MCP の使い方

ターミナルで 1 行実行します。2 つ目の形（--scope user）は、すべてのプロジェクトで使えるように登録します。claude mcp list で接続を確かめられます。

ターミナル

claude mcp add --transport http zenith-code https://mcp.zenithcode.net/mcp \
  --header "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"

claude mcp add --transport http --scope user zenith-code https://mcp.zenithcode.net/mcp \
  --header "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"

claude mcp list

チームで共有するときは、プロジェクトの .mcp.json に下の「汎用の JSON 設定」を置き、キーは環境変数 ZENITH_API_KEY で渡すと、キーをリポジトリに書かずに済みます。

アプリの「コネクタ」画面からは、上の「OAuth でつなぐ」の手順でつなげます。設定ファイルで API キーを使う場合は、ヘッダーを付けて中継するオープンソースの mcp-remote（Node.js が必要）を使います。

claude_desktop_config.json（macOS: ~/Library/Application Support/Claude/、Windows: %APPDATA%\Claude\）

{
  "mcpServers": {
    "zenith-code": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-remote",
        "https://mcp.zenithcode.net/mcp",
        "--header",
        "x-api-key:${ZENITH_API_KEY}"
      ],
      "env": {
        "ZENITH_API_KEY": "YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

x-api-key: のあとに空白を入れない書き方にしているのは、Windows で引数の空白が崩れるのを避けるためです。保存したら Claude Desktop を再起動します。

Cursor の MCP 設定ファイルに追加します。

~/.cursor/mcp.json（全プロジェクト）または .cursor/mcp.json（プロジェクトごと）

{
  "mcpServers": {
    "zenith-code": {
      "url": "https://mcp.zenithcode.net/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

設定後、Cursor の設定画面の MCP の項目で、サーバーが有効になっているかを確かめてください。

ワークスペースの .vscode/mcp.json に追加すると、Copilot Chat のエージェントモードでツールを使えます。inputs を使うと、キーは初回に入力を求められ、ファイルには残りません。

.vscode/mcp.json

{
  "inputs": [
    {
      "type": "promptString",
      "id": "zenith-api-key",
      "description": "ZENITH Code API key",
      "password": true
    }
  ],
  "servers": {
    "zenith-code": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.zenithcode.net/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer ${input:zenith-api-key}"
      }
    }
  }
}

Copilot Chat をエージェントモードに切り替え、ツールの一覧に zenith-code が出ていれば接続できています。

ChatGPT アプリからは、上の「OAuth でつなぐ」の手順でつなげます。OpenAI API の Responses API では、MCP ツールに headers を指定して API キーで使えます。

Python（openai パッケージ）

from openai import OpenAI

client = OpenAI()
resp = client.responses.create(
    model="gpt-4.1",
    tools=[{
        "type": "mcp",
        "server_label": "zenith_code",
        "server_url": "https://mcp.zenithcode.net/mcp",
        "headers": {"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"},
        "require_approval": "never",
    }],
    input="トヨタ自動車（7203）の連続増配年数を教えて",
)
print(resp.output_text)

require_approval を never にすると、ツールの呼び出しごとの確認を省きます。モデル名はお使いのものに置き換えてください。

Streamable HTTP とヘッダーに対応したクライアントの多くは、この形で設定できます（Claude Code の .mcp.json もこの形です）。

.mcp.json など（ファイル名・キー名はクライアントによって異なります）

{
  "mcpServers": {
    "zenith-code": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.zenithcode.net/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer ${ZENITH_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Bearer の後ろは、環境変数 ZENITH_API_KEY から読み込む書き方です。環境変数の展開に対応していないクライアントでは、キーを直接書いてください。type を streamable-http と書くクライアントもあります。