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# W&B MCP サーバーを使用する

> IDE や AI エージェントを W&B Model Context Protocol (MCP) サーバーに接続し、Workspace のデータやドキュメントにアクセスします。

Model Context Protocol (MCP) を使用すると、LLM エージェントはデータを効率的にクエリして分析でき、トークンコストを最小限に抑えられます。このページでは、W\&B MCP サーバーを使用して IDE または MCP クライアントから W\&B データをクエリおよび分析し、さらにクライアントに W\&B のドキュメントへのプログラムによるアクセスを付与することで、W\&B 関連のクエリに対してより正確な応答を生成できるようにする方法を説明します。

これは、以下を含むほとんどの IDE、コーディングクライアント、チャットエージェントとネイティブに統合されます。

* Cursor
* Visual Studio Code (VS Code)
* Claude Code
* Codex
* Gemini CLI
* Mistral LeChat
* Claude Desktop

W\&B MCP サーバーは、[ホスト型](#use-w\&b’s-remote-mcp-server) と [ローカル](#set-up-a-local-version-of-the-w\&b-mcp-server) のバリアントをサポートしています。ホスト型バージョンは [W\&B 専用クラウドのデプロイ](/ja/platform/hosting/hosting-options/dedicated-cloud) のみをサポートします。ローカルバージョンは、専用クラウドと [セルフマネージドのデプロイ](/ja/platform/hosting/hosting-options/self-managed) の両方をサポートします。

<div id="wb-mcp-server-capabilities">
  ## W\&B MCP サーバー でできること
</div>

MCP サーバー を使用すると、Experiments の分析、トレースのデバッグ、Reports の作成、アプリケーションへの W\&B 機能の統合に関するサポートを受けることができます。

次のプロンプト例は、MCP サーバー に接続した agent が実行できるタスクの例を示しています。

* your-team-name/your-project-name で、eval/accuracy が高い run 上位 5 件を表示してください。
* 私の hiring agent predict トレースのレイテンシは、この数か月でどのように変化しましたか？
* 先月 hiring agent が行った判断を比較する wandb レポートを生成してください。
* Weave でリーダーボードを作成するにはどうすればよいですか？SupportBot に聞いてください。

<div id="available-tools">
  ### 利用可能なツール
</div>

W\&B MCP サーバー を使用すると、エージェントは次のツールにアクセスできます。

| Tool                               | Description                         | Example Query             |
| ---------------------------------- | ----------------------------------- | ------------------------- |
| **query\_wandb\_tool**             | W\&B の run、メトリクス、Experiments をクエリする | *"損失 \< 0.1 の run を表示して"* |
| **query\_weave\_traces\_tool**     | LLM のトレースと評価を分析する                   | *"平均レイテンシは？"*             |
| **count\_weave\_traces\_tool**     | トレースをカウントし、ストレージのメトリクスを取得する         | *"失敗したトレースはいくつ？"*         |
| **create\_wandb\_report\_tool**    | W\&B Reports をプログラムから作成する           | *"パフォーマンスレポートを作成して"*      |
| **query\_wandb\_entity\_projects** | entity のプロジェクトを一覧表示する               | *"どのプロジェクトがありますか？"*       |
| **query\_wandb\_support\_bot**     | W\&B ドキュメントのサポートを利用する               | *"Sweeps はどうすれば使用できますか？"* |

<div id="use-wbs-remote-mcp-server">
  ## W\&B のリモート MCP サーバーを使用する
</div>

W\&B では、インストール不要のホスト型 MCP サーバー `https://mcp.withwandb.com` を提供しています。以下では、このホスト型サーバーを各種 AI アシスタントや IDE で設定する方法を説明します。

<div id="prerequisites">
  ### 前提条件
</div>

* W\&B 専用クラウドのデプロイ。
* W\&B APIキー。[wandb.ai/authorize](https://wandb.ai/authorize) で新しく作成できます。
* キーを `WANDB_API_KEY` という環境変数に設定します。

