Wiro AI

@wiro-ai/wiro-mcpは、npxを使ってローカルで標準入出力経由で動作する、TypeScript 製のModel Context Protocolサーバーです。13 個のツールを使って、AI アシスタントは Wiro AI のモデルカタログを検索し、モデルのパラメーターと価格を確認して実行し、結果を待機し、入力ファイルをアップロードし、過去のタスクを参照し、Wiro AI のドキュメントを検索できます。ホスト型サーバーhttps://mcp.wiro.ai/v1でも、インストール不要で同じツールを利用できます。

クイックスタート

ローカルでのnpxおよびライブラリの使用には、Node.js 20 以降が必要です。ホスト型 MCP エンドポイントには、ローカルへの Node.js のインストールは不要です。

1. API キーを取得する

wiro.aiで登録し、wiro.ai/panel/project/newでプロジェクトを作成して、API キーとシークレットを取得します。

2. AI アシスタントに追加する

Cursor：MCP 設定を開き（Cmd+Shift+P →「Open MCP settings」）、次を追加します。

{
  "mcpServers": {
    "wiro": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@wiro-ai/wiro-mcp"],
      "env": {
        "WIRO_API_KEY": "your-api-key",
        "WIRO_API_SECRET": "your-api-secret"
      }
    }
  }
}

Claude Code：

claude mcp add wiro -- npx -y @wiro-ai/wiro-mcp

次に、環境変数WIRO_API_KEYとWIRO_API_SECRETを設定します。

Claude Desktop：claude_desktop_config.jsonに追加します。

{
  "mcpServers": {
    "wiro": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@wiro-ai/wiro-mcp"],
      "env": {
        "WIRO_API_KEY": "your-api-key",
        "WIRO_API_SECRET": "your-api-secret"
      }
    }
  }
}

Windsurf：MCP 設定に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "wiro": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@wiro-ai/wiro-mcp"],
      "env": {
        "WIRO_API_KEY": "your-api-key",
        "WIRO_API_SECRET": "your-api-secret"
      }
    }
  }
}

OpenClaw：mcp.serversの下にリモートサーバーを設定します。

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "wiro": {
        "url": "https://mcp.wiro.ai/v1",
        "transport": "streamable-http",
        "connectionTimeoutMs": 10000,
        "headers": {
          "Authorization": "Bearer ${WIRO_MCP_AUTH}"
        }
      }
    }
  }
}

OpenClaw の環境変数にWIRO_MCP_AUTHとして API キーを設定します。署名ベース認証のプロジェクトの場合は、API_KEY:API_SECRETを設定します。次に、openclaw mcp doctor wiro --probeで確認します。この probe コマンドがない古い OpenClaw リリースでは、openclaw mcp show wiroを使い、OpenClaw を再起動してから/tools verboseを実行します。

Hermes：~/.hermes/config.yamlに追加します。

mcp_servers:
  wiro:
    url: "https://mcp.wiro.ai/v1"
    headers:
      Authorization: "Bearer ${WIRO_MCP_AUTH}"
    timeout: 60
    connect_timeout: 10

WIRO_MCP_AUTH（API キー、またはAPI_KEY:API_SECRET）を~/.hermes/.envに保存し、/reload-mcpと/toolsを実行します。

3. 使用を開始する

AI アシスタントに次のように依頼します。

• 「夕焼けの山上湖を写実的な画像にしてください」
• 「Wiro で利用できる動画生成モデルを教えてください」
• 「google/veo3-1 のパラメーターを表示してください」
• 「Kling V3 で山の上空を飛ぶドローン映像を、5 秒の動画にしてください」
• 「最後のタスクのステータスを確認してください」
• 「最新の制作物を表示して、最も新しい結果を開いてください」

認証

Wiro AI は 2 種類の認証方式に対応しており、プロジェクト作成時に選択できます。

署名ベース（推奨）

より安全な方式です。API キーと API シークレットの両方が必要です。

WIRO_API_KEY=your-api-key
WIRO_API_SECRET=your-api-secret

API キーのみ

よりシンプルな方式です。API キーのみが必要です。設定からWIRO_API_SECRETを省略してください。

WIRO_API_KEY=your-api-key

ホスト型サーバーでは、同じ認証情報をベアラートークンとして指定します。署名ベース認証のプロジェクトではAuthorization: Bearer API_KEY:API_SECRET、API キーのみのプロジェクトではAuthorization: Bearer API_KEYを指定します。

