インストール不要。2分以内に動きます。
cloud.anythingmcp.com で無料トライアルを開始し、Deepgram をワンクリックで追加して、AI クライアント（Claude、ChatGPT、Copilot、Cursor）を生成された MCP エンドポイントに向けるだけ。Docker も git clone も、開発経験も不要です。
概要
自分の API キーで使う Deepgram の音声 AI：URL の録音を話者ラベル、要約、トピック、感情つきで文字起こしし、テキストを分析し、Aura の声でテキストを音声にし、モデル、キー、メンバー、利用量、リクエスト、支出、クレジット残高を確認します。
こう聞いてみよう
Deepgram 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 → Deepgram 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。
Deepgram + Microsoft Copilot
自分の API キーで使う Deepgram の音声 AI：URL の録音を話者ラベル、要約、トピック、感情つきで文字起こしし、テキストを分析し、Aura の声でテキストを音声にし、モデル、キー、メンバー、利用量、リクエスト、支出、クレジット残高を確認します。
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:
DEEPGRAM_API_KEY
ステップ 1 — 認証情報を取得
セットアップは約 3 分です。Deepgram のアカウントが必要です。新しいアカウントには無料クレジットが付いています。
- https://console.deepgram.com にサインインし、使いたいプロジェクトを開きます。
- API Keys を開き、Create a New API Key をクリックして名前を付け、ロールを選びます。文字起こし、音声合成、テキスト分析、キー、利用量には Member で十分です。メンバー、残高、支出、購入（billing:read）には Admin か Owner が必要です。有効期限は空欄にするか、覚えておける日付にしてください。
- 一度しか表示されないキーを
DEEPGRAM_API_KEYにコピーします。キーそのものだけを貼り付けてください。コネクタはAuthorization: Token <key>として送信します。 - コネクタをインストールし、
deepgram_list_projectsを実行してキーを確認します。
料金: deepgram_transcribe_url は音声 1 分あたり（要約などの分析機能を使うと高くなります）、deepgram_analyze_text はトークンあたり、deepgram_text_to_speech は文字あたりで、いずれもキーのプロジェクトに課金されます。ほかのツールはすべて無料です。長い録音や大量の処理では、AI が実行前におおよその費用を伝えます。残りのクレジットは deepgram_list_balances で確認できます。
できること:
deepgram_transcribe_urlで公開urlの録音を文字起こしします。署名付きの S3、GCS、Drive のリンクは使えますが、サインインが必要なページは使えません。おすすめの既定値はmodel: nova-3とsmart_format: trueです。diarizeにutterancesかparagraphsを組み合わせると誰が何を話したかが分かり、detect_languageは言語が不明な場合に（複数言語が混ざる場合は nova-3 でlanguage: multi）、keytermは固有名詞や専門用語に役立ちます。summarize: v2、topics、intents、sentimentは通話を分析し（英語のみ）、redactはカード番号や個人情報を隠します。- 手元にあるテキスト（文字起こし、メール、メモなど）を
deepgram_analyze_textとsummarize、topics、intents、sentimentで分析します（英語）。 deepgram_text_to_speechとmodelに指定した Aura の声で音声を作ります。deepgram_list_modelsは言語、アクセント、サンプルリンクつきで声を一覧表示します。- モデル：公開モデルは
deepgram_list_modelsとdeepgram_get_model、プロジェクトで使えるモデル（カスタムモデルを含む）はdeepgram_list_project_models。 - アカウント：
deepgram_list_projectsでproject_idを取得し、続いてプロジェクト、その API キー（読み取りのみで、シークレットは返されません）、メンバーを確認します。 - 利用量と費用：
deepgram_get_usage_breakdownで時間、リクエスト、トークン、文字数を期間ごと、またはエンドポイント、モデル、キー、タグ別に集計。deepgram_list_usage_fieldsで絞り込みに使える値、deepgram_list_requestsとdeepgram_get_requestで個々の呼び出しとその費用、deepgram_get_billing_breakdownで USD の支出、deepgram_list_balances、deepgram_get_balance、deepgram_list_purchasesでクレジットを確認します。
すべてのツールはインストール時からオンです。有料の 3 つのツールはプロジェクトのクレジットを消費するので、大きな処理や繰り返しの実行は AI が事前に確認します。
データ形式: 文字起こしは results.channels[0].alternatives[0].transcript にあり、0 から 1 の confidence が付きます。multichannel では音声チャンネルごとに 1 チャンネルです。paragraphs を使うと、話者ラベル付きの整形済みテキストが alternatives[0].paragraphs.transcript に入ります。results.utterances は発話ごとに start と end（秒）、speaker（0、1、...）を持ちます。要約は results.summary.short、トピック、意図、感情は results.topics、results.intents、results.sentiments にあります。応答を小さく保つため単語ごとのタイミングは取り除かれるので、AI はタイミングに utterances か paragraphs を使います。metadata.duration は音声の長さ（秒）、metadata.request_id はリクエストログ上の呼び出しの識別子です。テキスト分析の要約は results.summary.text に入ります。音声合成は音声を結果に添付されたファイルとして返します（既定は MP3、最大 8 MiB）。Deepgram は保存しないので、ファイルは手元に残してください。利用時間は小数の文字列、金額と残高は units（通常は usd）、日付は UTC の YYYY-MM-DD です。
