--- title: "ChatGPT、Claude、Cursor、VS Code向けMinds MCP設定ガイド" description: "ChatGPT、Claude Desktop、Cursor、VS Code、OpenRouter、Open WebUI、およびAPIキー認証を使用したMinds MCPサーバーの設定方法。" canonical_url: "https://getminds.ai/mcp/ja/setup" last_updated: "2026-09-30T12:20:32.727Z" --- # ChatGPT、Claude、Cursor、VS Code向けMinds MCP設定ガイド ツールの提供数はデプロイ設定によります。通常は23個が公開され、`list_model_connections` が有効な場合は24個です。登録済みの正規ツールはそれぞれ42個または43個です。接続先サーバーの `tools/list` 応答を基準にしてください。 本ガイドでは、[市場調査向けMinds MCPサーバー](/mcp/overview)を、リモートツールをサポートするAIクライアントに接続する方法を解説します。サーバーURLには `https://getminds.ai/mcp` を使用してください。 ## ChatGPT Web 版 ChatGPT を使ってください。利用可否と権限はアカウントとワークスペースによって異なります。[OpenAI の最新 MCP 設定ガイド](https://help.openai.com/en/articles/12584461-developer-mode-and-mcp-apps-in-chatgpt)を参照してください。 1. **Plugins** を開き、**Add → Create MCP App** を選びます。表示されない場合は、開発者モードを有効にするか、ワークスペース管理者にカスタム MCP アプリの許可を依頼してください。 2. 名前を `Minds` とし、**Server URL** に `https://getminds.ai/mcp` を入力、**Authentication** で **OAuth** を選び、リスクの注意事項を確認して **Create** をクリックします。 3. **Continue to Minds** をクリックし、Minds アカウントにサインインして **Allow** を選びます。 4. 新しい会話で `@Minds` と入力し、Audiences の一覧を依頼します。広範な Studies は実行前に内容の確認と明示的な承認が必要です。 [ChatGPT 設定ガイド](/guide/integration-chatgpt) では、プラグインディレクトリの方法も含めて各画面を説明しています。 対応する Web 環境では会話内に結果を表示できます。モバイル環境で表示されるウィジェットは、対話操作の代わりに Minds で続けるリンクを提供します。 ## Claude Desktop ### リモートコネクター（ウィジェット対応はクライアントによる） 1. Claude Desktopを開き、**Customize** → **Connectors**（または **Settings** → **Connections**）に移動します。 2. 新しいリモートコネクターとして `https://getminds.ai/mcp` を追加します。 3. プロンプトが表示されたらOAuth経由で認証します（Mindsアカウントにログイン）。 4. 認証後、ツールが自動的に表示されます。 ### オプションB: ローカルコネクター（APIキー、テキストのみ） 設定ファイル（macOSでは `~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json`）に以下を追加します。 ```json { "mcpServers": { "mindsai": { "command": "npx", "args": [ "-y", "mcp-remote", "https://getminds.ai/mcp", "--header", "Authorization: Bearer minds_YOUR_API_KEY" ] } } } ``` Claude Desktopを再起動します。ツールはすぐに機能しますが、ローカルコネクターではインタラクティブウィジェットは利用できません。 ### Claudeにおけるウィジェットのサポート 公開される23–24個のツールは、構造化テキストとクリック可能なリンクを返します。明示的な統合向けに、さらに19個の正規ライフサイクルツールが登録されています。ウィジェット表示はクライアントとバージョンに依存するため、統合は構造化結果とテキスト結果だけでも完全に利用できる必要があります。 ## Claude Code (CLI) ```bash claude mcp add --transport http minds https://getminds.ai/mcp ``` Claude Code で `/mcp` を実行し、**Authenticate** を選ぶと OAuth でサインインできます。API キーを使う場合は `--header "Authorization: Bearer minds_YOUR_API_KEY"` を追加します。 ## Codex Codex アプリで **Settings → MCPs** を開き、`https://getminds.ai/mcp` を追加して **Authenticate** を選びます。