利用可能なツール

ツール	説明
search_models	キーワード、カテゴリ、所有者で AI モデルを検索して閲覧します
get_model_schema	任意のモデルの全パラメーターのスキーマと料金を取得します
recommend_model	作りたいものを説明すると、関連度に基づいてモデルをおすすめします
explore	パラメーター不要で、カテゴリ別に厳選されたモデルを閲覧します
run_model	任意のモデルを実行します。デフォルトでは最大 45 秒待機し、再開可能なタスクトークンを返します
wait_for_task	既存のタスクを再送信や重複課金なしで引き続き待機します
get_task	タスクの状態をすぐに確認するか、wait_seconds を指定して最大 45 秒待機します
list_tasks	認証済みの会話間タスク履歴を閲覧し、その後 get_task で続行します
get_task_price	完了したタスクの費用を取得します
cancel_task	キューに入ったタスクをキャンセルします
kill_task	実行中のタスクを停止します
upload_file	公開 http(s) URL からモデル入力用のファイルをアップロードします（最大 200 MB）
search_docs	ガイドや API リファレンスを Wiro のドキュメントから検索します

長時間の生成では、待機時間の上限に達すると run_model は既存のタスク ID とトークンを返します。アシスタントは wait_for_task で続行する必要があります。run_model を再試行すると、別の課金対象タスクが作成されます。

LLM に適した応答

すべてのツールは、型付きの MCP 入力スキーマと出力スキーマを公開します。成功した呼び出しは、確実に連携できる structuredContent、テキストのみを表示するクライアント向けの簡潔なテキスト content、および生成メディア用の MCP リソースリンクを返します。モデルパラメーターはカタログに基づきます。json および json-array フィールドは、ほかのすべての入力と同じ run_model.params オブジェクト内で構造化値として送信します。継続用フィールドの正確な情報源として get_model_schema を使用してください。 previousTaskToken は継続用の唯一の参照情報です。状態を引き継ぐ次のターンでは、これを新しい prompt 1 つ、または空でない messages 値 1 つとともに送信します。ツール結果を引き継ぐ場合は、toolOutputs とともに送信します。

LLM タスクの出力では、公開されている Task Detail のセグメント名と大文字・小文字がそのまま保持されます。これには thinking、answer、function_call、custom_tool_call に加え、call_id、finishreason、任意の正規化されたトークン usage が含まれます。検証済みのフィールドのみが構造化 MCP 出力に反映されます。セグメントがある場合、response は生のデバッグ用トランスポートではなく、順序どおりの answer セグメントから生成されます。型付きの投影がないタスクでは、通常の debugoutput 応答が保持されます。

完了したツール呼び出しは、既存の nextAction に継続用テンプレートを返します。各呼び出しを実行し、出力プレースホルダーを置き換えて、同じ通常の run_model.params オブジェクトを渡します。

{
  "tool": "run_model",
  "arguments": {
    "model": "owner/model",
    "params": {
      "previousTaskToken": "task-token",
      "toolOutputs": [
        {
          "call_id": "call_01",
          "output": "<tool result>"
        }
      ]
    }
  }
}

関数呼び出しは JSON 文字列の arguments を持ち、カスタムツール呼び出しは自由形式の input を持ちます。ツールの結果は toolOutputs 内のリクエスト値であり、応答セグメントではありません。

完了したメディア応答には、アシスタント向けの配信指示も含まれます。一部の MCP クライアントでは、ツールカード内にプレビューを表示せず、ツールメタデータとして resource_link を公開します。そのためアシスタントには、画像を表示し、ユーザー向けの応答内でクリック可能なメディアリンクを保持するよう明示的に指示されます。標準のリソースリンクとフル解像度 URL はすべてのクライアントで引き続き利用でき、base64 のメディアペイロードは不要です。

タスク応答では、安定した状態として submitted、running、completed、failed、cancelled が使用されます。追加の処理が必要な場合、応答には実行可能な nextAction が含まれます。

{
  "state": "running",
  "task": {
    "id": "123",
    "token": "task-token",
    "status": "task_start"
  },
  "outputs": [],
  "nextAction": {
    "tool": "wait_for_task",
    "arguments": { "tasktoken": "task-token" },
    "reason": "Continue this exact task. Do not call run_model again."
  }
}

