AI クライアントを OpenLM MCP コネクターに接続する

お使いの AI クライアントの手順に従って、OpenLM MCP コネクターに接続してください。

開始する前に

次の前提条件を確認します。

クラウドホスト型テナント (US または EU) にアクセスできる、有効な OpenLM Platform アカウント。
Claude Pro、ChatGPT Plus、またはそれに相当する有料の AI サブスクリプション。無料プランではカスタム Model Context Protocol (MCP) コネクターを使用できません。
お使いのリージョンの OpenLM MCP コネクター URL。

次の表に、環境ごとの OpenLM MCP コネクター URL を示します。

環境	OpenLM MCP コネクター URL
Prod US	`https://cloud-us.openlm.com/mcp`
Prod EU	`https://cloud-eu.openlm.com/mcp`

注意

以下の各構成の URL は、お使いのリージョンの URL に置き換えてください。

Cursor に接続する

このセクションは、Cursor デスクトップアプリ向けです。

公式サイトから Cursor をダウンロードしてインストールします。
Cursor を開きます。
Cursor Settings、Tools and MCP の順に選択します。
Add a custom MCP server を選択します。

開いた mcp.json ファイルに、以下の JSON 構成を貼り付けます。

{
  "mcpServers": {
    "openlm-reporting": {
      "url": "https://cloud-us.openlm.com/mcp"
    }
  }
}

OpenLM Platform の認証情報でサインインします。
OpenLM MCP コネクター名と利用可能なツールの総数が表示されることを確認します。
Control+L を押して新しいチャットを開始し、クエリを実行します。

Windsurf に接続する

このセクションは、Windsurf デスクトップアプリ向けです。

公式サイトから Windsurf をダウンロードしてインストールします。
Windsurf を開きます。
Windsurf Settings、Open MCP Marketplace の順に選択します。
Add Custom MCP を選択します。

開いた mcp_config.json ファイルに、以下の JSON 構成を貼り付けます。

{
  "mcpServers": {
    "openlm-reporting": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-remote@latest",
        "https://cloud-us.openlm.com/mcp",
        "9877"
      ]
    }
  }
}

OpenLM Platform の認証情報でサインインします。
MCP Marketplace に OpenLM MCP コネクター名とツール数が表示されることを確認します。
チャットパネルを開き、クエリを開始します。

LibreChat に接続する

このセクションは、LibreChat Web アプリ向けです。

GitHub から LibreChat をセットアップし、ブラウザで開きます。
サイドパネルで MCP Settings を選択します。
+ アイコンを選択して、新しい MCP サーバーを追加します。
OpenLM MCP コネクターの名前と、お使いの環境の OpenLM MCP コネクター URL を入力します。
トランスポートタイプとして Streamable HTTP を選択します。
I trust the application を選択します。
Create を選択します。

LibreChat が認証のためにブラウザにリダイレクトします。
OpenLM Platform の認証情報でサインインします。

サインインすると、OpenLM MCP コネクターが接続されます。

Gemini CLI に接続する

このセクションは、Gemini CLI 向けです。

次のコマンドを実行して Gemini CLI をグローバルにインストールします。
```
npm install -g @google/gemini-cli@latest
```
ターミナルで gemini を実行し、初回起動で初期化します。

設定ファイル ~/.gemini/settings.json を開き、以下の構成を貼り付けます。

{
  "mcpServers": {
    "openlm-reporting": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-remote@latest",
        "https://cloud-us.openlm.com/mcp",
        "9877"
      ],
      "timeout": 30000
    }
  },
  "security": {
    "auth": {
      "selectedType": "oauth-personal"
    }
  }
}

ファイルを保存します。
再度 gemini を実行します。

ターミナルに openlm-reporting is connected と表示され、接続が確認できます。
Gemini CLI のターミナルから、テナント固有のデータを直接クエリします。

Claude Code に接続する

このセクションは、CLI の Claude Code 向けです。

ターミナルを開き、次のコマンドを実行して OpenLM MCP コネクターを追加します。
```
claude mcp add --transport http openlm-reporting https://cloud-us.openlm.com/mcp
```
求められたら認証します。

