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エージェントコーディング環境をMCPサーバーに接続する¶

DataRobot MCPサーバーをCursor、Claude Desktop、VS Codeなどの標準的なエージェントコーディング環境に接続して、それらの環境のAIアシスタントがMCPツール、プロンプト、リソースを探索して呼び出せるようにすることができます。これにより、IDEやチャットクライアントから直接DataRobotの機能（プロジェクト、デプロイ、予測、サードパーティツールなど）を利用できます。

このガイドでは、ローカルで実行している、またはDataRobotにデプロイされているMCPサーバーを使用するように各クライアントを設定する方法について説明します。 It applies to any of the following MCP connection options:

An MCP server deployed using the DataRobot Agentic Starter template (datarobot-agent-application).
A standalone MCP server deployed using the DataRobot MCP template (af-component-datarobot-mcp).
An MCP server implemented by the DataRobot Global MCP.

MCPサーバーとエージェントアプリケーションの比較

このページでは、MCPクライアント（Cursor、Claude Desktop、VS Code）をMCPサーバーに接続する方法について説明します。 MCPサーバーをDataRobotのエージェントワークフロー（例：Agentic StarterテンプレートのLangGraphエージェント）に統合する方法については、MCPサーバーを使用したツールの統合を参照してください。

Using the DataRobot Global MCP¶

The DataRobot Global MCP is a service automatically deployed to your DataRobot instance that agentic workflows can use to access tools.

Available tools

The DataRobot Global MCP currently supports tools for predictive AI. This limitation will be removed in a future release.

設定¶

The DataRobot Global MCP requires an API key to authenticate requests. You can obtain your API key from the DataRobot UI by opening the user menu and selecting API keys and tools. See API key management for more information.

Once you have your API key, configure the MCP client to use the DataRobot Global MCP endpoint. Refer to the steps that correspond to your MCP client in the tabs below.

CursorClaude DesktopVS Code

.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "datarobot-mcp": {
      "url": "https://{DATAROBOT_URL}/api/v2/genai/globalmcp/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer <YOUR_API_KEY>"
      }
    }
  }
}

To verify the connection, save .cursor/mcp.json in the correct location, restart Cursor or reload the window, then in Chat or Composer ask the AI to list or use tools from the DataRobot MCP server.

claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "datarobot-mcp": {
      "url": "https://{DATAROBOT_URL}/api/v2/genai/globalmcp/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer <YOUR_API_KEY>"
      }
    }
  }
}

To verify the connection, save claude_desktop_config.json in the correct location, restart Claude Desktop, then ask Claude to use tools from the DataRobot MCP server.

.vscode/mcp.json

{
  "servers": {
    "datarobotMcp": {
      "type": "http",
      "url": "https://{DATAROBOT_URL}/api/v2/genai/globalmcp/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer <YOUR_API_KEY>"
      }
    }
  }
}

To verify the connection, save .vscode/mcp.json under .vscode/ or your user profile (MCP: Open User Configuration in the Command Palette), reload the window if prompted, then in Copilot Chat ask the AI to list or use tools from the DataRobot MCP server.

Using a standalone MCP server¶

You can also use a standalone MCP server that you deploy to your own infrastructure. To use a standalone MCP server, you need to configure your MCP client to use the standalone MCP server endpoint.

前提条件¶

コーディング環境を設定する前に、以下が揃っていることを確認します。

A running MCP server (local or deployed):
ローカル
- An MCP server started via the DataRobot Agentic Starter template (default port 9000) or the DataRobot MCP template (default port 8080).
- ベースURL（例：http://localhost:9000/mcpまたはhttp://localhost:8080/mcp）。
デプロイ完了
- MCP server deployed to DataRobot; you will need the MCP endpoint URL (e.g., https://{DATAROBOT_URL}/api/v2/deployments/{DEPLOYMENT_ID}/directAccess/mcp).
- Base URL (e.g., https://{DATAROBOT_URL}/api/v2/deployments/{DEPLOYMENT_ID}/directAccess/mcp)
エンドポイントと認証
"Authorization": "Bearer <YOUR_API_KEY>" (required for authentication with the MCP server)
"x-datarobot-api-token": "<YOUR_API_KEY>" (required for tool execution)

デプロイ済みMCPエンドポイントの特定

デプロイ済みMCPサーバーのエンドポイントを特定するには：

For the DataRobot MCP template, after deploying run task infra:info or check the Pulumi/output step for MCP_SERVER_MCP_ENDPOINT.
Agentic Starterのテンプレートの場合、デプロイ出力にMCPサーバーのエンドポイントが含まれます。そこに表示されているURLをクライアントに使用します。

エンドポイントリファレンス¶

コンテキスト	基本URL	備考
Agentic Starter（ローカル）	`http://localhost:9000/mcp`	Default port is 9000; set `MCP_SERVER_PORT` to change it.
MCP template (local)	`http://localhost:8080/mcp`	Default port is 8080; set `MCP_SERVER_PORT` to change it.
DataRobotへのデプロイ	`https://{DATAROBOT_URL}/api/v2/deployments/{DEPLOYMENT_ID}/directAccess/mcp`	デプロイ出力の正確なURLを使用します。

環境設定¶

You can configure your MCP client to use the MCP server endpoint. Refer to the steps that correspond to your MCP client in the tabs below.

