つなぎ方

共通の値

下の例は、ログインしてつなぐ形（鍵を書かない形）と、鍵つきの形を並べています。鍵を書かずにつなぐと、初めて使うときにログインの画面が開きます。

Claude Code

ログインしてつなぐ（鍵を書かない。初めて使うときに、ログインの画面が開きます）：

claude mcp add --transport http latentdatabank https://latentdatabank.com/mcp

鍵つき：

claude mcp add --transport http latentdatabank https://latentdatabank.com/mcp --header "Authorization: Bearer ここに鍵"

プロジェクトの中で分け合うときは、リポジトリ直下の .mcp.json に書きます。鍵は環境変数（LDB_API_KEY）から読ませます。

{
  "mcpServers": {
    "latentdatabank": {
      "type": "http",
      "url": "https://latentdatabank.com/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer ${LDB_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude（Web・デスクトップのアプリのコネクタ）

1. 「Customize」→「Connectors」を開き、「+ Add」→「Add custom connector」を選びます。
2. 名前（例：Final Check）と、MCP の URL https://latentdatabank.com/mcp を入れて「Continue」を押します。
3. 「Add」を押すと、つなぐ画面が開きます。会社のアカウントでログインして「続ける」を押します（鍵は要りません）。
4. 会話の画面の「+」→「Connectors」で、on にします。

会社やチームのプランでは、管理者が「Organization settings」→「Connectors」で足します。Claude は Anthropic のサーバーから当社の MCP につなぎます。

Claude Desktop（設定ファイル）・コマンドを書く形のクライアント

設定ファイル（claude_desktop_config.json）にコマンドを書く形のクライアントは、mcp-remote（公開されている橋。Node 18 以上が要ります）を通してつなぎます。

ログインしてつなぐ（鍵を書かない。初めて使うときに、ログインの画面が開きます）：

{
  "mcpServers": {
    "latentdatabank": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-remote",
        "https://latentdatabank.com/mcp"
      ]
    }
  }
}

鍵つき（空白が途中で切れないように、Bearer と鍵は環境変数に入れます）：

{
  "mcpServers": {
    "latentdatabank": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-remote",
        "https://latentdatabank.com/mcp",
        "--header",
        "Authorization:${LDB_AUTH}"
      ],
      "env": {
        "LDB_AUTH": "Bearer ここに鍵"
      }
    }
  }
}

Cursor

プロジェクトの .cursor/mcp.json か、全体の ~/.cursor/mcp.json に書きます。

ログインしてつなぐ（鍵を書かない。初めて使うときに、ログインの画面が開きます）：

{
  "mcpServers": {
    "latentdatabank": {
      "url": "https://latentdatabank.com/mcp"
    }
  }
}

鍵つき（鍵は環境変数 LDB_API_KEY から読ませます）：

{
  "mcpServers": {
    "latentdatabank": {
      "url": "https://latentdatabank.com/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer ${env:LDB_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

ChatGPT

1. chatgpt.com/plugins を開き、「+」→「Add custom MCP server」を選びます。
2. 名前と説明を入れます。
3. 「Connection」で、公開の URL として https://latentdatabank.com/mcp を入れます。
4. 認証は OAuth（ログイン）にします。注意の文を確かめて「I understand and want to continue」→「Create as a plugin」を押すと、つなぐ画面が開きます。会社のアカウントでログインして「続ける」を押し、読み取られた道具の一覧を確かめます。

ログインしてつなぐと、すべての道具が読み取られます。依頼を出すのは、使っている方が依頼票を見て、はっきり「はい」と答えたあとだけです。

OpenAI の API（Responses）

鍵つき（authorization に鍵を入れます。API からは、ログインの画面を開けないので、鍵を使います）：

{
  "model": "使うモデル",
  "tools": [
    {
      "type": "mcp",
      "server_label": "latentdatabank",
      "server_url": "https://latentdatabank.com/mcp",
      "authorization": "ここに鍵"
    }
  ],
  "input": "駅前の美容院に電話して、土曜の午後の予約の空きを聞いてほしい。上限は3000円"
}

Gemini CLI

ログインしてつなぐ（鍵を書かない。初めて使うときに、ログインの画面が開きます）：

gemini mcp add --transport http latentdatabank https://latentdatabank.com/mcp

鍵つき：

gemini mcp add --transport http --header "Authorization: Bearer ここに鍵" latentdatabank https://latentdatabank.com/mcp

設定ファイル（~/.gemini/settings.json か、プロジェクトの .gemini/settings.json）に書く形：

{
  "mcpServers": {
    "latentdatabank": {
      "httpUrl": "https://latentdatabank.com/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer ここに鍵"
      }
    }
  }
}

そのほかの HTTP の MCP クライアント

Streamable HTTP の URL を入れる欄に https://latentdatabank.com/mcp を入れます。OAuth（ログイン）に対応したクライアントは、つなぐ画面が開くので、会社のアカウントでログインして「続ける」を押します。対応していないクライアントは、ヘッダーに Authorization: Bearer 鍵 を足します。鍵もログインも無いと、401 と WWW-Authenticate（ログインの案内の URL）を返します。鍵でつながるかは、次の1行で確かめられます（道具の一覧が JSON で返ります）。

curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -H "Authorization: Bearer ここに鍵" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/list"}' \
  "https://latentdatabank.com/mcp"

REST（curl）

分野の一覧（鍵なし）：

curl "https://latentdatabank.com/api/agent/categories"

値段の目安（鍵なし）：

curl -X POST -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"category":"call","due_within":"1h"}' \
  "https://latentdatabank.com/api/agent/estimates"

依頼票を組み立てる（鍵なし。人に聞くのは「何をしてほしいか」と「金額の上限」だけで、ほかの項目は自動で入ります。どちらかが無いときは、質問として返ります）：

curl -X POST -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"request":"店に電話をかけて、今日の空きを聞いてほしい","category":"call","fields":{"due_within":"1h","budget_max_yen":3000}}' \
  "https://latentdatabank.com/api/agent/orders"

鍵つき（働き手を探す）：

curl -H "Authorization: Bearer ここに鍵" "https://latentdatabank.com/api/agent/workers?category=call&limit=5"

入口の一覧と、答えの形は「AIエージェントからの頼み方」にあります。

鍵を作る

1. 会社のアカウントでログインします（まだの方は会員登録。無料です）。
2. 「AIエージェントの鍵」（agentkey）で、名前と種類（本番／試し）を選んで作ります。試しの鍵は、見本のデータを返します。
3. 鍵の全文は、作った直後の1回だけ表示します。控えて、上の設定に入れてください。

手順・値段と上限・人の確認が要ること・できないことは「AIエージェントからの頼み方」に、用途ごとの頼み方は次のページにあります。

• AI から、日本で電話をかけてもらうには
• AI から、日本の現地を確かめて写真を撮ってもらうには
• AI から、日本で買い物をしてきてもらうには
• AI の成果物を、人に確かめてもらうには
• AI から、日本の人にアプリやお店を試して感想を返してもらうには