リモートMCPサーバー

リモートModel Context Protocol（MCP）サーバーは外部でホストされ、ツールや連携をローカルで実行する代わりに、AIアシスタントがネットワーク経由でアクセスします。つまり、1つのMCPサーバーで、Claude、ChatGPT、Microsoft Copilot、Cursorなどの複数のユーザーや複数のAIプラットフォームに対応できます。クライアント設定の変更を必要とせずに、リモートMCPサーバーを一元的に更新および保守できます。

機能の提供状況

MCPは、US、EU、AU、JP、SG、IL、KR、およびUKのデータセンターのすべてのユーザーが利用できます。 MCPサーバーはUS、EU、APACリージョンでホストされ、可能な限りデータレジデンシー要件を尊重します。 MCPはCNデータセンターのワークスペースでは利用できません。これは現地の規制要件と、データ主権に対するWorkatoの取り組みを反映したものであり、当社のマルチテナントおよびVirtual Private Workato（VPW）オファリングに適用されます。

MCPの使用に関心がある場合、または追加情報が必要な場合は、カスタマーサクセス担当者にお問い合わせください。

リモートMCPサーバーのインストール

MCPサーバーを作成した後、トークンまたはWorkato Identityで認証するURLを使用して、リモートMCPをインストールできます。このセクションの設定では、CursorとClaude Desktopを使用します。

例が必要な場合

ChatGPT、Claude、またはCursorで自然言語コマンドを使用してGitHub issuesを作成できるMCPサーバー連携を作成する手順については、LLM、GitHub、Workato Developer APIユースケースを確認してください。

URLを使用してMCPリモートサーバーをインストールするには、次の手順を完了します。

Workatoにサインインします。

MCP連携を設定します。

Workato Identity認証を使用したCursor MCPリモートサーバー設定

Workato Identityを使用して認証するCursor MCP連携を設定するには、次の手順を完了します。

AI Hub > Enterprise MCP > Custom servers に移動します。

リモート連携に使用する予定のMCPサーバーをクリックします。

設定 > エンドユーザーアクセスをクリックします。

Access Methodセクションに移動し、Workato Identityが選択されていることを確認します。

ユーザーグループを追加をクリックします。

Add user groupsをクリック Add user groupsをクリック

User groupsドロップダウンメニューを使用して、MCPサーバーへのアクセスを提供する予定のユーザーグループを選択します。

Details タブをクリックします。

Remote MCP URLセクションに移動し、Copy URLをクリックします。

リモートMCP URLをコピー

Cursorにサインインします。

Settings > Cursor settingsに移動します。

サイドバーでMCP & Integrationsをクリックします。

+ New MCP Serverをクリックして、mcp.jsonファイルを開きます。

新しいMCPサーバー + New MCP Serverをクリック

前の手順でコピーしたMCP URLを使用するように設定を更新します。例:

json


{
  "mcpServers": {
    "github-tools": {
      "url": "https://201.apim.mcp.workato.com/abc247/example-collection-name-v1"
    }
  }
}

変更を保存します。

Cursorを再起動します。

CursorでSettings > Cursor settings > MCP & Integrationsに移動します。

追加したMCPツールを見つけて、Connectをクリックします。認証が必要なツールには、Needs authenticationというラベルが付けられます。

Connectをクリック Connectをクリック

CursorからDo you want Cursor to open the external website?と表示されたら、Openをクリックします。これにより、組織のSSOログインページが開きます。

外部サイトを開くプロンプト Openをクリック

組織のSSO providerにサインインします。

プロンプトが表示されたら、Open Cursorをクリックします。

追加したツールを使用するには、Cursor agentで新しいチャットを作成します。

エージェントで新しいチャットを開始する必要があります。 Cursorエージェントは、チャット開始時点で利用可能なツールと機能にのみアクセスできます。エージェントは、チャットの開始後に追加された新しいMCP設定、サーバー、ツールを検出または使用できません。