ページング: deepgram_list_requests は page（0 から）と limit（最大 1000）でページングし、AI はページが満杯で返る限り続けます。ほかの一覧は一度にすべてを返します。
制限: 音声合成は 1 回あたり最大 2,000 文字なので、AI は長いテキストを文の区切りで分割します。文字起こしは 1 回の呼び出しで応答し、コネクタは最大 30 秒待ちます。nova-3 は通常 1 時間の音声を余裕をもって処理しますが、分析機能を多く使う非常に長いファイルは時間がかかることがあるので、分割して文字起こしするのが確実です。Pay-as-you-go と Growth のプロジェクトでは、文字起こし 50 件、音声合成 15 件、テキスト分析約 10 件まで同時に実行できます。テキスト分析の入力は最大 150K トークンです。
よくあるエラー: err_code と err_msg つきの 400 は、モデルが対応していないオプション（nova-2 での keyterm、英語以外の音声での分析機能など）か、Deepgram がダウンロードできない URL です。400 TOKEN_LIMIT_EXCEEDED はテキストが 150K トークンを超えたことを意味します。401 はキーの誤りか期限切れ、402 はプロジェクトのクレジット切れ、403 はキーのロールにスコープがないこと（メンバーと請求には Admin か Owner が必要）、404 は存在しないプロジェクト、リクエスト、残高の ID、413 は音声合成で 2,000 文字を超えたこと、429 は同時リクエストが多すぎることを示します。
このコネクタは、ライブ音声のストリーミング、Voice Agent API の利用、ローカルファイルのアップロード（URL のみ対応）、キーやメンバーの作成と削除は行いません。
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 — Microsoft Copilot 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。
Microsoft Copilot は、Copilot Studio で作成したエージェントを通じて MCP サーバーを使います。AnythingMCP をツールとしてエージェントに追加し、そのエージェントを Microsoft 365 Copilot と Teams に公開します。Copilot Studio は Microsoft のクラウドから Streamable HTTP で接続し、AnythingMCP はこれに対応しています。
- Copilot Studio でエージェントを開き（または新規作成し）、Tools で Add a tool → New tool → Model Context Protocol を選びます。
- Server name（例:
AnythingMCP）、コネクタでできることを説明する Server description、Server URLhttps://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_IDを入力します。Copilot Studio はこの説明をもとに、いつサーバーを呼び出すかを判断します。 - 認証で API key を選び、Type を Header、ヘッダー名を
X-API-Keyにして Create を選びます。 - Add tool で Create a new connection を選び、AnythingMCP の MCP API キー（MCP Servers → 対象のサーバー → API keys）を貼り付けて Add to agent を選びます。
- エージェントの Test ウィンドウで試します。
Deepgramのツールが必要になる依頼をしてみましょう。 - Publish を選び、Channels → Microsoft 365 and Microsoft Teams で Make agent available in Microsoft Copilot を選択したまま Add channel を選びます。See agent in Teams で自分用にインストールされます。Microsoft 365 Copilot では @ を入力してエージェントを選びます。
ユーザーごとにサインインさせたい場合は、API キーの代わりに OAuth 2.0 → Dynamic discovery を選びます。各ユーザーは、エージェントが初めて呼び出すときに AnythingMCP にサインインします。
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。Copilot Studio は Microsoft 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 |
|---|---|
deepgram_transcribe_url | Transcribe a pre-recorded audio or video file from a public URL with Deepgram speech to text (POST /v1/listen) |
deepgram_analyze_text | Analyze English text with Deepgram text intelligence (POST /v1/read): a summary, topics, intents and sentiment per segment, without audio |
deepgram_text_to_speech | Turn up to 2,000 characters of text into speech with a Deepgram Aura voice (POST /v1/speak) |
deepgram_list_models | List the public Deepgram models: speech-to-text models under stt (name, version, uuid, languages, batch and streaming support) and… |
