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# 統合の概要

> Linkly AI を AI ツールにつなぐ経路は 4 つだけです。まず違いを押さえてから、お使いのクライアント個別の設定ページへお進みください。

Linkly AI は **MCP（Model Context Protocol）** を通じて、検索能力を AI アシスタントに委ねます。20 を超えるクライアントの設定ページは見た目こそバラバラですが、その下にあるのは**4 つの接続経路**だけです。自分がどれを通るべきかを先に見極めてから該当するクライアントのページを開けば、無駄な試行錯誤を大きく減らせます。

***

## 4 つの経路

| 経路                  | つなぎ方                                                 | 向いている人                           | デスクトップアプリの起動  | 費用  |
| ------------------- | ---------------------------------------------------- | -------------------------------- | ------------- | --- |
| **ローカル MCP（HTTP）**  | `http://127.0.0.1:60606/mcp`、サーバー名は `linkly-ai`      | このマシン上で動くクライアント。**大多数はこれ**       | 必要            | 無料  |
| **CLI ブリッジ（stdio）** | コマンド `linkly`、引数 `mcp`                               | stdio トランスポートしか対応していないクライアント     | 必要            | 無料  |
| **クラウドライブラリ**       | `https://mcp.linkly.ai/mcp`、サーバー名は `linkly-ai-cloud` | コンテンツをマシンから切り離し、常時オンラインにしたい人     | **不要**        | 無料  |
| **リモートトンネル**        | `https://mcp.linkly.ai/mcp`（リクエストがマシンまで通ります）         | クラウドの AI アプリに**マシン上のすべて**を読ませたい人 | 必要。さらにトンネル接続も | Pro |

<Tip>\*\*迷ったら 1 つ目です。\*\*Claude Code、Cursor、Cherry Studio のように自分のマシンにインストールして使うクライアントなら、ローカル MCP がいちばん手間がかかりません。デスクトップアプリを起動すれば MCP サービスは自動で準備完了、アカウントもインターネット接続も不要です。</Tip>

### すばやく見分ける

<Steps>
  <Step title="クライアントはどこで動いていますか？">
    **自分のマシン上**（Claude Code、Cursor、Cherry Studio、Raycast など）→ **ローカル MCP** へ。stdio しか対応していないクライアントなら **CLI ブリッジ** に切り替えます。

    **他社のサーバー上**（ChatGPT、Claude.ai のようなウェブアプリ）→ あなたの `127.0.0.1` には到達できないため、後半 2 つのクラウド経路のいずれかになります。
  </Step>

  <Step title="AI にどこまで読ませますか？">
    **特定の一群のドキュメントだけでよい** → [クラウドライブラリ](/docs/ja/use-cloud-library)にその分だけプッシュします。無料アカウントで使えて、しかも**マシンの電源が落ちていても検索できます**。

    **マシン上のすべてのドキュメントを読ませたい** → [リモートアクセストンネル](/docs/ja/use-in-remote)を使います。Pro 限定の機能で、デスクトップアプリを起動したままトンネルを維持し続ける必要があります。
  </Step>
</Steps>

<Note>後半 2 つの経路は同じエンドポイント `https://mcp.linkly.ai/mcp` を共有しており、**検索時にクラウドライブラリを指定したかどうか**で振り分けられます。指定すればクラウド上の複製を検索し、指定しなければ既定であなたのマシンへ通り抜けます（つまりトンネル経由です）。そのためクライアント側で別々のサーバー名（`linkly-ai-cloud` と `linkly-ai`）を付けておけば、2 つの経路を同時に設定しておいても干渉しません。</Note>

***

## 共通の前提

どの経路を選ぶ場合でも、先にこの 2 つを済ませておくことをおすすめします：

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="デスクトップアプリを入れて起動する" icon="desktop" href="/docs/ja/quickstart">
    MCP サービスはデスクトップアプリと一緒に自動起動します。既定のポートは `60606` で、使用中の場合は自動的にずれます。実際のポートは **設定 → MCP** で確認できます。
  </Card>

  <Card title="Linkly AI Skills を入れる" icon="wand-magic-sparkles" href="/docs/ja/use-skills">
    Skills は AI アシスタントに**いつ検索し、いつアウトラインを見て、長文をどう分割して読むか**を教えます。同じツールでも、Skills を入れたアシスタントは明らかに上手に使いこなします。
  </Card>
</CardGroup>

<Card title="AI に設定してもらう" icon="robot" href="/docs/ja/agent-setup">
  コマンドを実行できる AI アシスタントがすでに手元にありますか？次の一文を送れば、ドキュメントを読んだうえで最後まで案内してくれます：

  ```
  Agent Skill linkly-ai-skills をインストールして、LinklyAI のツールインテグレーションを完了してください。参考：https://linkly.ai/docs/ja/use-skills
  ```
</Card>

