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MCP の紹介

MCP（Model Context Protocol）は、AI アシスタントが外部ツールを呼び出してコンテキスト情報を取得できるようにするオープンプロトコルです。Linkly AI Desktop には MCP サービスが組み込まれており、インストール後に自動起動するため、追加の設定は不要です。 Linkly AI の MCP エンドポイントを AI アシスタントに追加するだけで、AI がローカルドキュメントを直接検索、閲覧、読み取りできるようになります。

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3 つのアクセスモード

Linkly AI は異なるシナリオに対応した 3 つの MCP アクセスモードを提供しています：

ローカルアクセス

ローカルマシンの AI ツールで直接使用できます。追加設定は不要です。Claude Code、Cursor などのローカルアプリに適しています。エンドポイント：http://127.0.0.1:60606/mcp

LAN アクセス

同じネットワーク上の他のデバイスからも接続できます。LAN アクセスを有効にしてアクセストークンを使用する必要があります。エンドポイント：http://{LAN IP}:60606/mcp

リモートアクセス（パブリック）

トンネルを通じてパブリックネットワークからリモートアクセスできます。ChatGPT、Claude.ai などのオンライン AI アプリに適しています。Pro 限定。エンドポイント：https://mcp.linkly.ai/mcp
このページではローカルアクセスと LAN アクセスの設定方法を説明します。どちらも無料の機能です。リモートアクセス（パブリック）については、リモートアクセスガイドをご参照ください——こちらは Pro 限定の機能です。クラウドの AI に読ませたいのが特定の一群の資料だけであれば、無料のクラウドライブラリの方が適していることが多く、各経路の使い分けは統合の概要をご覧ください。

HTTP MCP（推奨）

ほとんどの AI アシスタントは HTTP トランスポートプロトコルをサポートしており、Linkly AI の MCP エンドポイントに直接接続できます。CLI のインストールは不要です

Stdio MCP

一部の AI アシスタントは stdio トランスポートプロトコルのみをサポートしており、Linkly AI CLI をブリッジとして使用する必要があります
どちらを選ぶか迷った場合は、HTTP MCP を選んでください。AI アシスタントが HTTP トランスポートを明示的にサポートしていない場合のみ、Stdio 方式を使用してください。

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前提条件

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Linkly AI Desktop をインストールして起動

linkly.ai からデスクトップアプリをダウンロードしてインストールします。初回起動後に初期化ウィザードを完了すると、アプリが自動的にドキュメントのインデックス作成を開始します。
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MCP サービスの起動を確認

Linkly AI Desktop を起動すると、MCP サービスが自動的に実行されます。メインウィンドウ左サイドバー下部のエージェントアイコンをクリックし、「エージェントの利用」ページを開きます：
  • 「管理」セクションの「ローカルアクセスを許可」の行に、サービスが実行中かどうかが表示されます；
  • 「連携」セクションの「MCP 接続設定を表示」に、実際のアドレスとポート番号があります。
デフォルト MCP エンドポイント：http://127.0.0.1:60606/mcp
Stdio MCP 方式を選択する場合は、追加で Linkly AI CLI のインストール が必要です。

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使い方

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HTTP MCP（推奨）

HTTP/StreamableHTTP トランスポートプロトコルをサポートする AI アシスタントに適用されます。CLI のインストールは不要で、直接接続できます。
ターミナルで以下を実行：
URL 末尾の ?client= は省略できます。付けておくと、「エージェントの利用」ページのアクセス記録でどのクライアントからの呼び出しかが分かります。
60606 は MCP サービスのデフォルトポートです。接続できない場合は、「エージェントの利用」ページで「MCP 接続設定を表示」をクリックし、実際のアドレスとポート番号を確認してください。

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Stdio MCP

stdio トランスポートプロトコルをサポートする AI アシスタントに適用されます。まず Linkly AI CLI をインストール し、linkly mcp を stdio ブリッジコマンドとして AI アシスタントに設定します。 以下の例の --client は、デスクトップアプリのアクセスログに表示されるアプリ名を指定します。
ターミナルで以下を実行：

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LAN アクセス

同じネットワーク上の他のデバイス（別のパソコン、NAS 上の n8n など）から Linkly AI にアクセスする必要がある場合は、LAN アクセスモードを有効にできます。
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LAN アクセスを有効化

Linkly AI Desktop のメインウィンドウ左サイドバー下部のエージェントアイコンをクリックして「エージェントの利用」ページを開き、「管理」セクションで「LAN アクセスを許可」をオンにします。「ローカルアクセスを許可」もオンのままにしておく必要があります。オフだとこのスイッチはオンにできません。初めてオンにしたときに、アプリがアクセストークンを自動生成します。
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LAN アドレスとアクセストークンを取得

「連携」セクションで「MCP 接続設定を表示」をクリックすると、ダイアログの「LAN」セクションに以下が表示されます：
  • アドレス：http://192.168.x.x:60606/mcp のような形式で、そのままコピーできます
  • トークン：既定では伏せられています。目のアイコンをクリックすると表示され、コピーボタンで直接コピーすることもできます
このセクションには JSON の設定もあり、その中の <トークン> と「あなたのアプリ名」を実際の値に置き換えれば、接続するデバイスでそのまま使えます。トークンを再生成すると、設定済みの LAN クライアントはすべて新しいトークンに更新する必要があります。
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他のデバイスで設定