認証すると、OpenLM MCP コネクターが接続され、使用できるようになります。
Claude Code から、テナント固有のレポートデータを直接クエリします。

ChatGPT に接続する

このセクションは、ChatGPT Web アプリ向けです。

注意

Create Apps オプションにアクセスするには、ChatGPT の設定で Developer Mode をオンにします。

ブラウザで ChatGPT を開き、アカウントにサインインします。
Settings、Apps、Create Apps の順に選択します。
OpenLM MCP コネクターの名前を入力し、お使いの環境の OpenLM MCP コネクター URL を貼り付けます。
認証タイプとして OAuth を選択します。
確認チェックボックスを選択します。
Create を選択します。

ChatGPT が認証のためにブラウザにリダイレクトします。
OpenLM Platform の認証情報でサインインします。

サインインすると、OpenLM MCP コネクターが接続されます。
新しいチャットを開始し、+ アイコン、More Options の順に選択して、OpenLM MCP コネクターを選択し、クエリを開始します。

OpenLM MCP コネクターは + アイコンの横に表示されます。

Claude.ai に接続する

このセクションは、Claude.ai Web アプリ向けです。

ブラウザで claude.ai を開き、アカウントにサインインします。
プロフィールアイコン、Settings、Connectors の順に選択します。
Add custom connector を選択します。
OpenLM MCP コネクターの名前を入力し、お使いの環境の OpenLM MCP コネクター URL を貼り付けます。

Claude.ai が認証のためにブラウザにリダイレクトします。
OpenLM Platform の認証情報でサインインします。

サインインすると、OpenLM MCP コネクターがカスタムコネクターとして接続されます。任意の Claude.ai の会話で直接使用できます。

ヒント

クエリを実行するには、チャット入力エリアで Connectors を選択し、OpenLM MCP コネクターを選択して、質問を入力します。

Grok に接続する

このセクションは、Grok Web アプリ向けです。

ブラウザで grok.com/connectors を開き、アカウントにサインインします。

Skills and Connectors ページが Connectors タブで開きます。
New Connector を選択します。
New Connector ダイアログで Custom を選択し、独自のカスタムコネクターを追加します。
Custom Connector ダイアログで、OpenLM MCP コネクターの名前と、お使いの環境の OpenLM MCP コネクター URL を入力します。
Add Connector を選択します。
OpenLM のサインインページで、OpenLM Platform の認証情報でサインインします。

サインインすると、Skills and Connectors ページの Installed に OpenLM MCP コネクターが表示されます。

ヒント

クエリを実行するには、チャット内でコネクターをオンにします。Grok のチャットウィンドウで + アイコンを選択し、Connectors を選択して、OpenLM MCP コネクターをオンにします。

Microsoft Copilot Studio に接続する

このセクションは、Microsoft Copilot Studio Web アプリ向けです。Microsoft Copilot は Copilot Studio を通じて接続し、OpenLM MCP コネクターをカスタムエージェントのツールとして追加します。

Copilot Studio にアクセスしてエージェントを作成する

OpenLM MCP コネクター用のエージェントを作成するには、次の手順を実行します。

copilotstudio.microsoft.com を開き、Microsoft の職場アカウントでサインインします。
Environment セレクターで、組織に対応する正しい Environment が選択されていることを確認します。
新しいエージェントを作成するか、既存のエージェントを開きます。
エージェントの名前を入力します。例: openlm-mcp

OpenLM MCP コネクターをツールとして追加する

OpenLM MCP コネクターをツールとして追加するには、次の手順を実行します。

エージェントを開き、上部ナビゲーションの Tools タブを選択します。
+ Add a tool、+ New tool の順に選択します。

これにより、既成のツールではなく新しい MCP サーバーが登録されます。
ツールタイプとして Model Context Protocol を選択します。
MCP サーバーの詳細を入力します。
- Server name: コネクターの名前。例: openlm-mcp
- Server description: サーバーの役割を示す簡単な説明。
- Server URL: お使いの環境の OpenLM MCP コネクター URL。コネクターは Streamable HTTP トランスポートを使用します。
- Authentication: OAuth 2.0 を選択し、タイプとして Dynamic discovery を選択します。
Create を選択します。

