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title: クライアントセットアップガイド
description: OpenLM MCP コネクターに AI クライアントを接続するための、段階的な手順を説明します。
product: OpenLM Platform
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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

AI クライアントをセットアップする前に、以下の前提条件を確認してください。

- 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 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 MCP コネクターを使用できません。
- 環境の URL。以下の表から、お使いのリージョンに対応する OpenLM MCP コネクター URL を確認します。

| 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` |

:::note
以下の構成例に含まれる OpenLM MCP コネクター URL は、対象の環境に対応する URL に置き換えてください。
:::

## Cursor

**デスクトップアプリ**

1. 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。
2. Cursor を開きます。**Cursor Settings** → **Tools and MCP** に移動します。
3. **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。

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

4. ログインが成功すると、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ます。
5. **Ctrl + L** を押して新しいチャットを開始し、クエリを実行できます。

## Windsurf

**デスクトップアプリ**

1. 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。
2. Windsurf を開きます。**Windsurf Settings** → **Open MCP Marketplace** に移動します。
3. **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。

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

4. ログインが成功すると、MCP Marketplace に OpenLM MCP コネクター名とツール数が表示されます。
5. チャットパネルを開き、クエリを開始します。

## LibreChat

**Web アプリ**

1. GitHub から LibreChat をセットアップし、ブラウザで開きます。
2. 左側のパネルで **MCP Settings** に移動します。
3. **+** アイコンを選択して、新しい MCP サーバーを追加します。
4. 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 を入力します。
5. トランスポートタイプとして **Streamable HTTP** を選択し、**I trust the application** にチェックを入れ、**Create** を選択します。
6. 認証のためブラウザにリダイレクトされます。ログインが成功すると、OpenLM MCP コネクターが接続されます。

## Gemini CLI

**CLI**

1. 以下を実行して Gemini CLI をグローバルにインストールします。

```bash
npm install -g @google/gemini-cli@latest
```

2. ターミナルで `gemini` を実行し、初回起動で初期化します。
3. 設定ファイル `~/.gemini/settings.json` を開き、以下の構成を貼り付けます。

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

4. ファイルを保存し、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。
5. 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できます。

## Claude Code

**CLI**

1. ターミナルを開き、以下のコマンドを実行して OpenLM MCP コネクターを追加します。

```bash
 claude mcp add --transport http openlm-reporting https://cloud-us.openlm.com/mcp
```

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

## ChatGPT

**Web アプリ**

:::note
Create Apps オプションにアクセスするには、ChatGPT の設定で Developer Mode を有効にする必要があります。
:::

1. ブラウザで ChatGPT を開き、アカウントにサインインします。
2. **Settings** → **Apps** → **Create Apps** に移動します。
3. 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。
4. 認証タイプとして **OAuth** を選択し、確認チェックボックスにチェックを入れて **Create** を選択します。
5. 認証のためブラウザにリダイレクトされます。ログインが成功すると、OpenLM MCP コネクターが接続されます。
6. 新しいチャットを開始し、**+** アイコンを選択して **More Options** に進み、OpenLM MCP コネクターを選択してクエリを開始します。

接続後は、+ アイコンをクリックして OpenLM MCP コネクターを選択します。+ アイコンの横に表示され、クエリを開始できます。

## Claude.ai

**Web アプリ**

1. ブラウザで claude.ai を開き、アカウントにサインインします。
2. プロフィールアイコンを選択し、**Settings** → **Connectors** に移動します。
3. **Add custom connector** を選択します。
4. 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。
5. 認証のためブラウザにリダイレクトされます。ログインが成功すると、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。
6. OpenLM MCP コネクターはコネクターとして利用可能になり、任意の Claude.ai の会話で直接使用できます。

:::tip
クエリを実行する前に、コネクターを選択する必要があります。チャット入力エリアで Connectors をクリックし、OpenLM MCP コネクターを選択してから質問を入力してください。
:::