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# MCP サーバー

> SUNRA の MCP サーバーを Cursor、VS Code、Cline、Windsurf、その他の開発環境と統合して、AI モデルにシームレスにアクセスする方法を学びます。

# SUNRA MCP サーバーのセットアップ

SUNRA モデルコンテキストプロトコル (MCP) サーバーは、一般的な開発環境とのシームレスな統合を提供し、エディターや IDE から直接 SUNRA の AI モデルにアクセスできるようにします。このガイドでは、さまざまなツールを使用して MCP サーバーをセットアップする方法について説明します。

## MCP とは？

モデルコンテキストプロトコル (MCP) は、AI アシスタントが外部のリソースやツールに安全にアクセスするための標準化された方法です。SUNRA MCP サーバーを使用すると、次のことが可能になります。

* SUNRA で利用可能な **AI モデルを一覧表示および検索**
* あらゆるモデルエンドポイントに **リクエストを送信**
* キューシステムから **ステータスを確認** し、結果を取得
* **ファイルをアップロード** し、モデルスキーマを管理
* **API 認証をシームレスに管理**

## 前提条件

MCP サーバーをセットアップする前に、次のものがあることを確認してください。

1. **Node.js** がインストールされている (バージョン 18 以降)
2. [ダッシュボード](https://sunra.ai/dashboard/api-tokens) からの **SUNRA API キー**
3. 好みのエディター/IDE がインストールされている

## インストール

SUNRA MCP サーバーは npm パッケージとして利用できます。

```bash theme={null}
npm install -g @sunra/mcp-server
```

または、npx で直接使用します (推奨)。

```bash theme={null}
npx @sunra/mcp-server
```

## エディターごとの設定

### Cursor

Cursor は、設定ファイルを通じて MCP をサポートしています。プロジェクトのルートに `.cursor/mcp.json` を作成または更新します。

```json theme={null}
{
  "mcpServers": {
    "sunra-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": ["@sunra/mcp-server"]
    }
  }
}
```

ユーザー設定での **代替グローバル設定**:

1. Cursor の設定を開く
2. 「MCP サーバー」に移動する
3. 新しいサーバーを次のように追加します。
   * **名前**: `sunra-mcp-server`
   * **コマンド**: `npx`
   * **引数**: `@sunra/mcp-server`

### VS Code

MCP をサポートする VS Code の場合 (互換性のある拡張機能が必要):

`.vscode/mcp.json` を作成します。

```json theme={null}
{
  "mcpServers": {
    "sunra-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": ["@sunra/mcp-server"],
      "env": {
        "SUNRA_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}
```

### Cline

Cline は、設定を通じて MCP サーバーをサポートしています。Cline の設定に追加します。

```json theme={null}
{
  "mcpServers": {
    "sunra": {
      "command": "npx",
      "args": ["@sunra/mcp-server"],
      "description": "SUNRA AI モデルへのアクセス"
    }
  }
}
```

### Windsurf

Windsurf IDE の場合、ワークスペース設定で MCP を設定します。

```json theme={null}
{
  "mcp": {
    "servers": {
      "sunra-mcp-server": {
        "command": "npx",
        "args": ["@sunra/mcp-server"],
        "timeout": 30000
      }
    }
  }
}
```

### Claude Desktop

Claude Desktop の設定ファイルに追加します。

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

```json theme={null}
{
  "mcpServers": {
    "sunra-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": ["@sunra/mcp-server"]
    }
  }
}
```

### その他の MCP 互換ツール

MCP をサポートするその他のツールについては、この一般的な設定パターンを使用してください。

```json theme={null}
{
  "mcpServers": {
    "sunra-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": ["@sunra/mcp-server"],
      "env": {
        "SUNRA_KEY": "${SUNRA_KEY}"
      }
    }
  }
}
```

## 環境設定

### API キーの設定

SUNRA API キーは、いくつかの方法で設定できます。

#### オプション 1: 環境変数 (推奨)

```bash theme={null}
export SUNRA_KEY="your-api-key-here"
```

Windows の場合:

```cmd theme={null}
set SUNRA_KEY=your-api-key-here
```

#### オプション 2: 設定ファイル

一部のエディターでは、MCP 設定で環境変数を直接設定できます。

```json theme={null}
{
  "mcpServers": {
    "sunra-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": ["@sunra/mcp-server"],
      "env": {
        "SUNRA_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}
```

#### オプション 3: ランタイム設定

MCP サーバーは、`set-sunra-key` ツールを使用してランタイムで API キーを設定することもサポートしています。

## 利用可能な MCP ツール

設定が完了すると、AI アシスタントを通じてこれらのツールにアクセスできるようになります。

### モデル管理

* `list-models` - 利用可能なすべての AI モデルを閲覧
* `search-models` - キーワードでモデルを検索
* `model-schema` - 特定のモデルの入出力スキーマを取得

### リクエスト管理

* `submit` - モデルエンドポイントにリクエストを送信
* `status` - リクエストのステータスとログを確認
* `result` - 完了した結果を取得
* `cancel` - 実行中のリクエストをキャンセル
* `subscribe` - 送信して完了を待機

### ファイル管理

* `upload` - SUNRA ストレージにファイルをアップロード

## 使用例

### 利用可能なモデルの一覧表示

```
list-models ツールを使用して、利用可能な AI モデルを表示してください。
```

### 画像の生成

```
submit ツールを使用して、black-forest-labs/flux-1.1-pro/text-to-image エンドポイントで画像を生成してください。
プロンプト: 「日没の穏やかな山の風景」
```

### リクエストステータスの確認

```
リクエスト ID: pd_xxxxxx のステータスを確認してください
```

## トラブルシューティング

### 一般的な問題

**MCP サーバーが見つからない**

* Node.js がインストールされ、アクセス可能であることを確認してください
* グローバルにインストールしてみてください: `npm install -g @sunra/mcp-server`
* コマンドパスが正しいことを確認してください

**認証エラー**

* SUNRA\_KEY 環境変数が設定されていることを確認してください
* [SUNRA ダッシュボード](https://sunra.ai/dashboard/api-tokens) で API キーが有効であることを確認してください
* `set-sunra-key` ツールを使用してキーを設定してみてください

**接続タイムアウト**

* 設定のタイムアウト値を増やしてください
* インターネット接続を確認してください
* SUNRA API のステータスを確認してください

**権限エラー**

* 設定ファイルの適切なファイル権限を確認してください
* 適切なユーザー権限で実行してみてください

### ヘルプの入手

問題が発生した場合:

1. [SUNRA ドキュメント](https://docs.sunra.ai) を確認してください
2. エディターの MCP ドキュメントを確認してください
3. [GitHub](https://github.com/sunra-ai/sunra-clients/issues) で問題を報告してください

## 次のステップ

MCP サーバーの設定が完了したら:

1. **モデルを探索**: `list-models` を使用して、利用可能なすべての AI 機能を確認します
2. **例を試す**: 簡単なテキストから画像へ、またはテキストから動画への生成から始めます
3. **ワークフローを構築**: 複雑な AI パイプラインのために複数のモデルを組み合わせます
4. **使用状況を監視**: [SUNRA ダッシュボード](https://sunra.ai/dashboard/) で API の使用状況を追跡します

MCP 統合により、強力な AI モデルを開発ワークフローに直接簡単に組み込むことができ、アプリケーションでの迅速なプロトタイピングとシームレスな AI 搭載機能が可能になります。