deepgram_get_model | Get one public Deepgram model or voice by its uuid: name, canonical name, architecture, languages, version and capabilities |
deepgram_list_projects | List the Deepgram projects the API key can reach, with their project_id and name |
deepgram_get_project | Get one Deepgram project: its name and whether it opted out of the Model Improvement Program (mip_opt_out) |
deepgram_list_project_models | List the models a Deepgram project can use, including custom or early-access models it has been given, split into stt and tts |
deepgram_list_keys | List the API keys of a Deepgram project: api_key_id, comment, scopes, creation date and the member who owns each key |
deepgram_list_members | List the members of a Deepgram project with member_id, email, first and last name and their scopes (role) |
deepgram_list_requests | List the API requests of a Deepgram project, newest first: request_id, time, endpoint path, API key id, HTTP status code, deployment and… |
deepgram_get_request | Get one logged Deepgram API request by id: when it ran, the endpoint, the key used, the status code, and the details Deepgram keeps (audio… |
deepgram_get_usage_breakdown | Usage of a Deepgram project for a date range: hours of audio, total hours, agent hours, tokens in and out, TTS characters and request count |
deepgram_list_usage_fields | List the values that occur in a Deepgram project's usage for a date range: the models (with name and uuid), tags, features and processing… |
deepgram_list_balances | List the credit balances of a Deepgram project: balance_id, remaining amount, units (usually usd) and the purchase order it came from |
deepgram_get_balance | Get one credit balance of a Deepgram project: remaining amount, units and purchase order id |
deepgram_get_billing_breakdown | Spend of a Deepgram project in US dollars for a date range, optionally grouped by API key, deployment, line item (such as… |
deepgram_list_purchases | List the purchases (credit top-ups and orders) of a Deepgram project with amount, units and date |
プロンプトの例
- 「https://example.com/calls/2026-10-29.mp3 の通話を話者ラベルつきで文字起こしして、短い要約をください。」
- 「このサポートの文字起こしにはどんなトピックと感情が出てきますか？テキストはこちらです。」
- 「この段落を英語の Aura の声で読み上げて、MP3 をください。」
- 「今月うちのプロジェクトで文字起こしした音声は何時間ですか？モデル別に教えてください。」
- 「プロジェクトのクレジットはあといくら残っていますか？先週の支出は USD でいくらでしたか？」
FAQ
どの Copilot が対象ですか? 職場で使う Microsoft 365 Copilot で、Copilot Studio のエージェントを通じて利用します。個人アカウント向けの Microsoft Copilot アプリでは、独自の MCP サーバーを追加できません。
何が必要ですか? エージェントを作成するために、Copilot Studio を利用できる職場アカウント（ライセンスまたは試用版）が必要です。Microsoft 365 Copilot や Teams でエージェントを使う人には、エージェントへのアクセス権が必要です。共有するか、管理者に組織向けに公開してもらってください。組織が Power Platform コネクタにデータ ポリシーを適用している場合は、MCP サーバーにも適用されます。
エージェントがツールを呼び出しません。 ヘッダー名が正確に X-API-Key であること、キーが URL と同じ MCP サーバーのものであることを確認し、Server description を具体的に書いてください。Copilot Studio はこの説明をもとにサーバーを呼び出すかどうかを判断します。変更のたびにエージェントを再公開し、開いているチャットでは "start over" と入力すると新しいバージョンになります。
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