これで OpenLM MCP コネクターが登録され、接続が作成されます。
OpenLM のサインインページで、OpenLM Platform の認証情報でサインインし、接続を承認します。

ツールをオンにして確認する

ツールをオンにしてエージェントに追加するには、次の手順を実行します。

Tools リストの Model Context Protocol の下で、新しいツールを探します。
ツールの Enabled トグルが On になっていることを確認します。
エージェントの外でツールを作成した場合は、エージェントを開いて Tools タブを選択し、新しいツールをエージェントに追加します。

エージェントをテストする

エージェントをテストするには、次の手順を実行します。

Test を選択して、Test your agent パネルを開きます。
チャットボックスに、OpenLM のツールを使用するプロンプトを入力します。例: Show me license usage for the last month または List available OpenLM tools
エージェントが OpenLM MCP コネクターを呼び出し、結果をチャットに返すことを確認します。

注意

MCP ツールが Enabled で、接続が認証済みである必要があります。そうでない場合、エージェントは OpenLM のツールを呼び出せません。

Copilot Studio でさらにできること

OpenLM MCP コネクターを接続すると、次の Copilot Studio の機能を使用できます。

機能	できること
Test	公開前に、組み込みのチャットパネルで OpenLM のツールに対するエージェントの実際の応答をテストできます。
Evaluation	複数のテストケースで、エージェントの回答品質と精度を評価できます。
Agents	それぞれ独自の指示とツールを持つ、複数の専門エージェントを構築できます。
Topics	特定のユーザーインテントに対してエージェントの動作を導く、会話フローとトリガーを定義できます。
Flows (Power Automate)	OpenLM のツールと他のアクション (メール送信、自動化のトリガーなど) を組み合わせたワークフローを構築できます。
Knowledge	ドキュメントや Web サイトなどのナレッジソースを追加し、OpenLM のツールデータを超えた回答を可能にします。
Channels	エージェントを Microsoft Teams、Web サイト、Copilot チャットなどのチャネルに公開できます。
Monitor	エージェントの使用状況、会話、パフォーマンス分析を追跡できます。
Publish	エージェントを公開し、チームや組織全体で使用できるようにします。

GitHub Copilot (VS Code) に接続する

このセクションは、VS Code の GitHub Copilot デスクトップアプリ向けです。GitHub Copilot は、プロジェクト内の構成ファイルから MCP サーバーを読み取ります。

VS Code で任意のプロジェクトフォルダーを開きます。
プロジェクトのルートに、.vscode という名前のフォルダーがなければ作成します。
.vscode の中に mcp.json という名前のファイルを作成します。
以下の構成を貼り付けます。サーバーの名前と、お使いの環境の OpenLM MCP コネクター URL を入力してください。
```
{
  "servers": {
    "openlm-mcp-copilot": {
      "type": "http",
      "url": "https://cloud-us.openlm.com/mcp"
    }
  }
}
```
コマンドパレット (Control+Shift+P) を開きます。
MCP: List Servers を選択します。
サーバー (例: openlm-mcp-copilot) を選択し、Start Server を選択します。
OpenLM のサインインページで、OpenLM Platform の認証情報でサインインします。

サインインすると、サーバーが接続され、ツールが検出されます。
GitHub Copilot Chat を開きます。
チャットボックス下部のモードドロップダウンリストを Agent に設定します。

ツールは Agent モードでのみ動作します。

ヒント

Copilot のチャットボックスでツールアイコンを選択し、OpenLM MCP コネクターのツールがオンになっていることを確認してください。

Cline に接続する

このセクションは、Cline デスクトップアプリ向けです。Cline は VS Code の拡張機能で、独自の設定ファイルから MCP サーバーを読み取ります。

VS Code の拡張機能マーケットプレイスから Cline 拡張機能をインストールします。
Cline を開き、上部ツールバーの MCP Servers アイコンを選択します。
Configure タブ、Configure MCP Servers の順に選択します。

cline_mcp_settings.json ファイルが開きます。

以下の構成を貼り付けます。

{
  "mcpServers": {
    "openlm-reporting": {
      "type": "streamableHttp",
      "url": "https://cloud-us.openlm.com/mcp"
    }
  }
}