CursorClaude DesktopVS Code

Cursor MCPのドキュメント

Cursorの現在のMCPオプションについては、CursorのMCPドキュメントを参照してください。

Configuration file location:

Project-specific: <project-root>/.cursor/mcp.json
Global: ~/.cursor/mcp.json

For a local MCP server using the DataRobot MCP template on port 8080:

.cursor/mcp.json (local)

{
    "mcpServers": {
        "datarobot-mcp": {
            "url": "http://localhost:8080/mcp",
            "headers": {
                "Authorization": "Bearer <YOUR_API_KEY>",
                "x-datarobot-api-token": "<YOUR_API_KEY>"
            }
        }
    }
}

For a local MCP server using the DataRobot Agentic Starter on port 9000:

.cursor/mcp.json (Agentic Starter local)

{
    "mcpServers": {
        "datarobot-mcp": {
            "url": "http://localhost:9000/mcp",
            "headers": {
                "Authorization": "Bearer <YOUR_API_KEY>",
                "x-datarobot-api-token": "<YOUR_API_KEY>"
            }
        }
    }
}

For a deployed MCP server:

.cursor/mcp.json (deployed)

{
    "mcpServers": {
        "datarobot-mcp": {
            "url": "https://{DATAROBOT_URL}/api/v2/deployments/{DEPLOYMENT_ID}/directAccess/mcp",
            "headers": {
                "Authorization": "Bearer <YOUR_API_KEY>",
                "x-datarobot-api-token": "<YOUR_API_KEY>"
            }
        }
    }
}

Claude DesktopはHTTP経由でリモートMCPサーバーに接続できます。 claude_desktop_config.jsonでMCPサーバーを設定します。

Claude Desktop MCPのドキュメント

Claude Desktopの現在のMCPオプションについては、Claude DesktopのMCPドキュメントを参照してください。

Configuration file location:

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

For a local MCP server using the DataRobot MCP template on port 8080:

claude_desktop_config.json (local)

{
    "mcpServers": {
        "datarobot-mcp": {
            "url": "http://localhost:8080/mcp",
            "headers": {
                "Authorization": "Bearer <YOUR_API_KEY>",
                "x-datarobot-api-token": "<YOUR_API_KEY>"
            }
        }
    }
}

For a local MCP server using the DataRobot Agentic Starter on port 9000:

claude_desktop_config.json (Agentic Starter local)

{
    "mcpServers": {
        "datarobot-mcp": {
            "url": "http://localhost:9000/mcp",
            "headers": {
                "Authorization": "Bearer <YOUR_API_KEY>",
                "x-datarobot-api-token": "<YOUR_API_KEY>"
            }
        }
    }
}

For a deployed MCP server:

claude_desktop_config.json (deployed)

{
    "mcpServers": {
        "datarobot-mcp": {
            "url": "https://{DATAROBOT_URL}/api/v2/deployments/{DEPLOYMENT_ID}/directAccess/mcp",
            "headers": {
                "Authorization": "Bearer <YOUR_API_KEY>",
                "x-datarobot-api-token": "<YOUR_API_KEY>"
            }
        }
    }
}

デプロイに認証が必要な場合は、Claude DesktopとMCPサーバーでサポートされている適切なヘッダーまたはトークンメカニズムを追加します（例：環境変数や設定フィールド。Claude Desktopのドキュメントとサーバーのドキュメントを確認してください）。

Claude Desktop MCPのデバッグ

macOSでは、MCP関連のログは多くの場合、~/Library/Logs/Claude/（例：mcp*.log）の下にあります。これを接続または認証の問題のトラブルシューティングに使用します。

VS Code（GitHub Copilotと連携）には、組み込みのMCPクライアントサポートが含まれています。 Configure remote MCP servers in an mcp.json file (HTTP servers use type, url, and optional headers).

VS Code Copilot MCPのドキュメント

For VS Code's current MCP options, the configuration schema, and security notes, see Use MCP servers in VS Code and the MCP configuration reference.

Configuration file location:

Workspace: <project-root>/.vscode/mcp.json (appropriate for shared, non-secret settings that you may commit to source control).
User profile: run MCP: Open User Configuration from your coding environment's Command Palette (⇧⌘P / Ctrl+Shift+P). Prefer this location, or another secret-management mechanism, for API keys and other credentials.

