MCPサーバーが登場しました

コーディングエージェントやAIアシスタントが、ChatGPT、Gemini、PerplexityなどのAI検索エンジンに自分で質問し、結果を読み取れます。

得られる結果

• run_prompt: 任意のエンジンに質問を送り、回答が届くまで待ちます。ツール呼び出し1回で完結します。
• submit_promptとget_task: 時間のかかる処理をキューに入れ、後で結果を読み取ります。
• REST APIと同じAPIキー、エンジン、クレジット単価を使います。

仕組み

MCPは、AIエージェントが外部ツールを呼び出すためのオープン標準です。エージェントのMCP設定にquerying.aiのサーバーとAPIキーを追加すると、エージェントが作業中にAI検索エンジンへ直接質問します。市場を調べ、エンジンがブランドをどう説明しているかを確かめ、下書きのための出典を集められます。

エージェントは呼び出しごとにエンジンと国を選び、コードがAPIから受け取るのと同じJSONを受け取るため、実際の回答に基づいて判断できます。

活用例

• コンテンツを書く前に、ChatGPTやGeminiがその質問にどう答えるかをコーディングエージェントに確認させられます。
• リサーチエージェントに複数エンジンの回答と出典を集めさせ、要約させられます。

使い方

エージェントが MCP サーバーを登録する場所にサーバーを追加します。Claude Code と Codex は QUERYING_API_KEY 環境変数からキーを読むため、エージェントを起動するシェルでこの変数を設定してください。

claude mcp add --transport http querying \
  https://mcp.querying.ai/mcp \
  --header 'Authorization: Bearer ${QUERYING_API_KEY}'

そのほかのクライアントには mcp.json の項目を貼り付け、YOUR_API_KEY をダッシュボードで作成したキーに置き換えます。サーバーは https://mcp.querying.ai/mcp で Streamable HTTP を使って通信します。

ツール

接続すると、エージェントがこれらのツールを呼び出します。モニタリングのツールはダッシュボードと同じモニターを読み書きし、すべてのタスクは API 呼び出しと同じくアクティビティに記録されます。

run_prompt

プロンプトを送り、回答を待ちます。待つのはツール自身のタイムアウト（既定180秒、最大900秒）までで、その時点で実行中のタスクは get_task で取得するタスク ID として返ります。

submit_prompt

プロンプトを送り、キューに入ったタスクをすぐに返します。

get_task

送信済みタスクの状態、または完了したレスポンスを読みます。

research_prompts

トピックを渡すと、人々が AI アシスタントに尋ねる質問を月間検索需要の順に返し、モニターで追うべきセットも示します。KR と US、12クレジット。

scrape_page

Web ページを1つ渡すと、本文を画像、タイトル、著者、公開日とともに Markdown で返します。1ページ1クレジット。

create_monitor

スケジュール実行のモニターを作成します。実行ごとにプロンプト × エンジン分のタスクのクレジットを使い、モニターの周期で繰り返します。

run_monitor

今すぐ実行します。スケジュール実行1回分と同じクレジットを使います。

get_monitor_analytics

各種比率、同じ長さの前の期間、パーセントポイントの変化、エンジン別の比率、シェア・オブ・ボイス、機会、カバレッジ。

get_monitor_results

採点された回答の行。includeEvidence を付けると、保存された回答テキストと引用も返ります。

get_monitor_answer

回答1件の全体。Markdown、出典、採点に使った別名と競合。

料金

MCPから開始したタスクもAPIと同じクレジットを使い、完了時に課金されます。