リモートMCPサーバーをAIモデルに追加

REMOTE_MCP_URLを使用して、次のAIモデルでリモートサーバーを設定できます。

ChatGPT
Claude
Cursor
Gemini Enterprise
Microsoft Copilot

ChatGPT MCP設定

MCPサーバーをChatGPTに追加するには、次の手順を完了します。

ChatGPTアカウントに移動します。

設定＞アプリとコネクター＞詳細設定に移動し、開発者モードトグルを有効にします。

設定 > アプリとコネクタに移動します。

Createをクリックします。このボタンは、開発者モードトグルが有効になっている場合にのみ表示されます。

NameフィールドにMCPコネクターの名前を入力します。

ChatGPTコネクター ChatGPT MCPコネクターの設定

MCP URLとトークンをURLフィールドに貼り付けます。

任意。 Descriptionフィールドに説明を入力します。

認証ドロップダウンメニューを使用して、認証なしを選択します。

チェックボックスを選択して、カスタムMCPサーバーを追加するリスクを受け入れます。

Createをクリックします。

MCPツールを使用するには、ChatGPTで新しいチャットを作成します。

MCPサーバーをAIモデル組織と共有するには、ChatGPT MCPサーバー公開を参照してください。

Claude MCP設定

MCPサーバーをClaudeに追加するには、次の手順を完了します。

Workatoにサインインします。

AI Hub > Enterprise MCP > Custom servers に移動します。

MCPサーバーを選択し、Remote MCP URLをコピーします。

Claudeアカウントに移動します。

Settings > Connectorsに移動します。

+ Add new connectorをクリックします。

NameフィールドにMCPコネクターの名前を入力します。

Claudeコネクター Claude MCPコネクターを設定

MCP URLとトークンをRemote MCP server URLフィールドに貼り付けます。

Addをクリックします。新しく作成されたMCPコネクターがコネクターのリストに表示されます。

Configureをクリックします。

権限のドロップダウンメニューを使用して、Always ask permissionまたはAllow unsupervisedを選択します。デフォルトではAlways ask permissionが選択されています。

MCPツールを使用するには、Claudeで新しいチャットを作成してください。

MCPサーバーをAIモデル組織と共有するには、Claude MCPサーバー公開を参照してください。

Cursor MCP設定

次のプロセスでは、MCP URLと認証トークンで認証します。 Workato Identityで認証する予定の場合は、Workato Identity認証を使用したCursor MCPリモートサーバー設定を参照してください。

MCPサーバーをCursorに追加するには、次の手順を完了します。

Settings > Cursor settingsに移動します。

サイドバーでMCP & Integrationsをクリックします。

+ New MCP Serverをクリックして、mcp.jsonファイルを開きます。

新しいMCPサーバー + New MCP Serverをクリック

前の手順でコピーしたMCP URLとトークンを使用するように設定を更新します。例:

json


{
  "mcpServers": {
    "snowflake-tools": {
      "url": "https://2255.apim.mcp.workato.com?wkt_token=YOUR_API_TOKEN"
    },
    "github-tools": {
      "url": "https://387.apim.mcp.workato.com/abc247/example-collection-name-v1?wkt_token=YOUR_API_TOKEN"
    }
  }
}

変更を保存します。

MCPツールを使用するには、Cursorエージェントで新しいチャットを作成します。

MCPサーバーをAIモデル組織と共有するには、Cursor MCPサーバー公開を参照してください。

Workato Identity認証を使用したGemini Enterprise MCP構成

Gemini Enterpriseでは、独自のOAuth設定画面でClient ID、Client Secret、Scopeを入力する必要があります。 Workato Identityは、登録リクエストを送信したときにDynamic Client Registration（DCR）を通じてこれらの値を発行します。

開始する前に、次の点を確認してください:

MCPサーバーがWorkato Identityアクセスを使用していること。アクセス方法を切り替えるには、Use Workato Identity for accessを参照してください。
ユーザーがサーバーへのアクセス権を持つエンドユーザーグループに属していること。詳細については、End-user groupsを参照してください。

各登録リクエストごとに、新しいClient IDとClient Secretのペアが作成されます。これら両方の値は、Workspace admin > API clientsではなく、登録レスポンスから取得します。

次の手順を完了して、MCPサーバーをGemini Enterpriseに追加します。

MCPサーバーのDetailsタブに移動し、Remote MCP URLをコピーします。

Details tab showing Workato Identity as the authentication method and the Remote MCP URL with a Copy button. MCPサーバーのDetailsタブに表示されるRemote MCP URL

