Ollama MCPでChatGPTと接続

💡 インストール不要: cloud.anythingmcp.com をそのままご利用ください。 サインインして Connectors → Ollama をクリックし、認証情報を貼り付けて、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です。

Ollama + ChatGPT

Gemma、Llama、Qwen、Mistral、DeepSeekなどのオープンウェイトモデルを、自分のOllamaサーバー(またはOllama Cloud)上で動かしてAIから利用できます。インストール済みモデルやロード済みモデルの一覧表示、モデルの詳細と機能の取得、チャット、テキスト生成、埋め込みの作成が、ホスト型AIプロバイダーにデータを送らずに行えます。

前提条件

コネクターに組み込まれた完全なセットアップ手順を参照してください(アプリ内ストアでコネクターを選択すると表示されます)。このコネクターに必要な環境変数は次のとおりです。

OLLAMA_URL

ステップ1 — 認証情報を取得する

セットアップには約2分かかります。AnythingMCPから到達できるOllamaサーバーで少なくとも1つのモデルをpullしたもの、またはOllama CloudのAPIキーが必要です。

1. https://ollama.com/download からOllamaをインストールし、モデルをpullします(例: ollama pull gemma3)。
2. サーバーのベースURLを、/api を付けずに OLLAMA_URL に設定します(例: http://localhost:11434、Ollamaのデフォルトポートです)。AnythingMCPがDockerで動作し、Ollamaがホスト上で動作している場合は http://host.docker.internal:11434 を使用します。別のマシン上のOllamaの場合は、そのマシンで OLLAMA_HOST=0.0.0.0 を指定して起動し、そのマシンのアドレスを使用します。
3. セルフホストのAnythingMCP: AnythingMCPバックエンドの SSRF_ALLOWED_HOSTS にそのホスト(例: localhost、host.docker.internal、サーバーのIP)を追加します。バックエンドはデフォルトでローカルアドレスとプライベートアドレスをブロックします。AnythingMCP Cloudは、あなた自身のマシンやネットワーク上のサーバーには到達できません。Ollama Cloud(手順4)か、パブリックアドレスを持つOllamaサーバーを使用してください。
4. ローカルサーバーの場合は OLLAMA_API_KEY を空のままにします。Ollama Cloudの場合は、OLLAMA_URL を https://ollama.com に設定し、https://ollama.com/settings/keys で取得したキーを貼り付けます。トークンを確認するリバースプロキシの背後にあるサーバーの場合は、プロキシのBearerトークンをここに設定します。キーは、設定されている場合にのみ Authorization: Bearer として送信されます。
5. コネクターをインストールして ollama_get_version を実行します。サーバーが応答することを確認できます。

できること: ollama_list_models はインストール済みモデルをファミリー、パラメータサイズ、量子化とともに一覧表示し、ollama_list_running_models は現在メモリにロードされているモデルを表示します。ollama_show_model はモデルの機能(completion、vision、tools、thinking、embedding)、コンテキスト長、パラメータ、プロンプトテンプレートを返すため、AIは画像やツールを送る前にモデルが何に対応しているかを確認できます。ollama_chat は、システムプロンプト、履歴、ビジョンモデル向けの画像、ツール呼び出し、JSON出力、thinkingを含む会話を行います。ollama_generate は単一のプロンプトに回答し、コードモデルでは suffix によるfill-in-the-middleにも対応します。ollama_embed は embeddinggemma や nomic-embed-text などの埋め込みモデルで埋め込みベクトルを作成します。プロンプトと回答は自分のサーバー内にとどまります。

速度とコスト: 回答はストリーミングされません。ロードされていないモデルへの最初の呼び出しではモデルのロードも行われ、大きなモデルでは数秒から1分ほどかかります(結果の load_duration にナノ秒単位で表示されます)。ローカルサーバーは無料です。Ollama Cloudの利用はアカウントのプランに計上されます。モデルの出力は誤っていたり指示を含んでいたりすることがあるため、AIはそれを命令ではなくデータとして扱います。

よくあるエラー: connection refused またはブロックされた場合は、OLLAMA_URL でOllamaが動作していない、別のマシンの127.0.0.1でのみリッスンしている、またはホストが SSRF_ALLOWED_HOSTS に含まれていないことを意味します。404 model 'x' not found は、モデルがインストールされていないことを意味します。サーバーで ollama pull x を実行してください。400 does not support tools/thinking/insert や埋め込みエラーは、モデルにその機能がないことを意味します(ollama_show_model で確認してください)。Ollama Cloudでの401は、APIキーが未設定か誤っていることを意味します。

このコネクターはモデルのpull、push、コピー、作成、削除を行わないため、サーバーにインストールされているものが変更されることはありません。

ステップ2 — アダプターをインストールする

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 — ChatGPTにコネクターを追加する

サーバーURL: AnythingMCPで MCP Servers を開き、このコネクターが属するサーバーのURL(https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…)をコピーします。このガイドに YOUR_SERVER_ID と記載されている箇所では、そのURLを使用してください。

ChatGPTでは、MCPサーバーを Plugins ページでプラグインとして追加します。Web版と有料プランで利用できます。開発者モードはもう必要ありません。Businessワークスペースでは管理者とオーナーのみが追加でき、EnterpriseとEduでは管理者が Create plugins with MCPs 権限を付与できます。

1. chatgpt.com/plugins にアクセスし、Add をクリックして、Add custom MCP server を選択します。
2. 名前を入力します(例: Name: Ollama)。
3. Connection の下で、Server URL に https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID を入力し、Authentication は OAuth のままにします。
4. I understand and want to continue を選択し、Create as a plugin をクリックします。ChatGPTから求められたら、AnythingMCPにサインインしてアクセスを許可します。
5. 新しいプラグインを個人用プラグインからインストールし、チャットで @ を入力して選択します。

利用可能なツール

FAQ

ChatGPTの無料プランでカスタムMCPサーバーは使えますか? OpenAIのドキュメントでは、カスタムMCPサーバーは有料プランのみが対象で、無料プランは対象に含まれていません。

次のステップ

• コネクターのランディングページ
• Claudeに接続する