AI エージェント接続（MCP）

コマンド 1 つです — プロンプトが出たらキーを追加し、接続できたか確認します：

claude mcp add --transport http datasinking https://api.datasink.ing/mcp \
  --header "Authorization: Bearer YOUR_KEY"

claude mcp list        # → datasinking: ✔ Connected

--scope user を付けると、このプロジェクト だけでなくすべてのプロジェクトで使えるようになります。Claude Code はサーバーの ヘルスチェックを自分で行うため、claude mcp get datasinking で 接続に失敗した理由が正確にわかります。

Settings → Connectors → Add → Add custom connector を開き、 https://api.datasink.ing/mcp を貼り付けて認証 プロンプトを完了します。この用途で JSON ファイルを編集しないでください。また mcp-remote も使わないでください — あの ファイルは stdio 専用で、url キーを 受け付けません。

{
  "mcpServers": {
    "datasinking": {
      "url": "https://api.datasink.ing/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer ${env:DATASINK_API_KEY}" }
    }
  }
}

Cursor が展開するのは ${env:NAME} です — Claude Code の ような ${NAME} ではありません。 編集後は Cursor を再起動してください。接続エラーは Output → MCP Logs に表示されます。

[mcp_servers.datasinking]
url = "https://api.datasink.ing/mcp"
bearer_token_env_var = "DATASINK_API_KEY"

Codex には type フィールドはありません — トランスポートは url と command のどちらを書いたかで自動判定 されます。ヘッダーのキーは http_headers で、 headers ではありません。また bearer_token を直接書くと拒否される ので、環境変数を使ってください。

この 2 つは別製品で、設定ファイルも別々です — 設定が「効かない」と 言われる最もよくある原因がこれです：

// WorkBuddy (desktop app) — ~/.workbuddy/mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "datasinking": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "datasinking-mcp"],
      "env": { "DATASINK_API_KEY": "YOUR_KEY" }
    }
  }
}

WorkBuddy の公式ドキュメントにある設定は stdio 専用です。 type: "http" の形式が使えるのは CodeBuddy Code で、こちらは設定を ~/.codebuddy/.mcp.json に保管します。 どちらを編集した場合も、アプリを再起動してください。

ローカル・stdio・Node 18+ または Python 3.8+：

{
  "mcpServers": {
    "datasinking": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "datasinking-mcp"],
      "env": { "DATASINK_API_KEY": "YOUR_KEY" }
    }
  }
}

# Python instead of Node:
#   "command": "uvx", "args": ["--from", "datasinking[mcp]", "datasinking-mcp"]