Congressmcp

# just for you
claude mcp add congressmcp --env CONGRESS_API_KEY=your-api-key-here -- uvx congressmcp

# shared with your team via .mcp.json in the repo root
claude mcp add --scope project congressmcp --env CONGRESS_API_KEY='${CONGRESS_API_KEY}' -- uvx congressmcp

図のように、サーバー名は --env の前に置いてください — --env が先に来ると、CLI は名前を別の KEY=value ペアとして解析しようとします。同等の .mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "congressmcp": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": ["congressmcp"],
      "env": { "CONGRESS_API_KEY": "${CONGRESS_API_KEY}" }
    }
  }
}

${VAR} / ${VAR:-default} は環境から展開されるため、キーをコミットする必要はありません。

{
  "inputs": [
    {
      "type": "promptString",
      "id": "congress-api-key",
      "description": "Congress.gov API key",
      "password": true
    }
  ],
  "servers": {
    "congressmcp": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": ["congressmcp"],
      "env": { "CONGRESS_API_KEY": "${input:congress-api-key}" }
    }
  }
}

VS Code はサーバーの初回起動時に信頼プロンプトを表示します。

codex mcp add congressmcp --env CONGRESS_API_KEY=your-api-key-here -- uvx congressmcp

または ~/.codex/config.toml に記述します（Codex IDE 拡張機能と ChatGPT デスクトップアプリもこのファイルを読み取ります。プロジェクトレベルの .codex/config.toml は信頼されたプロジェクトで機能します）:

[mcp_servers.congressmcp]
command = "uvx"
args = ["congressmcp"]
env_vars = ["CONGRESS_API_KEY"]   # forward from your shell — nothing secret in the file

キーを直接埋め込むには、env_vars の行を CONGRESS_API_KEY = "…" を含む [mcp_servers.congressmcp.env] テーブルに置き換えます。codex mcp list またはセッション内で /mcp を使って確認できます。

グローバル: ~/.cursor/mcp.json。プロジェクト単位: .cursor/mcp.json。

{
  "mcpServers": {
    "congressmcp": {
      "command": "uvx",
      "args": ["congressmcp"],
      "env": { "CONGRESS_API_KEY": "${env:CONGRESS_API_KEY}" }
    }
  }
}

${env:NAME} はシェルの環境変数から読み取ります。キー文字列を直接記述しても機能します。

AI Assistant: 設定 → Tools → AI Assistant → Model Context Protocol (MCP) → Add → As JSON を選択し、Claude Desktop のブロックを貼り付けます（claude_desktop_config.json を読み取る Import from Claude ボタンもあります）。

Junie: 設定 → Tools → Junie → MCP Settings。これは ~/.junie/mcp/mcp.json（グローバル）または .junie/mcp/mcp.json（プロジェクト）を編集します — 同じ mcpServers 形式です。

グローバルの ~/.config/opencode/opencode.json、またはプロジェクトルートの opencode.json / opencode.jsonc（プロジェクトがグローバルを上書きします）。OpenCode はコマンドとその引数を 1 つの配列にまとめ、環境変数のマップを environment と呼びます:

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "mcp": {
    "congressmcp": {
      "type": "local",
      "command": ["uvx", "congressmcp"],
      "environment": { "CONGRESS_API_KEY": "your-api-key-here" },
      "enabled": true
    }
  }
}

opencode mcp add は存在しません。ファイルを編集してから、opencode mcp list / opencode mcp debug congressmcp で確認します。リモートサーバーは "type": "remote", "url": "https://<host>/mcp" を使用します。

gemini mcp add -s user -e CONGRESS_API_KEY=your-api-key-here congressmcp uvx congressmcp

（-s user を付けるとグローバルになります。デフォルトのスコープは現在のプロジェクトです。）または ~/.gemini/settings.json / .gemini/settings.json に記述します:

{
  "mcpServers": {
    "congressmcp": {
      "command": "uvx",
      "args": ["congressmcp"],
      "env": { "CONGRESS_API_KEY": "$CONGRESS_API_KEY" }
    }
  }
}

Claude メニュー → Settings… → Developer → Edit Config、またはファイルを直接編集します:

• macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
• Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "congressmcp": {
      "command": "uvx",
      "args": ["congressmcp"],
      "env": { "CONGRESS_API_KEY": "your-api-key-here" }
    }
  }
}

Claude Desktop を再起動します。サーバーが表示されない場合は、uvx への絶対パス（which uvx / where uvx）を使用してください — GUI アプリはシェルの PATH を常に継承するわけではありません。ログ: ~/Library/Logs/Claude/mcp*.log または %APPDATA%\Claude\logs。

Cascade パネル → MCPs アイコン → raw config、または ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json を編集します:

{
  "mcpServers": {
    "congressmcp": {
      "command": "uvx",
      "args": ["congressmcp"],
      "env": { "CONGRESS_API_KEY": "${env:CONGRESS_API_KEY}" }
    }
  }
}

Windsurf は全サーバーを通じたツールの総数を 100 に制限しています。CongressMCP は 24 個を登録するため（それぞれが関連する操作をまとめています）、余裕を持って収まります。

設定 → AI → MCP Servers → Add Local Server、または settings.json を編集します（macOS ~/Library/Application Support/Zed/settings.json、Linux ~/.config/zed/settings.json、Windows %APPDATA%\Zed\settings.json。プロジェクトレベルは .zed/settings.json）:

