概要
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読み込み済みモデルの一覧表示、モデルの詳細と機能の確認、チャット、テキスト生成、埋め込みの作成が可能で、データをホスト型のAIプロバイダーに送信する必要はありません。
ガイド付きセットアップ
Ollama を Microsoft Copilot 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 Ollama を接続して、MCP URL を Microsoft Copilot 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
Ollama 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 をそのままご利用いただけます。 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 + Microsoft Copilot
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読み込み済みモデルの一覧表示、モデルの詳細と機能の確認、チャット、テキスト生成、埋め込みの作成が可能で、データをホスト型のAIプロバイダーに送信する必要はありません。
前提条件
コネクターに組み込まれている完全なセットアップ手順をご確認ください(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サーバーでモデルを1つ以上取得済みのもの、またはOllama CloudのAPIキーが必要です。
- https://ollama.com/download からOllamaをインストールし、モデルを取得します(例:
ollama pull gemma3)。 - 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: Ollamaのデフォルトポートであるhttp://localhost:11434)。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を使います。別のマシン上のOllamaを使う場合は、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います。 - セルフホストのAnythingMCP: そのホスト(例:
localhost、host.docker.internal、またはサーバーのIP)をAnythingMCPバックエンドのSSRF_ALLOWED_HOSTSに追加します。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からは、お使い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、公開アドレスを持つOllamaサーバーを使ってください。 - 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。トークンを検証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。 - コネクターをインストールして
ollama_get_versionを実行します。サーバーが応答すれば接続できています。
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、パラメーターサイズ、量子化とともに一覧表示し、ollama_list_running_models は現在メモリに読み込ま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、パラメーター、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に対応した会話を行います。ollama_generate は単一のプロンプトに回答し、コードモデルでは suffix を使ったフィルインザミドルにも対応します。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の外に出ません。
速度とコスト: 回答はストリーミングされません。読み込まれていないモデルへの最初の呼び出しではモデルの読み込みも行われ、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場合があるため、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: 接続拒否またはブロックは、OLLAMA_URL でOllamaが動作していない、別マシンの127.0.0.1でしか待ち受けていない、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、モデルがその機能に対応してい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キーが未設定または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取得(pull)、プッシュ、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内容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 — Microsoft Copilot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。
Ollama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
| ツール | 機能 |
|---|---|
ollama_get_version | Ollamaサーバーのバージョンを表示します |
ollama_list_models | Ollamaサーバーにインストールされているモデルを一覧表示します: 名前、サイズ、最終変更日、フォーマット、ファミリー、パラメーターサイズ(例: 4.3B)、量子化(例: e |
ollama_list_running_models | Ollamaサーバーのメモリに現在読み込まれているモデルを、合計サイズ、GPUメモリ上のサイズ(size_vram)、コンテキスト長とともに一覧表示します… |
ollama_show_model | インストール済みの1つのモデルの詳細を表示します: 機能(completion、vision、tools、thinking、insert、embedding)、ファミリー、パラメーターサイズ… |
ollama_chat | Ollamaサーバー上のモデルとチャットします(ストリーミングなし) |
ollama_generate | Ollamaサーバー上で1つのプロンプトに対する補完を生成します(ストリーミングなし)。任意のシステムプロンプトやビジョンモデル向けの画像を指定できます… |
ollama_embed | Ollamaサーバー上の埋め込みモデルで、1つのテキストまたはテキストのリストから埋め込みベクトルを作成します(例: embeddinggemma… |
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。
次のステップ
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