生成チェーン： search_models → get_model_schema → run_model → wait_for_task

会話間の履歴： list_tasks → get_task

ホスト型 MCP サーバー

Wiro AI は、インストール不要で利用できるよう、ストリーミング可能な HTTP 経由で https://mcp.wiro.ai/v1 に同じツールをホストしています。認証に記載されているように、Authorization ヘッダーで認証情報を送信してください。MCP サーバーのドキュメントには、各クライアントのセットアップ手順が記載されています。

プラグインとしてインストール

wiroai/Wiro-Plugin は、ホスト型サーバーを Cursor、Claude Code、Gemini CLI、Devin 用のプラグインとしてパッケージ化しています。README に、それぞれのインストールコマンドが記載されています。

ドキュメント

• MCP サーバー（ホスト型）：Cursor、Claude Code、Claude Desktop、Windsurf、Gemini CLI、Devin、OpenClaw、Hermes のセットアップガイド
• セルフホスト型 MCP：npx、環境変数、ライブラリの使用方法を使ってローカルで実行する方法
• Node.js ライブラリ：このパッケージの WiroClient を独自の Node.js または TypeScript コードで使用する方法
• 認証：署名ベース認証と API Key Only の比較
• モデルの実行：Run エンドポイントの仕組み
• タスク：タスクのライフサイクル、ステータス、成功の判定方法
• 同時実行数の上限：残高に基づくタスクの同時実行数の上限
• エラーリファレンス：エラーコードと対処方法

ライブラリとして使用する

このパッケージは、カスタム MCP サーバーで使用するコアコンポーネントをエクスポートします。

import { WiroClient } from '@wiro-ai/wiro-mcp/client';
import { createMcpServer } from '@wiro-ai/wiro-mcp/server';

const client = new WiroClient('your-api-key', 'your-api-secret');
const server = createMcpServer(client);

プロジェクトで署名ベース認証を使用しており、API シークレットが指定されていない場合、ツールエラーにはシークレットが不足していることが示されます。サーバーが独自の方法で認証情報を受け取る場合は、シークレットの入力先をユーザーに案内してください。

const client = new WiroClient(apiKey, apiSecret, undefined, {
  missingSecretHint: 'This project uses signature-based auth. Enter API_KEY:API_SECRET as the API key.',
});

エクスポート

エクスポート	説明
createMcpServer(client)	13 個すべてのツールが登録された McpServer を作成します
WiroClient	両方の認証方式に対応する API クライアント
registerTools(server, client)	既存の McpServer にツールを登録します

// Import specific components
import { WiroClient } from '@wiro-ai/wiro-mcp/client';
import { registerTools } from '@wiro-ai/wiro-mcp/tools';

環境変数

変数	必須	説明
WIRO_API_KEY	はい	Wiro プロジェクトの API キー
WIRO_API_SECRET	いいえ	Wiro プロジェクトの API シークレット（署名認証用）
WIRO_API_BASE_URL	いいえ	API ベース URL の上書き（デフォルト：https://api.wiro.ai/v1）

Wiro AI のその他の情報

リポジトリ	内容
Wiro-Plugin	Cursor、Claude Code、Gemini CLI、Devin 用の Wiro AI プラグイン
Swift-QuickStart	iOS 向け Wiro AI SDK の WiroKit
Kotlin-QuickStart	Android 向け Wiro AI SDK の WiroKit
Dart-QuickStart	Dart と Flutter 向け Wiro AI SDK、wiro on pub.dev
ReactNative-QuickStart	React Native と Expo 向け Wiro AI SDK、@wiro-ai/wiro-react-native on npm
Swift-Realtime	iOS 向けリアルタイム音声 AI のサンプル
Kotlin-Realtime	Android 向けリアルタイム音声 AI のサンプル
Dart-Realtime	Flutter 向けリアルタイム音声 AI のサンプル
ReactNative-Realtime	React Native 向けリアルタイム音声 AI のサンプル
n8n-nodes-wiroai	n8n 用 Wiro AI ノード、@wiro-ai/n8n-nodes-wiroai on npm
Wiro-Docs	Wiro AI API ドキュメントのソース

ウェブサイト · モデル · ドキュメント · X

ライセンス

MIT。詳細は LICENSE を参照してください。