<div id="configure-your-mcp-client">
  ### MCP クライアントを設定する
</div>

MCP クライアントの手順が記載されているタブを選択してください。

<Tabs>
  <Tab title="Cursor">
    Cursor では、[ワンクリック インストール リンク](cursor://anysphere.cursor-deeplink/mcp/install?name=wandb\&config=eyJ0cmFuc3BvcnQiOiJodHRwIiwidXJsIjoiaHR0cHM6Ly9tY3Aud2l0aHdhbmRiLmNvbS9tY3AiLCJoZWFkZXJzIjp7IkF1dGhvcml6YXRpb24iOiJCZWFyZXIgWU9VUl9XQU5EQl9BUElfS0VZIiwiQWNjZXB0IjoiYXBwbGljYXRpb24vanNvbiwgdGV4dC9ldmVudC1zdHJlYW0ifX0=)を使用して W\&B サーバーを自動でインストールできます (`Authorization` フィールドに `Bearer <your-wandb-api-key>` を追加する必要があります) 。または、以下の手順で手動でインストールすることもできます。

    1. macOS では、**Cursor** メニューを開き、**Settings** を選択してから **Cursor Settings** を選択します。Windows または Linux では、**Preferences** メニューを開き、**Settings** を選択してから **Cursor Settings** を選択します。
    2. Cursor Settings メニューで、**Tools and MCP** を選択します。Tools メニューが開きます。
    3. Installed MCP Servers セクションで、**Add Custom MCP** を選択します。`mcp.json` 設定ファイルが開きます。
    4. 設定ファイルの `mcpServers` JSON オブジェクトに、次の `wandb` オブジェクトを追加します。

    ```json theme={null}
    {
      "mcpServers": {
        "wandb": {
          "transport": "http",
          "url": "https://mcp.withwandb.com/mcp",
          "headers": {
            "Authorization": "Bearer <your-wandb-api-key>",
            "Accept": "application/json, text/event-stream"
          }
        }
      }
    }
    ```

    5. 変更を反映するために、Cursor を再起動します。
    6. 「W\&B アカウント内の Projects を一覧表示して。」というプロンプトを入力し、チャットエージェントが W\&B MCP サーバーにアクセスできることを確認します。

    詳細については、[Cursor のドキュメント](https://cursor.com/docs/context/mcp) を参照してください。
  </Tab>

  <Tab title="Claude Code">
    Claude Code に W\&B MCP サーバーを追加するには、次のコマンドの `Authorization` ヘッダーをお使いの W\&B APIキーに更新し、ターミナルで実行します。

    ```bash theme={null}
    claude mcp add --transport http wandb https://mcp.withwandb.com/mcp \
      --header "Authorization: Bearer <your-wandb-api-key>"
    ```

    グローバル設定にするには `--scope user` を追加し、現在のプロジェクトのみに設定する場合は省略します。

    詳細については、[Claude Code のドキュメント](https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code/mcp)を参照してください。
  </Tab>

  <Tab title="Codex">
    W\&B MCP サーバーを Codex に追加するには、次のコマンドの `--bearer-token-env-var` 引数を、W\&B APIキーを含む環境変数に合わせて更新し、その後ターミナルで実行します。

    ```bash theme={null}
    export WANDB_API_KEY=<your-wandb-api-key>
    codex mcp add wandb --url https://mcp.withwandb.com/mcp --bearer-token-env-var <your-wandb-api-key-environment-variable>
    ```
  </Tab>

  <Tab title="OpenAI">
    W\&B MCP サーバーを OpenAI の call に追加するには、OpenAI responses の設定の `tools` フィールドにサーバーの情報を追加します。

