Ollama MCPでCursorと接続

💡 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 + Cursor

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。

1. 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)。
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: 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。
3. 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。
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。
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 — Cursor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。

Cursor は ~/.cursor/mcp.json から MCP サーバーを読み込みます。次のエントリを追加してください:

{
  "mcpServers": {
    "anythingmcp": {
      "url": "https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID",
      "headers": { "X-API-Key": "YOUR_MCP_API_KEY" }
    }
  }
}

1. AnythingMCP の MCP Servers → 対象のサーバー → API keys で MCP API キーを作成し、YOUR_MCP_API_KEY と置き換えます。
2. ファイルを保存し、Cursor を再起動します。
3. Cursor → Settings → MCP を開き、anythingmcp が一覧にあり接続済みであることを確認します。
4. チャットを始めましょう — エージェントが Ollama のツールを呼び出せるようになりました。

利用可能なツール

FAQ

Cursor の無料プランでカスタム MCP サーバーは使えますか? はい — MCP は Hobby、Pro、Business の各プランで利用できます。

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
• ChatGPTに接続する