***

## クライアント別の設定ページ

### AI アシスタント

<CardGroup cols={3}>
  <Card title="Claude" href="/docs/ja/integration/use-in-claude">
    ウェブ版、クラウド経路
  </Card>

  <Card title="Claude Cowork" href="/docs/ja/integration/use-in-cowork">
    デスクトップアシスタント
  </Card>

  <Card title="ChatGPT" href="/docs/ja/integration/use-in-chatgpt">
    ウェブ版、クラウド経路
  </Card>

  <Card title="OpenClaw" href="/docs/ja/integration/use-in-openclaw">
    オープンソースの Agent プラットフォーム
  </Card>

  <Card title="Cherry Studio" href="/docs/ja/integration/use-in-cherry-studio">
    マルチモデルクライアント
  </Card>

  <Card title="Raycast AI" href="/docs/ja/integration/use-in-raycast">
    macOS 効率化ツール、CLI ブリッジが必要
  </Card>

  <Card title="QwenPaw" href="/docs/ja/integration/use-in-qwenpaw">
    Qwen のエージェント
  </Card>

  <Card title="WorkBuddy" href="/docs/ja/integration/use-in-workbuddy">
    AI ワークアシスタント
  </Card>

  <Card title="QoderWork" href="/docs/ja/integration/use-in-qoderwork">
    デスクトップ AI ワークアシスタント
  </Card>
</CardGroup>

### コーディング AI エージェント

<CardGroup cols={3}>
  <Card title="Cursor" href="/docs/ja/integration/use-in-cursor">
    AI エディタ
  </Card>

  <Card title="Windsurf" href="/docs/ja/integration/use-in-windsurf">
    AI IDE
  </Card>

  <Card title="GitHub Copilot" href="/docs/ja/integration/use-in-github-copilot">
    VS Code 内で利用
  </Card>

  <Card title="Codex" href="/docs/ja/integration/use-in-codex">
    OpenAI のコマンドラインアシスタント
  </Card>

  <Card title="Claude Code" href="/docs/ja/integration/use-in-claude-code">
    Anthropic のコマンドラインアシスタント
  </Card>

  <Card title="Gemini CLI" href="/docs/ja/integration/use-in-gemini-cli">
    Google のターミナルエージェント
  </Card>

  <Card title="ZCode" href="/docs/ja/integration/use-in-zcode">
    GLM ベースのコーディングエージェント
  </Card>

  <Card title="Kimi Code" href="/docs/ja/integration/use-in-kimi-code">
    Kimi のコマンドラインエージェント
  </Card>
</CardGroup>

### AI ワークフローとその他

<CardGroup cols={3}>
  <Card title="n8n" href="/docs/ja/integration/use-in-n8n">
    ワークフロー自動化
  </Card>

  <Card title="Dify" href="/docs/ja/integration/use-in-dify">
    AI アプリケーション開発プラットフォーム
  </Card>

  <Card title="LM Studio" href="/docs/ja/integration/use-in-lm-studio">
    ローカル大規模言語モデルのクライアント
  </Card>
</CardGroup>

***

## お使いのクライアントが見当たらない場合

MCP はオープンなプロトコルなので、対応しているクライアントであれば何でも Linkly AI につなげられます。上のページは、よく使われるクライアントについてクリック手順を細かく書いてあるだけで、**設定の中身そのものは共通です**：

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="HTTP / StreamableHTTP に対応" icon="globe">
    URL に `http://127.0.0.1:60606/mcp`、サーバー名に `linkly-ai` を入れます。認証ヘッダーは不要です。
  </Card>

  <Card title="stdio のみ対応" icon="terminal">
    コマンドに `linkly`、引数に `mcp` を入れます。先に [CLI のインストール](/docs/ja/use-cli)が必要です。
  </Card>
</CardGroup>

設定が終わったら、ひとこと検索させれば動作確認できます：

<Prompt description="ドキュメントの中から XX に関する内容を検索して">ドキュメントの中からプロジェクト管理に関する内容を検索して</Prompt>

専用の設定ページがほしいクライアントがあれば、[コミュニティ](/docs/ja/community)からお知らせください。

***

## 関連ページ

* [MCP の使い方](/docs/ja/use-mcp) —— ローカルと LAN、2 つのモードの完全な設定方法
* [CLI の使い方](/docs/ja/use-cli) —— stdio ブリッジとコマンドラインからの検索
* [リモートアクセス](/docs/ja/use-in-remote) —— Pro 限定のパブリックトンネル
* [クラウドライブラリの使い方](/docs/ja/use-cloud-library) —— マシンの起動に依存しない経路
* [ツール紹介](/docs/ja/tools-intro) —— AI アシスタントが手にする各ツールとそのパラメータ
* [Skills の使い方](/docs/ja/use-skills) —— AI アシスタントにツールを正しく使わせる