    ```python theme={null}
    from openai import OpenAI
    import os

    client = OpenAI()

    resp = client.responses.create(
        model="gpt-4o",
        tools=[{
            "type": "mcp",
            "server_label": "wandb",
            "server_description": "Query W&B data",
            "server_url": "https://mcp.withwandb.com/mcp",
            "authorization": os.getenv("<your-wandb-api-key>"),
            "require_approval": "never",
        }],
        input="List the projects in my W&B account.",
    )

    print(resp.output_text)
    ```
  </Tab>

  <Tab title="Gemini CLI">
    W\&B MCP サーバーを Gemini CLI に追加するには、次の手順に従います。

    1. 1 つのコマンドで W\&B MCP 拡張機能をインストールします。

       ```bash theme={null}
       # 拡張機能をインストール
       gemini extensions install https://github.com/wandb/wandb-mcp-server
       ```

    2. インストール後、Gemini CLI を再起動します。

    3. 「W\&B アカウント内の Projects を一覧表示して。」というプロンプトを入力し、チャット エージェントが W\&B MCP サーバーにアクセスできることを確認します。

    詳細については、[Gemini のドキュメント](https://geminicli.com/docs/tools/mcp-server/)を参照してください。
  </Tab>

  <Tab title="Mistral LeChat">
    W\&B MCP サーバーを Mistral LeChat に追加するには、次の手順に従います。

    1. **Intelligence** メニューから **Add Connector** を選択し、Connector ウィンドウを開きます。

    2. **Custom MCP Connector** タブを選択します。

    3. 以下の値を使用して各フィールドを設定します。
       * **Connector Server**: `https://mcp.withwandb.com/mcp`
       * **Description**: (任意) 接続に関する簡単な説明を自由に入力します。
       * **Authentication Method**: **API Token Authentication** を選択します。追加のフィールドが表示されます。
       * **Header name**: デフォルト値の **Authorization** のままにします。
       * **Header type**: **Bearer** を選択します。
       * **Header value**: W\&B APIトークンを入力します。

    4. すべてのフィールドの設定が完了したら、**Create** を選択します。LeChat に MCP サーバーが設定へ追加されます。

    5. "List the projects in my W\&B account." というプロンプトを入力し、チャットエージェントが W\&B MCP サーバーにアクセスできることを確認します。

    詳細については、[LeChat のドキュメント](https://mistral.ai/news/le-chat-mcp-connectors-memories)を参照してください。
  </Tab>
</Tabs>

<div id="set-up-a-local-version-of-the-wb-mcp-server">
  ## W\&B MCP サーバーのローカル版を設定する
</div>

W\&B セルフマネージド のデプロイ、開発、テスト、または air-gapped 環境で MCP サーバー をローカルに実行する必要がある場合は、お使いのマシンにインストールして実行できます。

<div id="prerequisites">
  ### 前提条件
</div>

* W\&B APIキー。[wandb.ai/authorize](https://wandb.ai/authorize) で新しく作成できます。
* APIキーを、`WANDB_API_KEY` という名前の環境変数として設定します。
* [W\&B セルフマネージド](/ja/platform/hosting/hosting-options/self-managed) を使用している場合は、`WANDB_BASE_URL` 環境変数を設定します。
* Python 3.10 以上
* [uv](https://docs.astral.sh/uv/) (推奨) または pip

インストール手順については、[uv のドキュメント](https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/) を参照してください。

<div id="install-and-configure-the-mcp-server">
  ### MCP サーバーをインストールして設定する
</div>

MCP サーバーをローカルにインストールするには:

ローカルマシンに W\&B MCP サーバーをインストールするには、次のインストールコマンドのいずれかを使用します。

<Tabs>
  <Tab title="uv">`bash uv pip install wandb-mcp-server `</Tab>
  <Tab title="pip">`bash pip install wandb-mcp-server `</Tab>
  <Tab title="GitHub から直接インストール">`bash pip install git+https://github.com/wandb/wandb-mcp-server `</Tab>
</Tabs>

