概要
自分の API キーで使う Cohere：手持ちの文書から引用を付けて答える Command モデル、セマンティック検索向けの埋め込み、検索結果のリランク、音声の文字起こし、文書画像の解析、トークン数の確認、アカウントのモデル、データセット、バッチ、埋め込みジョブの確認。
ガイド付きセットアップ
Cohere を Meta Muse に 2 分で接続
AnythingMCP Cloud の無料トライアルを始め、ガイド付きセットアップで Cohere を接続して、MCP URL を Meta Muse に追加します。コードもサーバーの運用も不要です。
クレジットカード不要 · 7日間の試用 · セルフホストの選択肢あり
こう聞いてみよう
Cohere のサンプルプロンプト
プロンプトをクリックでコピー。Claude / ChatGPT / Cursor / Gemini / Copilot / OpenClaw に貼り付けて、このコネクターで実行できます。
Claude は AI のため誤ることがあります。回答をご確認ください。
💡 インストール不要? cloud.anythingmcp.com を直接利用してください。 サインインし、Connectors → Cohere をクリック、認証情報を貼り付け、MCP API キーを発行すれば完了です。Docker も
git cloneもローカルサーバーも不要。
Cohere + Meta Muse
自分の API キーで使う Cohere：手持ちの文書から引用を付けて答える Command モデル、セマンティック検索向けの埋め込み、検索結果のリランク、音声の文字起こし、文書画像の解析、トークン数の確認、アカウントのモデル、データセット、バッチ、埋め込みジョブの確認。
前提条件
完全なセットアップ手順はコネクタ自体に組み込まれています (ストアでコネクタを選択すると表示)。必要な環境変数:
COHERE_API_KEY
ステップ 1 — 認証情報を取得
セットアップは約 2 分です。Cohere のアカウントが必要です。トライアルキーは無料です。
- https://dashboard.cohere.com でサインアップし、API Keys（https://dashboard.cohere.com/api-keys）を開きます。
- トライアルキーをコピーします。または Billing で支払い方法を登録してから、本番キーを作成します。
- キーを
Bearerという語を付けずにCOHERE_API_KEYに貼り付けます。コネクタはキーをAuthorization: Bearerとして Cohere にだけ送ります。 - コネクタをインストールし、
cohere_check_api_keyまたはcohere_list_modelsを実行してキーを確認します。
料金がかかるツール: cohere_chat、cohere_embed、cohere_rerank、cohere_transcribe_audio、cohere_parse_document はモデルを実行します。本番キーでは呼び出しごとに課金されます。チャットは入力・出力トークン単位、埋め込みはトークンまたは画像単位、リランクは最大 100 文書の検索 1 回単位です（長い文書は複数件として数えます）。トライアルキーは無料ですが、1 分あたりと 1 か月あたりの制限があり、商用利用はできません。AI は大きな呼び出しや繰り返しの呼び出しの前に確認し、max_tokens でチャットの応答を抑えます。cohere_tokenize、cohere_detokenize、cohere_check_api_key と、一覧・取得系のツールはすべて無料です。
モデル: ID は変わるため、最新の一覧は cohere_list_models（endpoint で chat、embed、rerank に絞り込み）で確認し、cohere_get_model で 1 つのモデルのコンテキスト長、機能、エンドポイントを確認します。
- チャット：
command-a-03-2025（標準）、command-a-reasoning-08-2025（推論）、command-a-vision-07-2025（画像）、command-a-translate-08-2025（翻訳）、command-r7b-12-2024（小型で安価）。 - 埋め込み：
embed-v4.0（テキストと画像）、embed-v5.0-pro、embed-v5.0-fast、embed-multilingual-v3.0。 - リランク：
rerank-v5.0-fast（既定）、rerank-v5.0-pro（高精度）、rerank-v3.5。 - 文字起こし：
cohere-transcribe-03-2026。解析：parse-v5.0。
引用付きの回答: cohere_chat は model と messages を受け取り、応答全体を一度に返します。documents（単純な文字列、または id と、title と snippet を含む data を持つオブジェクト）を渡すと、文書に基づいた回答になり、その文書を指す message.citations が付きます。response_format で JSON を強制し、tools で関数呼び出しを追加し、thinking の type を disabled にすると推論モデルの推論をオフにできます。
セマンティック検索: cohere_embed は最大 96 件のテキスト（またはデータ URI の画像）をベクトルにします。保存する側には input_type search_document、検索クエリには search_query を使います。ここでの既定は embed-v4.0 の 256 次元です（output_dimension は 256、512、1024、1536）。cohere_rerank は最大 1,000 件の文書をクエリとの関連度で並べ替え、index（渡したリスト内の位置）と 0 から 1 の relevance_score を含む results を返します。top_n で上位だけに絞れます。