{
  "context_servers": {
    "congressmcp": {
      "command": "uvx",
      "args": ["congressmcp"],
      "env": { "CONGRESS_API_KEY": "your-api-key-here" }
    }
  }
}

Cline: MCP Servers アイコン → Configure → Configure MCP Servers（cline_mcp_settings.json を開きます。Cline CLI は ~/.cline/mcp.json を使用します）。 Roo Code: MCP Servers → Edit Global MCP、またはプロジェクト単位で .roo/mcp.json。

どちらも Claude Desktop の形式に加えて、いくつかのクライアント固有のフィールドを使用します:

{
  "mcpServers": {
    "congressmcp": {
      "command": "uvx",
      "args": ["congressmcp"],
      "env": { "CONGRESS_API_KEY": "your-api-key-here" },
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

Windows では、Roo のドキュメントはコマンドをラップすることを推奨しています: "command": "cmd", "args": ["/c", "uvx", "congressmcp"]。

対話式: goose configure → Add Extension → Command-line Extension（コマンド uvx congressmcp、その後、環境変数を求められたら CONGRESS_API_KEY を追加します）。単発: goose session --with-extension "CONGRESS_API_KEY=your-api-key-here uvx congressmcp"。または ~/.config/goose/config.yaml に記述します:

extensions:
  congressmcp:
    name: congressmcp
    type: stdio
    cmd: uvx
    args: [congressmcp]
    envs: { "CONGRESS_API_KEY": "your-api-key-here" }
    enabled: true
    timeout: 300

xAI のターミナルコーディングエージェントです。すでに Claude Code（~/.claude.json / .mcp.json）または Cursor（.cursor/mcp.json）用に CongressMCP を設定済みであれば、Grok Build はそれを自動的に読み取ります — 追加の作業は不要です。それ以外の場合は:

grok mcp add congressmcp -- uvx congressmcp      # add --scope project for .grok/config.toml

その後、~/.grok/config.toml（またはプロジェクトの .grok/config.toml）でキーを設定します:

[mcp_servers.congressmcp]
command = "uvx"
args = ["congressmcp"]
env = { CONGRESS_API_KEY = "${CONGRESS_API_KEY}" }

grok mcp list / grok mcp doctor congressmcp で確認します。セッション内の /mcps でサーバーを切り替えられます。ツールは congressmcp__<tool> として表示されます。

Nous Research の Hermes Agent です。~/.hermes/config.yaml:

mcp_servers:
  congressmcp:
    command: "uvx"
    args: ["congressmcp"]
    env:
      CONGRESS_API_KEY: "${CONGRESS_API_KEY}"   # or a literal key
    enabled: true

または hermes mcp add congressmcp --command uvx --args congressmcp を実行し、その後 env: ブロックを手動で追加します。hermes mcp test congressmcp で接続を確認できます。セッション内の /reload-mcp で再起動せずに再読み込みできます。ツールは mcp__congressmcp__<tool> として表示されます。

openclaw mcp add congressmcp --command uvx --arg congressmcp --env CONGRESS_API_KEY=your-api-key-here

または ~/.openclaw/openclaw.json の mcp.servers の下に記述します（JSON5 なので、コメントや末尾のカンマも問題ありません）:

{
  mcp: {
    servers: {
      congressmcp: {
        command: "uvx",
        args: ["congressmcp"],
        env: { CONGRESS_API_KEY: "your-api-key-here" },
      },
    },
  },
}

openclaw mcp status / openclaw mcp probe congressmcp で確認できます。OpenClaw は mcporter のレジストリを読み取りません — mcp.servers を使用してください。リモートサーバーの場合は、明示的な transport: "streamable-http" とともに url を使用します。

~/.continue/config.yaml、またはワークスペース内の .continue/mcpServers/ の下にサーバーごとに1ファイル（Continue はそのフォルダに置かれた Claude/Cursor 形式の JSON ファイルも受け付けます）。MCP ツールは エージェントモード で利用できます。

mcpServers:
  - name: congressmcp
    type: stdio
    command: uvx
    args:
      - congressmcp
    env:
      CONGRESS_API_KEY: ${{ secrets.CONGRESS_API_KEY }}

Program タブ → Install → Edit mcp.json。LM Studio は Cursor の mcp.json 形式に従うため、Cursor ブロックがそのまま動作します — ${env:…} ではなくリテラルのキー文字列を使用してください。これにより、ツール呼び出しをサポートする任意のローカルモデルが議会データにアクセスできるようになります。

これらのクライアントはローカルプロセスを起動できません。URL にある MCP サーバーに接続します。CongressMCP を HTTP モード で実行し、URL を指定してください:

• ChatGPT（Plus/Pro/Business/Enterprise/Edu、ウェブ）: Settings → Security and login → Developer mode、その後、サーバー URL を指定してコネクターを追加します。公開 HTTPS エンドポイント（または Secure MCP Tunnel）が必要です。
• Claude.ai（ウェブ、モバイルに同期）: Customize → Connectors → Add custom connector（Team/Enterprise: Organization settings → Connectors）。パブリックインターネット経由で到達可能である必要があります。
• Open WebUI: Admin Settings → Integrations → + Add Server → MCP (Streamable HTTP)。Streamable HTTP のみです。LAN 内にあってもかまいません。

いずれの場合もエンドポイントは https://<your-host>/mcp です。上記のローカルクライアントのほとんど（OpenCode、Grok Build、Hermes、OpenClaw、Codex、Claude Code、Cursor、VS Code）は、uvx を起動する代わりにその URL に接続することもできます — 1つのインストールをチーム全体で共有するのに便利です。