MCP サーバーをローカルにインストールしたら、それを使用するように MCP クライアントを設定します。続行するには、MCP クライアントを選択します。

<Tabs>
  <Tab title="Cursor">
    次の内容を `mcp.json` 設定に追加します。

    ```json theme={null}
    {
      "mcpServers": {
        "wandb": {
          "command": "uvx",
          "args": ["--from", "git+https://github.com/wandb/wandb-mcp-server", "wandb_mcp_server"],
          "env": {
            "WANDB_API_KEY": "<your-wandb-api-key>",
            "WANDB_BASE_URL": "https://your-wandb-instance.example.com"
          }
        }
      }
    }
    ```
  </Tab>

  <Tab title="VS Code">
    次の内容を `.vscode/mcp.json` またはグローバルの MCP 設定に追加します。

    ```json theme={null}
    {
      "servers": {
        "wandb": {
          "command": "uvx",
          "args": ["--from", "git+https://github.com/wandb/wandb-mcp-server", "wandb_mcp_server"],
          "env": {
            "WANDB_API_KEY": "<your-wandb-api-key>",
            "WANDB_BASE_URL": "https://your-wandb-instance.example.com"
          }
        }
      }
    }
    ```
  </Tab>

  <Tab title="Claude Code">
    ターミナルで次のコマンドを実行します。グローバル設定にするには `--scope user` を追加し、現在のプロジェクトのみに設定する場合は省略します。

    ```bash theme={null}
    claude mcp add wandb \
      -e WANDB_API_KEY=your-api-key \
      -e WANDB_BASE_URL=https://your-wandb-instance.example.com \
      -- uvx --from git+https://github.com/wandb/wandb-mcp-server wandb_mcp_server
    ```
  </Tab>

  <Tab title="Codex">
    ターミナルで次のコマンドを実行します。

    ```bash theme={null}
    codex mcp add wandb \
      --env WANDB_API_KEY=your_api_key_here \
      --env WANDB_BASE_URL=https://your-wandb-instance.example.com \
      -- uvx --from git+https://github.com/wandb/wandb-mcp-server wandb_mcp_server
    ```
  </Tab>

  <Tab title="Claude Desktop">
    テキストエディターで Claude の設定ファイルを開きます。設定ファイルの場所は OS によって異なります。

    * **macOS**: \~/Library/Application\ Support/Claude/claude\_desktop\_config.json
    * **Windows**: %APPDATA%\Claude\claude\_desktop\_config.json

    Claude の設定ファイル内の JSON オブジェクトに次の内容を追加します。そうしないと Claude Desktop が `uvx` のインストールを見つけられない可能性があるため、`uvx` にはフルパスを使用してください。

    ```json theme={null}
    {
      "mcpServers": {
        "wandb": {
          "command": "/full/path/to/uvx",
          "args": ["--from", "git+https://github.com/wandb/wandb-mcp-server", "wandb_mcp_server"],
          "env": {
            "WANDB_API_KEY": "<your-wandb-api-key>",
            "WANDB_BASE_URL": "https://your-wandb-instance.example.com"
          }
        }
      }
    }
    ```

    新しい設定を有効にするには、Claude Desktop を再起動します。
  </Tab>
</Tabs>

Web ベースのクライアントやテストでは、HTTP トランスポートでサーバーを実行します:

```bash theme={null}
uvx wandb_mcp_server --transport http --host 0.0.0.0 --port 8080
```

OpenAI のような外部クライアントにローカルサーバーを公開するには、ngrok を使用します:

````bash theme={null}
uvx wandb_mcp_server --transport http --port 8080

# 別のターミナルで、ngrok を使って公開する
ngrok http 8080
    ```

If you expose the server using `ngrok`, update your MCP client configuration to use the `ngrok` URL.
````

<div id="usage-tips">
  ## 使用のヒント
</div>

* **W\&B のプロジェクト名と entity 名を指定する**: 正確な結果を得るため、クエリには W\&B の entity とプロジェクトを指定してください。
* **広すぎる質問は避ける**: 「what is my best evaluation?」ではなく、「what eval had the highest f1 score?」のように質問してください。
* **データ取得を確認する**: 「what are my best performing runs?」のような広い質問をする場合は、利用可能なすべての run を取得できているか、アシスタントに確認させてください。