音声と文書: cohere_transcribe_audio は音声ファイルの公開リンク（flac、mp3、mpeg、mpga、ogg、wav、このコネクタ経由で最大 10 MB）と必須の language（ISO-639-1）を受け取ります。コネクタがファイルをダウンロードして Cohere にアップロードします。cohere_parse_document はページの画像（スキャン、写真、スクリーンショット。公開リンクまたは最大 20 MB のデータ URI）を、表を含む Markdown かレイアウトブロックに変換します。PDF にはまだ対応していません。
トークン: cohere_tokenize はモデルごとにテキストのトークン数を数えます（チャットの前の確認など）。cohere_detokenize はトークン ID をテキストに戻します。
アカウントのデータ: cohere_list_datasets、cohere_get_dataset、cohere_get_dataset_usage（使用中のストレージ。上限は組織あたり 10 GB）、Batch API のジョブには cohere_list_batches と cohere_get_batch、埋め込みジョブには cohere_list_embed_jobs と cohere_get_embed_job を使います。
データ形式: チャットは message.content[]（type が text で text を持つ要素）、finish_reason（COMPLETE、MAX_TOKENS、STOP_SEQUENCE、TOOL_CALL、ERROR）、課金対象の入力・出力トークンを示す usage.billed_units を返します。埋め込みは embeddings.float に、テキストと同じ順で 1 件ずつ入ります。日付は UTC の ISO 8601 です。
ページング: cohere_list_models と cohere_list_batches は next_page_token を返します。AI はそれが空になるまで page_token に渡します。cohere_list_datasets は limit と offset でページングします。
インストール時にオフのツール: ありません。17 個のツールはすべて有効で、どれも削除は行いません。
制限: 埋め込みは 1 回あたり最大 96 件、リランクは最大 1,000 文書、音声は最大 10 MB、文書画像は最大 20 MB です。トライアルキーは 1 分あたりと 1 か月あたりの制限が低めです。
よくあるエラー: 400 はリクエストの誤りです（モデルが受け付けないパラメータ、96 件を超えるテキストなど）。401 はキーの誤りです。402 は支払い方法が必要です（Billing で追加してください）。404 はモデル、データセット、バッチ、ジョブが見つかりません。422 はリクエストを処理できませんでした。429 はレート制限です（AI はループで再試行せずに待ちます）。499 はリクエストがキャンセルされました。500 と 503 は Cohere 側の問題なので、しばらくしてから一度だけ再試行してください。
このコネクタは、応答のストリーミングや、データセット、バッチ、埋め込みジョブの作成・キャンセル・削除は行いません。Classify、Summarize、Generate、コネクタ、ファインチューニングは Cohere で非推奨になっているため含まれていません。
ステップ 2 — アダプターをインストール
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/HelpCode-ai/anythingmcp/main/docker-compose.quickstart.yml -o docker-compose.yml
printf 'JWT_SECRET=%s\nENCRYPTION_KEY=%s\n' "$(openssl rand -hex 32)" "$(openssl rand -hex 32)" > .env
docker compose up -d
ステップ 3 — Muse にコネクタを追加
サーバーURL: AnythingMCP で MCP Servers を開き、このコネクタがあるサーバーを選んで URL（
https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…）をコピーします。このガイドでYOUR_SERVER_IDと表示されている箇所に使ってください。
Muse はリモート MCP サーバーをカスタムコネクタとして追加し、OAuth でサインインします。
- Muse で Settings → Connectors を開き、Add custom connector を選びます。
- MCP サーバーの URL
https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_IDを貼り付けます。 - Muse が AnythingMCP のサインインページを開きます。サインインしてアクセスを承認します。
- チャットで、
Cohereのツールが必要になる依頼を Muse にしてみましょう。
チャットから設定することもできます（Web、iOS・Android アプリ、WhatsApp）。Muse に次のメッセージを送ってください:
Create a Custom Connector for a new remote MCP server, then connect to it:
Name: AnythingMCP
Transport: remote streamable HTTP
URL: https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID
Auth: OAuth
セルフホストの場合は、https://cloud.anythingmcp.com の代わりにインスタンスの公開 HTTPS アドレスを使ってください。Muse は Meta のクラウドから接続するため、localhost は使えません。
利用可能なツール
| Tool | What it does |
|---|---|
cohere_list_models | List the Cohere models available to this key, with endpoints they serve (chat, embed, rerank), context length, features and whether they… |