他のデバイスの AI ツールで MCP サーバーを追加する際、LAN アドレスをエンドポイントとして使用し、リクエストヘッダーにアクセストークンを含めてください：
LAN アクセスには、HTTP トランスポートをサポートする AI ツールが必要です。Stdio ブリッジ（linkly mcp）はこのマシンのデスクトップアプリにのみ接続し、LAN には対応していません。上記の設定はご自身で入力してください。アクセストークンをどの AI との会話にも貼り付けないでください。AI アシスタントに設定を任せることもしないでください。会話の内容はモデルの提供元に送られ、会話履歴に残ります。トークンが会話に出てしまった場合は、「MCP 接続設定を表示」で再生成してください。Linkly AI CLI を使用する場合は、ご自身のターミナルで LAN アドレスとアクセストークンを一度保存しておけば、以降は --lan を付けるだけで接続できます：
LAN アクセスは HTTP 平文通信を使用しています。家庭など信頼できるネットワーク内でのみ使用することをお勧めします。公共の WiFi や信頼できないネットワーク環境では、この機能を有効にしないでください。

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設定した後は再読み込みが必要です

MCP の設定を書き込んでも、新しいツールは今開いている会話にはすぐには現れません — 大半の AI クライアントは、セッションが始まったその瞬間にツール一覧を一度だけ読み込みます。これはクライアント側の読み込みの仕組みであって、設定ミスではありません。 方法は 2 つ。まず 1 つ目を試してください：
  1. 新しい会話を始める（コマンドラインツールの場合は、いったん終了して新しいセッションを開く）。すでに進行中の会話は開始時点のツール一覧を使い続けるため、新しく始めれば最新のものが読み込まれます。
  2. クライアントを完全に終了してから、開き直す。 1 つ目で解決しないときはこちらを使います — ウィンドウを閉じることは終了ではない点に注意してください：macOS では Cmd + Q を押すかメニューバーから「終了」を選び、Windows ではタスクトレイからも終了しているか確認します。
再読み込みが済んだら、下の検証手順に戻ってください。ツールが 1 つも欠けておらず、特定のツールだけが使えない場合は、この下の《新しく追加されたツールが表示されない場合》をご覧ください。

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統合の検証

設定完了後、AI アシスタントで以下のプロンプトを送信して検証できます：

ドキュメントの中から XX に関する内容を検索して

統合が成功していれば、AI アシスタントが Linkly AI の search ツールを呼び出し、ローカルドキュメントの関連結果を返します。

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新しく追加されたツールが表示されない場合

Linkly AI では MCP ツールを随時追加しています。多くの AI クライアントはセッションが始まったその瞬間にツール一覧を一度だけ取得し、その後は自動的に更新しません。そのため、新しく追加されたツールはクライアントが一覧を取得し直すまで表示されません。 このドキュメントに記載されているツールがクライアント側に見当たらない場合：
  1. クライアントで接続を更新します。ChatGPT の場合は 設定 → コネクタ → 該当のコネクタ → 更新（Refresh）。
  2. それでも表示されない場合は、接続を削除してから追加し直してください。
  3. 新しい会話を開始してください。進行中の会話は、開始時点のツール一覧を使い続けます。

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Skills との併用

MCP の設定と同時に Linkly AI Skills のインストール を強くお勧めします。Skills は AI アシスタントに Linkly AI のツールを効率的に使う方法を教えます。いつ検索し、いつアウトラインを閲覧し、いつ全文を読むべきか、また長いドキュメントのページ分割読み取りの処理方法なども含まれます。

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...

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パラメータ説明

MCP サービスは 9 つのツール（クラウドゲートウェイでは library_search と library_link が加わり 11 個）を公開しており、段階的なドキュメントアクセスワークフローを構成します：
  • search — ハイブリッド検索（BM25 + ベクトル）、メインエントリーポイント
  • outline — ドキュメントアウトライン
  • grep — 単一ドキュメント内の正規表現マッチング
  • read — 行ベースのドキュメント読み取り
  • list_libraries — 利用可能なナレッジライブラリの一覧
  • explore — ドキュメントコレクションの俯瞰
  • find_paths — キーワードでフォルダパスを特定し、search の path_glob に渡す
  • list — コンテナ内の項目を列挙する：ディスクのディレクトリ（folder）、ライブラリ（library）、ノート（notes）
  • note_save — ノートを作成または編集する。書き込みあり（ローカル接続では唯一の書き込みツール）
  • library_search — まだリンクしていないものも含め、クラウドライブラリのカタログを検索する（クラウドゲートウェイ専用）
  • library_link — クラウドライブラリをリンクして検索可能にする、または action: "unlink" で指定したライブラリのリンクを解除する（クラウドゲートウェイ専用、書き込みあり）
note_save（およびクラウドゲートウェイ上の library_link）以外はすべて読み取り専用で、あなたのドキュメントを一切変更しません。 成功した各応答には UTC タイムスタンプが付加されます：Markdown 出力では末尾に [meta] now=... 行、JSON 出力ではトップレベルの _meta.now フィールドとして付き、「先月」のような相対日付の計算に利用できます。エラー応答にはこのメタデータは付加されません。 完全なパラメータ表、返却フィールド、レスポンスメタデータ形式、使用例については、Linkly AI MCP ツールの紹介 を参照してください。