Quickchat AI MCP server

Quickchat AI MCP サーバー

Quickchat AI MCP（Model Context Protocol）サーバーを使うと、Claude Desktop、Cursor、VS Code、Windsurf、その他のさまざまなお気に入りの AI アプリに、誰でも Quickchat AI エージェントを接続できるようになります。

クイックスタート

1. Quickchat AI アカウントを作成し、いずれかのプランの7日間トライアルを開始します。
2. AI のナレッジベース、機能、設定を構成します。
3. MCP ページに移動して MCP を有効にします。名前、説明、（任意で）コマンドを設定します。これらは重要です。AI アプリが、いつ AI に問い合わせるべきか、その機能やナレッジを理解する必要があるためです。
4. これで完了です。どの AI アプリからでも Quickchat AI をテストして、世界中に紹介できるようになりました。

_{Claude ツールの構造}

_{Cursor ツールの構造}

便利なリンク

• クイックスタート動画：youtube.com/watch?v=JE3dNiyZO8w
• クイックスタートのブログ記事：quickchat.ai/post/how-to-launch-your-quickchat-ai-mcp
• MCP（Model Context Protocol）の解説：quickchat.ai/post/mcp-explained
• PyPI の Quickchat AI MCP パッケージ：pypi.org/project/quickchat-ai-mcp
• Quickchat AI MCP の GitHub リポジトリ：github.com/quickchatai/quickchat-ai-mcp

前提条件

次のコマンドで uv をインストールします。

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

または、こちらで詳細を確認してください。

Claude Desktop でテストする

設定

Settings > Developer > Edit Config に移動します。テキストエディターで claude_desktop_config.json ファイルを開きます。初めての場合、ファイルは次のようになっています。

{
  "mcpServers": {}
}

ここでは、Claude Desktop からアクセスできるすべての MCP を定義できます。Quickchat AI MCP の追加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 app > MCP > Integration に移動すると、MCP Name、SCENARIO_ID、API_KEY の値が入力された上記のスニペットを確認できます。

Cursor でテストする

設定

Settings > Cursor Settings > MCP > Add new global MCP server に移動し、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 >"
      }
    }
  }
}

前述のとおり、MCP Name、SCENARIO_ID、API_KEY の値は Quickchat AI app > MCP > Integration で確認できます。

ほかの AI アプリでテストする

ほかの AI アプリでも同じ設定が必要になる可能性が高いですが、アプリに設定を追加する手順は異なります。この README は、今後随時拡充していきます。

Quickchat AI MCP を世界に公開しましょう！

⛔️ Do not publish your Quickchat API key to your users!

ほかのユーザーが Quickchat AI MCP を 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。ただし、ユーザーがあなたの Quickchat API キーを使わずに Quickchat AI MCP を利用できるようにする必要があります。手順は次のとおりです。

1. Quickchat アプリの MCP ページで、Require API key の切り替えを OFF にします。
2. API キーを含めずに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 のあらゆる項目を管理できます。ワンクリックで変更がデプロイされます。MCP の名前や説明も変更でき、ユーザーは MCP 接続を更新するだけで済みます。
• Quickchat Inbox ですべての会話を確認できます。注意：そこに表示されるのは、ユーザーが AI アプリに送信したメッセージそのものではなく、AI アプリと Quickchat AI 間の AI <> AI のやり取りの記録です。🤯
• ほとんどの MCP 実装とは異なり、これは AI に渡す静的なツールではありません。作成した Quickchat AI エージェントにメッセージを送信する、自由度の高い方法です。🙌

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ソースから実行する

MCP インスペクターを使ったデバッグ

uv run mcp dev src/__main__.py

Claude Desktop、Cursor、その他の AI アプリを使ったデバッグ

次の JSON 設定を使用します。

{
  "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

コードが適切にフォーマットされ、すべてのテストに合格していることを確認します。

ruff check --fix
ruff format
uv run pytest

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