cohere_get_model | Read one Cohere model by name: endpoints, default endpoints, context length, features (e.g. tools, vision, reasoning), tokenizer URL and… |
cohere_check_api_key | Check that the Cohere API key is valid and active; returns valid plus the organization and owner ids |
cohere_chat | Ask a Cohere Command model and get its reply (Chat API v2, non-streaming) |
cohere_embed | Turn up to 96 texts (or images as data URIs) into embedding vectors for semantic search, clustering or classification (Embed API v2) |
cohere_rerank | Order a list of documents by relevance to a query (Rerank API v2) and return the top results with their index in the list and a… |
cohere_transcribe_audio | Transcribe speech in an audio file to text with Cohere Transcribe |
cohere_parse_document | Parse an image of a document page (scan, photo, screenshot) into markdown, with tables inlined, or into layout blocks (Parse API v2) |
cohere_tokenize | Split a text into tokens with the tokenizer of a Cohere model and return the token ids and token strings, e.g. to count tokens before a… |
cohere_detokenize | Turn a list of token ids back into text with the tokenizer of a Cohere model |
cohere_list_datasets | List the datasets of the Cohere account (inputs for embed jobs, batches and fine-tuning) with id, name, type, validation status and… |
cohere_get_dataset | Read one Cohere dataset: name, type, validation status and error, schema, size and its parts |
cohere_get_dataset_usage | Read how much dataset storage the Cohere organization uses, in bytes (the limit is 10 GB per organization) |
cohere_list_batches | List the Batch API jobs of the Cohere account with id, name, model, status, input and output dataset ids and request counts |
cohere_get_batch | Read one Cohere batch job: status, model, input and output dataset ids, request counts (succeeded, failed) and timestamps |
cohere_list_embed_jobs | List the embed jobs of the Cohere account with job id, name, status, model, input and output dataset ids and creation time |
cohere_get_embed_job | Read one Cohere embed job: status (processing, complete, cancelling, cancelled, failed), model, truncate setting, input dataset and the… |
プロンプトの例
- 「返品期間についての質問に、この 3 つの規約の抜粋だけを使って答えてください。各文がどの抜粋に基づくかも示してください。」
- 「この 20 件の商品説明のうち、冬用の防水ハイキングブーツに最も合うのはどれですか？リランクして上位 5 件をスコア付きで見せてください。」
- 「この契約書のテキストは command-a-03-2025 で何トークンになりますか？」
- 「https://example.com/scans/invoice-0425.png にあるスキャンした請求書を、明細の表も含めて Markdown にしてください。」
- 「Cohere の埋め込みジョブとバッチのうち、まだ実行中のものと失敗したものはありますか？」
FAQ
Muse はどこで使えますか? Meta は現在、Muse を米国とカナダで提供しています。Web、iOS・Android アプリ、WhatsApp で利用できます。
Meta はこのコネクタを審査しますか? いいえ。Meta はカスタムコネクタを審査しません。Muse に見えるのは、AnythingMCP でこの MCP サーバーに対して有効にしたツールだけです。コネクタはいつでも Settings → Connectors で切断できます。
次のステップ
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