニペットを共有しましょう！

その際、あなたの Quickchat の API キーがなくても Quickchat AI MCP を利用できる ようにする必要があります。

手順:

Quickchat アプリの MCP ページで、Require API key トグルを OFF にします。
API キーなし の設定スニペットを共有します:

{
  "mcpServers": {
    "< QUICKCHAT AI MCP NAME >": {
      "command": "uvx",
      "args": ["quickchat-ai-mcp"],
      "env": {
        "SCENARIO_ID": "< QUICKCHAT AI SCENARIO ID >"
      }
    }
  }
}

便利な機能

Quickchat AI ダッシュボードから MCP のあらゆる側面を制御できます。ワンクリックで変更がデプロイされます。これには MCP の名前と説明も含まれ、ユーザーは MCP 接続を更新するだけです。
すべての会話は Quickchat の受信箱で確認できます。ユーザーが AI アプリに送ったメッセージそのものではなく、AI アプリとあなたの Quickchat AI の間の AI‑AI 対話の記録である点に注意してください。
多くの MCP 実装と異なり、これは単に AI に渡す静的ツールではありません。
あなたが作成した Quickchat AI エージェントにメッセージを送るためのオープンな方法です。

ソースから実行

MCP inspector でデバッグ

uv run mcp dev src/main.py

Claude Desktop、Cursor、その他の AI アプリでデバッグ

次の JSON 構成を使用します:

{
  "mcpServers": {
    "< QUICKCHAT AI MCP NAME >": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "run",
        "--with",
        "mcp[cli]",
        "--with",
        "requests",
        "mcp",
        "run",
        "< YOUR PATH>/quickchat-ai-mcp/src/__main__.py"
      ],
      "env": {
        "SCENARIO_ID": "< QUICKCHAT AI SCENARIO ID >",
        "API_KEY": "< QUICKCHAT AI API KEY >"
      }
    }
  }
}

テスト

コードのフォーマットが正しく、すべてのテストが通ることを確認します:

ruff check --fix
ruff format
uv run pytest

準備はいいですか？

わずかな手順で、あなたの Quickchat AI エージェントをどこからでも利用可能にできます。社内ツールの構築でも、世界と AI を共有する場合でも、MCP 連携で簡単に実現できます。

さらに次も手に入ります:

✅ 共有受信箱での会話の閲覧
🔄 ダッシュボードによる会話分析

便利なリンク

準備はいいですか？

Quickchat AI アプリにアクセスして、世界中の人たちがあなたの AI に接続できるようにしましょう。

MCP で面白いものを作ったら、ぜひ見せてください！Twitter や LinkedIn で共有してください。

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