ファイルを保存します。

OpenLM のサインインページが開きます。
ページが自動的に開かない場合は、Retry Connection を選択します。
OpenLM Platform の認証情報でサインインします。

サインインすると、MCP Servers の一覧に OpenLM MCP コネクターとそのツールが表示されます。

ヒント

JSON を編集せずにコネクターを追加することもできます。MCP Servers パネルで Remote Servers タブを選択し、サーバー名とお使いの環境の OpenLM MCP コネクター URL を入力し、トランスポートタイプとして Streamable HTTP を選択して、Add Server を選択します。

Codex に接続する

このセクションは、Codex デスクトップアプリ向けです。

公式サイトから Codex をダウンロードしてインストールします。
初期セットアップを完了し、アカウントにサインインします。
Settings、MCP servers、Add server の順に選択します。
サーバーの詳細を入力します。
- Name: コネクターの名前。例: openlm-reporting
- Transport: Streamable HTTP を選択します。
- URL: お使いの環境の OpenLM MCP コネクター URL。
構成を保存します。
Codex から求められた場合は、再起動します。
Authenticate を選択します。

OpenLM のサインインページが開きます。
OpenLM Platform の認証情報でサインインします。

認証すると、OpenLM MCP コネクターが接続され、ツールが利用可能になります。

注意

Codex の IDE 拡張機能でも同じ手順が適用されます。同じ Settings、MCP servers パネルを使用します。

Google Antigravity に接続する

このセクションは、Google Antigravity デスクトップアプリ向けです。Antigravity は mcp_config.json ファイルから MCP サーバーを読み取ります。

公式サイトから Antigravity をダウンロードしてインストールします。
Antigravity IDE で、エージェントのサイドパネルの … メニュー、MCP Servers の順に選択します。
構成ファイルを直接編集するオプションを選択します。

mcp_config.json に以下の構成を貼り付けます。

{
  "mcpServers": {
    "openlm-reporting": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-remote@latest",
        "https://cloud-us.openlm.com/mcp",
        "9880"
      ]
    }
  }
}

ファイルを保存します。

OpenLM のサインインページが開きます。
OpenLM Platform の認証情報でサインインします。

サインインすると、MCP サーバーの一覧に OpenLM MCP コネクターとそのツールが表示されます。

注意

URL の後ろの数値 (9880) は、mcp-remote が OAuth コールバックに使用するローカルポートです。mcp-remote 経由で複数の MCP サーバーを実行する場合は、ポートが競合しないように、それぞれに異なるポートを指定してください。

ヒント

Antigravity は、最適なパフォーマンスのために、有効な MCP ツールの数をすべての MCP サーバー全体で 50 個程度に抑えることを推奨しています。OpenLM MCP コネクターが公開するツールは 19 個のため、通常は削減する必要はありません。複数の MCP サーバーを同時に接続していて数を減らす必要がある場合は、OpenLM のエントリーに disabledTools 配列を追加し、モデルに渡さないツール名を列挙してください。現在のツール名については、ツールと機能のリファレンスを参照してください。

ドキュメントチームは、大規模言語モデルを使ってこのページを下書きすることがあります。公開前に、テクニカルライターがすべてのページをレビューし、製品と照らし合わせて検証します。最終的な判断は人間が行います。

開始する前に​

Cursor に接続する​

Windsurf に接続する​

LibreChat に接続する​

Gemini CLI に接続する​

Claude Code に接続する​

ChatGPT に接続する​

Claude.ai に接続する​

Grok に接続する​

Microsoft Copilot Studio に接続する​

Copilot Studio にアクセスしてエージェントを作成する​

OpenLM MCP コネクターをツールとして追加する​

ツールをオンにして確認する​

エージェントをテストする​

Copilot Studio でさらにできること​

GitHub Copilot (VS Code) に接続する​

Cline に接続する​

Codex に接続する​

Google Antigravity に接続する​