クイックチャットAI MCPサーバー

Quickchat AI MCP (モデルコンテキストプロトコル) サーバーを使用すると、誰でも Quickchat AI エージェントを Claude Desktop、Cursor、VS Code、Windsurfなどのお気に入りの AI アプリに接続できるようになります。

クイックスタート

Quickchat AI アカウントを作成し、任意のプランの 7 日間トライアルを開始します。
AI のナレッジベース、機能、設定をセットアップします。
MCPページにアクセスして、MCPを有効化してください。名前、説明、そして（オプションで）コマンドを入力してください。これらは重要です。AIアプリは、AIにいつアクセスすべきか、その機能や知識は何かを理解する必要があります。
これで完了です！これで、任意の AI アプリで Quickchat AI をテストし、世界に公開する準備が整いました。

便利なリンク

クイックスタートビデオyoutube.com/watch?v=JE3dNiyZO8w
クイックスタートのブログ投稿: quickchat.ai/post/how-to-launch-your-quickchat-ai-mcp
MCP（モデルコンテキストプロトコル）の説明: quickchat.ai/post/mcp-explained
PyPI 上の Quickchat AI MCP パッケージ: pypi.org/project/quickchat-ai-mcp
Quickchat AI MCP GitHub リポジトリ: github.com/quickchatai/quickchat-ai-mcp

前提条件

次を使用してuvをインストールします。

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

または、こちらで詳細をお読みください。

Claude Desktopでテスト

構成

Settings > Developer > Edit 」に移動します。claude_desktop_config.json ファイルをテキストエディタで開きます。初めての方は、ファイルの内容は以下のようになっているはずです。

{
  "mcpServers": {}
}

ここで、Claude Desktop がアクセスできるすべての MCP を定義できます。Quickchat AI MCP を追加する手順は次のとおりです。

{
  "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に移動し、MCP 名、SCENARIO_ID、API_KEY の値が入力された上記のスニペットを見つけます。

カーソルでテスト

構成

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

以前と同様に、MCP 名、SCENARIO_ID、API_KEY の値はQuickchat AI app > MCP > Integrationで確認できます。

他のAIアプリでテストする

他のAIアプリでも同様の設定が必要になる可能性は高いですが、アプリ自体に実装する手順は異なります。このREADMEは今後随時拡張していく予定です。

Quickchat AI MCP を世界に向けて公開しましょう!

⛔️ Do not publish your Quickchat API key to your users!

他のユーザーがQuickchat AI MCPをそれぞれのAIアプリに接続できるようにする準備ができたら、設定スニペットを共有しましょう。ただし、 Quickchat APIキーがなくてもQuickchat AI MCPを使用できることを確認する必要があります。手順は以下のとおりです。

Quickchat アプリ MCP ページで、 [API キーが必要] トグルをオフにします。
API キーなしで構成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 >"
      }
    }
  }
}

クールな機能

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反映されます。MCP名と説明も反映されます。ユーザーはMCP接続を更新するだけで完了です。
クイックチャット受信トレイですべての会話を表示します。ただし、受信トレイ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、ユーザーのAIアプリとクイックチャットAI間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に渡される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ための、オープンエンドな方法です。🙌

ソースから実行

MCPインスペクタによるデバッグ

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 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

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

ruff check --fix
ruff format
uv run pytest

Quickchat AI MCP server

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