Groq MCPサーバー：モデル・音声・バッチジョブ

💡 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 → Groq 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。

Groq

自分の API キーで使う GroqCloud：Llama、GPT-OSS、Qwen などのオープンモデルによる高速なチャット補完、公開リンクの音声ファイルを Whisper で文字起こし・英語へ翻訳、組織のモデル、バッチジョブ、ファイルの確認。

セットアップ

セットアップは約 2 分です。GroqCloud のアカウントが必要です。無料プランもレート制限の範囲内で使えます。

1. https://console.groq.com にサインインし、API Keys（https://console.groq.com/keys）を開きます。
2. Create API Key をクリックし、名前を付けてキーをコピーします。キーは gsk_ で始まり、一度しか表示されません。
3. キーを Bearer という語を付けずに GROQ_API_KEY に貼り付けます。コネクタはキーを Authorization: Bearer として Groq にだけ送ります。
4. コネクタをインストールし、groq_list_models を実行します。キーで使えるモデルが一覧表示され、キーが確認できます。

料金がかかるツール: groq_chat_completion、groq_transcribe_audio、groq_translate_audio はモデルを実行します。無料プランでは無料ですがレート制限があります。Developer プランでは呼び出しごとに組織へ課金されます。テキストは入力・出力トークン単位、Whisper は音声の時間単位で、1 リクエストあたり最低 10 秒分です。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_completion_tokens で応答の長さを抑えます。groq_list_models、groq_get_model、groq_list_batches、groq_get_batch、groq_list_files、groq_get_file は無料です。

モデル: groq_list_models は、キーで使えるすべてのモデルを、提供元、context_window、max_completion_tokens、有効かどうかとともに表示します。groq_get_model は 1 つのモデルを読み取り、キーで使えないモデルには 404 を返します。モデル ID は頻繁に変わります。プレビューモデルは予告なく削除されることがあり、プロダクションモデルは安定しています。よく使う ID は llama-3.3-70b-versatile、llama-3.1-8b-instant（最安）、openai/gpt-oss-120b、openai/gpt-oss-20b、qwen/qwen3.8-27b、音声では whisper-large-v3-turbo（安価）と whisper-large-v3 です。

テキスト: groq_chat_completion は model と messages を受け取り、応答全体を一度に返します（ストリーミングなし）。response_format で JSON や JSON スキーマを指定でき、tools で関数呼び出しを追加できます。reasoning_effort と reasoning_format は推論モデルを調整します（GPT-OSS は low、medium、high、Qwen は none または default）。

音声: groq_transcribe_audio は音声をその言語のまま文字起こしし、groq_translate_audio は英語のテキストにします（翻訳できるのは whisper-large-v3 だけです）。どちらも url に公開リンクを渡します。ファイルは Groq が自分でダウンロードするので、アップロードは不要です。形式は flac、mp3、mp4、mpeg、mpga、m4a、ogg、wav、webm です。language（ISO-639-1、例：ja）を指定すると、速く正確になります。response_format を verbose_json にするとタイムスタンプ付きのセグメントが、timestamp_granularities を word にすると単語ごとの時刻が加わります。

バッチジョブとファイル: groq_list_batches と groq_get_batch は、別の場所で開始したバッチを、ステータス（validating、in_progress、finalizing、completed、failed、expired、cancelling、cancelled）、リクエスト数、output_file_id と error_file_id とともに表示します。groq_list_files と groq_get_file は、ファイル名、サイズ（バイト）、用途（batch または batch_output）、作成日時を表示します。中身は表示しません。

データ形式: 補完は choices[0].message.content、finish_reason（stop、max_completion_tokens に達した場合は length、tool_calls）、トークン数と秒単位の時間を含む usage を返します。推論モデルは推論内容を choices[0].message.reasoning に入れることがあります。結果にはレート制限の残りリクエスト数とトークン数を示す _headers も含まれます。文字起こしは text を返します。created などのタイムスタンプは UTC の Unix 秒です。

ページング: 一覧系ツールにはページのパラメータがなく、Groq が 1 回の応答で返す内容をそのまま返します。

インストール時にオフのツール: ありません。9 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: レート制限は組織とモデルごとに、1 分あたりと 1 日あたりのリクエスト数とトークン数で決まります（https://console.groq.com/settings/limits）。音声リンクが指すファイルは、無料プランで最大 25 MB、有料プランで最大 100 MB です。

よくあるエラー: 400 はモデルが対応していないパラメータか、読み取れない音声です。401 はキーが間違っているか削除されています。403 はプロジェクトがそのモデルを使えません。404 はモデル、バッチ、ファイルが見つかりません。413 は音声ファイルが大きすぎます。429 はレート制限に達しています（AI はループで再試行せず、retry-after の秒数だけ待ちます）。498 は flex ティアの容量不足です。500 と 503 は Groq 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、ファイル内容のアップロードやダウンロード、バッチジョブの作成やキャンセルは行いません。

前提条件: GROQ_API_KEY

ローカルでコネクタをインストール

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

http://localhost:3000/connectors/store を開き、 Groq を選択し、前提条件に記載された環境変数を入力します。

利用可能なツール

プロンプトの例

• 「今このキーで使える Groq のモデルと、それぞれのコンテキストウィンドウを教えてください。」
• 「このサポートメールを llama-3.1-8b-instant で 3 つの箇条書きに要約してください。200 トークン以内でお願いします。」
• 「https://example.com/audio/episode-12.mp3 にあるドイツ語のポッドキャストを、セグメントごとのタイムスタンプ付きで文字起こししてください。」
• 「https://example.com/voice/note.m4a にあるイタリア語のボイスメッセージを英語のテキストに翻訳してください。」
• 「Groq のバッチジョブの状況と、最新のジョブで失敗したリクエスト数を見せてください。」

次のステップ

• Claude に接続
• ChatGPT に接続