ブラウザでMCP_SERVER_URL/.well-known/oauth-protected-resourceを開き、MCP_SERVER_URLをコピーしたRemote MCP URLに置き換えます。

authorization_servers配列から、かっこや引用符を含まない認可サーバーURLをコピーします。

ブラウザでAUTHORIZATION_SERVER_URL/.well-known/oauth-authorization-serverを開きます。 AUTHORIZATION_SERVER_URLを前のステップで取得した値に置き換えます。表示されるページがOAuthディスカバリードキュメントです。次の値をコピーします:

registration_endpoint
authorization_endpoint
token_endpoint
scopes_supported

ターミナルで次のコマンドを実行し、次のプレースホルダーを置き換えます。

REGISTRATION_ENDPOINT: ディスカバリードキュメントのregistration_endpoint値。
REDIRECT_URI: 外部MCPクライアントが提供するリダイレクトURI。 Gemini Enterpriseにはhttps://vertexaisearch.cloud.google.com/oauth-redirectを使用してください。
CLIENT_NAME: クライアントの名前。
SCOPES: scopes_supportedから取得した値をスペース区切りで並べた一覧。カンマは使用できません。

shell

curl -X POST "REGISTRATION_ENDPOINT" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "client_name": "CLIENT_NAME",
    "redirect_uris": ["REDIRECT_URI"],
    "grant_types": ["authorization_code", "refresh_token"],
    "response_types": ["code"],
    "token_endpoint_auth_method": "client_secret_post",
    "scope": "SCOPES"
  }'

JSONレスポンスからclient_id、client_secret、scopeをコピーします。サーバー側で、要求した値に加えてScopeを追加する場合があります。

レスポンス例

json

{
  "client_id": "CLIENT_ID",
  "client_id_issued_at": 1700000000,
  "client_secret_expires_at": 0,
  "token_endpoint_auth_method": "client_secret_post",
  "redirect_uris": ["REDIRECT_URI"],
  "grant_types": ["authorization_code", "refresh_token"],
  "response_types": ["code"],
  "scope": "openid profile email claudeai",
  "client_secret": "CLIENT_SECRET"
}

外部MCPクライアントで、次の値を入力します。項目名はGemini Enterpriseに合わせたものであり、他のMCPクライアントでは異なる場合があります。

フィールド	値
MCPサーバーURL	MCPサーバーのDetailsタブに表示されるRemote MCP URL
認可URL	ディスカバリードキュメントの`authorization_endpoint`
トークンURL	ディスカバリードキュメントの`token_endpoint`
Client ID	登録レスポンスの`client_id`
Client Secret	登録レスポンスの`client_secret`
スコープ	登録レスポンスの`scope`

これらの値をGemini Enterpriseのどこに入力するかについては、Google Cloudのドキュメント「Create the custom MCP server data store」を参照してください。

Microsoft Copilot MCP設定

Microsoft Copilotは、MCPサーバーのOAuth認証とAPIベースのアクセスをサポートしています。詳細については、Microsoft Copilot MCPサーバー設定ドキュメントを参照してください。

MCPサーバーをMicrosoft Copilotに追加するには、次の手順を完了します。

Microsoft Copilot Studioアカウントにサインインします。

サイドバーでAgentを選択し、新しいエージェントを作成します。

Nameフィールドにエージェントの名前を入力します。

任意。 Descriptionフィールドにエージェントの説明を入力します。

MCPサーバーをツールとして追加します。 MCPサーバーを追加する手順は、認証方法によって異なります:

Microsoft Copilot Studioに戻り、新しく作成したMCPサーバーに接続します。

MCPサーバーをAIモデル組織と共有するには、Microsoft Copilot MCPサーバー公開を参照してください。

最終更新日:

リモートMCPサーバー

リモートMCPサーバーのインストール

トークン認証を使用したCursor MCPリモートサーバー設定

Workato Identity認証を使用したCursor MCPリモートサーバー設定

ChatGPT MCPリモートサーバー設定

トークン認証を使用したClaude Desktop MCPリモートサーバー設定

リモートMCPサーバーをAIモデルに追加

ChatGPT MCP設定

Claude MCP設定

Cursor MCP設定

Workato Identity認証を使用したGemini Enterprise MCP構成

Microsoft Copilot MCP設定

Microsoft Copilot OAuth認証

Microsoft Copilot APIベースのアクセス

リモートMCPサーバー ​

リモートMCPサーバーのインストール ​

リモートMCPサーバーをAIモデルに追加 ​

ChatGPT MCP設定 ​

Claude MCP設定 ​

Cursor MCP設定 ​

Workato Identity認証を使用したGemini Enterprise MCP構成 ​

Microsoft Copilot MCP設定 ​

リモートMCPサーバー

リモートMCPサーバーのインストール

リモートMCPサーバーをAIモデルに追加

ChatGPT MCP設定

Claude MCP設定

Cursor MCP設定

Workato Identity認証を使用したGemini Enterprise MCP構成

Microsoft Copilot MCP設定