Do not commit API keys

If your MCP configuration includes headers such as Authorization or x-datarobot-api-token, do not commit those secrets to source control. Keep credentialed configuration in your user-profile mcp.json or another secure secret store.

You can also use MCP: Add Server in your coding environment's Command Palette for a guided setup. For more options, see Add and manage MCP servers in VS Code.

For a local MCP server using the DataRobot MCP template on port 8080:

.vscode/mcp.json (local, port 8080)

{
    "servers": {
        "datarobotMcp": {
            "type": "http",
            "url": "http://localhost:8080/mcp",
            "headers": {
                "Authorization": "Bearer <YOUR_API_KEY>",
                "x-datarobot-api-token": "<YOUR_API_KEY>"
            }
        }
    }
}

For a local MCP server using the DataRobot Agentic Starter on port 9000:

.vscode/mcp.json (Agentic Starter local)

{
    "servers": {
        "datarobotMcp": {
            "type": "http",
            "url": "http://localhost:9000/mcp",
            "headers": {
                "Authorization": "Bearer <YOUR_API_KEY>",
                "x-datarobot-api-token": "<YOUR_API_KEY>"
            }
        }
    }
}

For a deployed MCP server:

.vscode/mcp.json (deployed)

{
    "servers": {
        "datarobotMcp": {
            "type": "http",
            "url": "https://{DATAROBOT_URL}/api/v2/deployments/{DEPLOYMENT_ID}/directAccess/mcp",
            "headers": {
                "Authorization": "Bearer <YOUR_API_KEY>",
                "x-datarobot-api-token": "<YOUR_API_KEY>"
            }
        }
    }
}

If your deployed server requires a token, configure authentication using HTTP headers supported by your MCP server. Avoid passing tokens in URLs or query parameters to reduce the risk of credential leakage; see Use MCP servers in VS Code and your server docs.

適用と確認¶

接続を確認するには：

Save your MCP configuration in the correct location.
Restart your MCP client (or reload the window).
In your MCP client, ask the AI to list or use tools from the DataRobot MCP server.

トラブルシューティング¶

クライアントがMCPサーバーに接続できない¶

症状：IDEまたはClaudeからMCPサーバーが利用できないことが報告されるか、ツールが表示されない。

解決方法：

MCPサーバーが実行されていることを確認します。
ローカル：curl -i http://localhost:9000/またはcurl -i http://localhost:8080/を実行します（ローカルのMCPサーバー設定に合わせてポートを調整してください）。応答が正常であれば、サーバーは稼働中です。
デプロイ済み：デプロイ出力の正確なURLを使用して、curl -i <your-mcp-endpoint-url>を実行します。サーバーが認証を必要とする場合、ベアラートークンやその他のヘッダーを渡す必要が生じる可能性があります。デプロイのドキュメントを参照してください。応答が正常であれば、サーバーは稼働中です。
URLとパスの確認：クライアントとサーバーで必要な正確なベースURLとパス（/mcpなど）を使用します。
ファイアウォールとネットワークアクセスの確認：デプロイ済みサーバーの場合、ネットワークでDataRobotホストへのアウトバウンドHTTPSが許可されていることを確認します。

クライアントにツールが表示されない¶

Symptoms: Connection seems OK, but the client does not list MCP tools.

解決方法：

MCP設定を変更した後、クライアント（Cursor、Claude Desktop、またはVS Code）を再起動します。
クライアントおよびMCPサーバーのログにエラーがないか確認します（例：Cursor: Output → MCP Logs、Claude: ~/Library/Logs/Claude/）。接続に成功すると、ツールの登録と可用性に関する情報を含むMCPサーバーのログが表示されます。

認証エラー¶

症状：デプロイされたMCPサーバーにリクエストすると、401などが返される。

解決方法：

デプロイされたサーバーの認証要件（ベアラートークンなど）を確認します。
クライアントが正しいトークンや資格情報（環境変数または拡張機能の設定）で構成されていることを確認します。
DataRobotのデプロイの場合、DATAROBOT_API_TOKEN（またはサーバーで使用される同等のもの）が有効であり、デプロイへのアクセス権があることを確認します。

その他のリソース¶

MCPサーバーを使用したツールの統合 — DataRobotのエージェントワークフロー（LangGraphエージェントなど）からMCPサーバーを使用します。
DataRobot MCP template — Build and deploy standalone MCP servers with DataRobot integration.
DataRobot MCP template — Configure your MCP client — Client setup details from the template repo.
DataRobot Agentic Starterのテンプレート — MCPサーバーを含む完全なエージェントアプリケーション。
Model Context Protocol — 公式のMCP仕様。