OAuth を使うには、Bearer トークンとヘッダーの欄を空のままにします。 Codex CLI の場合: ```bash codex mcp add minds --url https://getminds.ai/mcp codex mcp login minds ``` API キーを使う場合は、ヘッダー `Authorization: Bearer minds_YOUR_API_KEY` を追加します。 ## Gemini CLI `~/.gemini/settings.json` にサーバーを追加します: ```json { "mcpServers": { "minds": { "httpUrl": "https://getminds.ai/mcp" } } } ``` Gemini CLI はサーバーから OAuth を検出し、初回利用時にサインインページを開きます。`/mcp auth minds` を実行することもできます。 ## Cursor 1. Cursor Settings → **MCP** を開いて新しいサーバーを追加するか、`~/.cursor/mcp.json` に追加します: ```json { "mcpServers": { "minds": { "url": "https://getminds.ai/mcp" } } } ``` 1. Cursor に求められたら **Login** を選び、Minds にサインインします。 ## VS Code (GitHub Copilot) 1. コマンドパレットから **MCP: Add Server** を実行し、**HTTP** を選んで `https://getminds.ai/mcp` を入力します。または `.vscode/mcp.json` に追加します: ```json { "servers": { "minds": { "type": "http", "url": "https://getminds.ai/mcp" } } } ``` 1. サーバーを起動し、求められたら VS Code による Minds へのサインインを許可します。 ## OpenRouter、Open WebUI、およびOpenAI互換ゲートウェイ 認証はMCPリクエストを実行するクライアントと、転送される認証情報によって決まります。モデル提供元のAPIキーではMindsに認証できません。 ### OAuthトークンの転送 OpenAIのResponses APIはMCPツールの `authorization` フィールドで既存のOAuthアクセストークンを受け付けます。アプリケーションが認可と更新を別途処理し、各リクエストでトークンを渡します。[OpenAIのMCP認証ガイド](https://developers.openai.com/api/docs/guides/tools-connectors-mcp)を参照してください。 ### Open WebUI / OpenRouter `https://getminds.ai/mcp` へのStreamable HTTP接続を設定します。選択したクライアントや実行モードがOAuthの完了とトークン転送に対応しない場合、[設定 → APIキー](/settings/api-keys)でMindsのキーを作成し、クライアントの安全な保存先を使ってBearer認証を設定します。`list_audiences` でテストします。OpenRouterなどのゲートウェイでは現在のMCP対応と記述形式を確認してください。OpenAI互換のChat CompletionsだけではリモートMCP対応は保証されません。 ### OpenAI Responses APIの例 この例は環境変数からMindsのAPIキーを読みます。OAuthの場合、アプリケーションで有効なMindsトークンを取得してから、`headers` を `"authorization": os.environ["MINDS_OAUTH_ACCESS_TOKEN"]` に置き換えてください。 ```python import os from openai import OpenAI client = OpenAI() response = client.responses.create( model="gpt-5.2", input="List my Audiences", tools=[{ "type": "mcp", "server_label": "minds", "server_url": "https://getminds.ai/mcp", "headers": {"Authorization": f"Bearer {os.environ['MINDS_API_KEY']}"}, "allowed_tools": ["list_audiences"], "require_approval": "never", }], ) print(response.output_text) ``` ## APIキー認証 プログラムによるアクセス、またはOAuthをサポートしていないクライアントの場合： 1. Mindsの [Settings → API Keys](/settings/api-keys) に移動します。 2. 新しいAPIキーを作成します（`minds_` で始まります）。 3. Bearerトークンとして渡します: `Authorization: Bearer minds_your_key_here` ## OAuthディスカバリー MCP統合を構築する開発者向けに、OAuthメタデータは以下で提供されています。
エンドポイント 説明
/.well-known/oauth-protected-resource 保護されたリソースのメタデータ (RFC 9728)
/.well-known/oauth-authorization-server 認可サーバーのメタデータ (RFC 8414)
/oauth/register 動的クライアント登録 (RFC 7591)
PKCE (S256) を使用したOAuth 2.1が必要です。パブリッククライアント (`token_endpoint_auth_method: "none"`) がサポートされています。 ネイティブクライアントはループバックのリダイレクト URI（`http://127.0.0.1`、`http://localhost`、`http://[::1]`）を登録できます。ポートは照合されないため、クライアントは空いている任意のポートで待ち受けられます（RFC 8252）。クライアントは Client ID Metadata Document も使用できます。これはメタデータを公開する https URL を `client_id` として使う方式です（`client_id_metadata_document_supported: true`）。トークンエンドポイントは、リクエスト本文の `client_id`、または空のシークレットによる HTTP Basic 認証を受け付けます。 ## トラブルシューティング ### 「Authentication required」エラー OAuth認可フローが完了していることを確認してください。MCPクライアントを切断して再接続し、再認可を行ってください。 MCPを実行するコンポーネントが有効なMindsのBearer認証情報を転送していることを確認してください。OAuthを再接続するか、管理元のクライアントでトークンを更新します。トークン転送に対応しない場合はAPIキーを使用します。提供元のキーやホストへのログインはMindsの認証情報の代わりにはなりません。 ### Minds では開ける Study、Audience、Mind に "Not authorized" と表示される MCP クライアントが、そのアイテムを所有するアカウントとは別の Minds アカウントでサインインしています。エラーには接続中のアカウントが表示されます。所有者のアカウントでクライアントを接続し直すか、接続中のアカウントとアイテムを共有してください。 ### Claude DesktopのOAuthが完了しない OAuthのポップアップは開くものの完了しない場合は、APIキーを使用する方法（上記のオプションB）をお試しください。Claude DesktopのリモートコネクターのOAuthは、動作が不安定な場合があります。 ### Mindが見つからない `mindName` を使用する際は、名前が対象のMindと高い精度で一致していることを確認してください。システムはあいまいマッチングを使用しますが、一定以上の類似度スコアが必要です。 ### Mindがまだトレーニング中 新しいMindは、トレーニングが完了するまでに少し時間がかかる場合があります。チャットを開始する前に、`get_mind_status` を使用してトレーニングが完了しているか確認してください。 ### パネル質問のタイムアウト グループ数が多いパネル質問は、2分以上かかる場合があります。グループ数を減らすか、質問をシンプルにしてみてください。 ### PDFエクスポートの準備ができていない エクスポートは非同期です。同じ `studyId` と、`export_study` が返した正確な `exportKind`、`exportFormat`、`exportJobId` を指定して `get_study_status` をポーリングします。ジョブ状態とダウンロードURLを確認してください。所要時間は変動します。ポーリングのタイムアウトは重複エクスポートの許可ではありません。 ### 結果の読み込みが続く、またはデータが不足している 結果ウィジェットはホストの更新を受け取り、許可された環境では回数を制限して状態を自動取得します。継続的なトークンのストリーミングを保証するものではありません。それ以外では、表示された更新操作を使うか、既存の Study の状態を質問するか、返された Minds リンクを開いてください。 直接の質問には `get_study_status`、承認済み計画には `get_study_run` を使います。同じ `studyId` を維持してください。読み込みやタイムアウトを理由に再実行してはいけません。部分回答と回答範囲の不足を明示してください。質問の処理が終わっても、すべての Mind が回答したとは限りません。 ## n8nワークフロー [n8n用Mindsコミュニティノード](/guide/integration-n8n) を使用して、Studyの作成、リサーチプランのプレビュー、Studyや保存されたサマリーの取得、またはAI Agentへの操作の公開を行います。セルフホスト版n8nに `n8n-nodes-minds` をインストールし、Minds APIキーを接続します。パッケージはnpmで公開されていますが、n8nの検証は審査中のため、n8n Cloudではまだ利用できません。リサーチの確認と開始はMinds上で個別に行ってください。