1つのMCPサーバー。
160+ AIモデル。
Hosted MCP で Claude Desktop、Cursor、VS Code、Windsurf を RunAPI に接続し、OAuth でログインします。
https://mcp.runapi.ai/mcphttps://mcp.runapi.ai/mcphttps://mcp.runapi.ai/mcphttps://mcp.runapi.ai/mcpHosted MCP は https://mcp.runapi.ai/mcp で Streamable HTTP を使用します。この URL を Claude Desktop、Cursor、VS Code、Windsurf に追加し、ブラウザーで RunAPI OAuth フローを完了してください。互換性または headless 環境でのみ、別の API Key fallback を使用します。
API Key fallback
client が OAuth を完了できない場合、または headless 環境でのみ使用してください。API key は JSON に直接書き込まず、client の secret 機能に保存します。
{
"mcpServers": {
"runapi": {
"url": "https://mcp.runapi.ai/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer ${env:RUNAPI_API_KEY}"
}
}
}
}macOS GUI: Terminal で以下のコマンドを実行し、Cmd+Q で Cursor を完全に終了してから Finder または Dock で開き直してください。macOS のログアウトまたは再起動後は繰り返します。この方法では後から起動する login session 内の app に key が渡るため、専用で取り消し可能な key を使い、不要になったら `launchctl unsetenv RUNAPI_API_KEY` を実行してください。
printf 'RunAPI API key: ' >&2
read -r -s RUNAPI_API_KEY
printf '\n' >&2
launchctl setenv RUNAPI_API_KEY "$RUNAPI_API_KEY"
unset RUNAPI_API_KEY{
"mcpServers": {
"runapi": {
"serverUrl": "https://mcp.runapi.ai/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer ${file:~/.config/runapi/mcp_api_key}"
}
}
}
}macOS/Linux: 以下のコマンドを一度実行して、個人用の mode 600 key ファイルを作成します。コピーした JSON を保存後、Windsurf を完全に終了して開き直し、設定を再読込させてください。これにより GUI environment variable が空になることを防げます。
install -d -m 700 ~/.config/runapi
umask 077
printf 'RunAPI API key: ' >&2
read -r -s RUNAPI_API_KEY
printf '\n' >&2
printf '%s' "$RUNAPI_API_KEY" > ~/.config/runapi/mcp_api_key
unset RUNAPI_API_KEY
chmod 600 ~/.config/runapi/mcp_api_key{
"inputs": [
{
"type": "promptString",
"id": "runapi-api-key",
"description": "RunAPI API key",
"password": true
}
],
"servers": {
"runapi": {
"type": "http",
"url": "https://mcp.runapi.ai/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer ${input:runapi-api-key}"
}
}
}
}RunAPI MCPサーバーとは？
RunAPI MCP Server は、MCP 対応のコーディングツールを RunAPI に接続します。AI アシスタントはエディターからモデルの参照、入力パラメーターと価格の確認、再利用可能なプロンプトの検索、メディアタスクの作成、タスク状態と残高の確認を行えます。Claude Desktop、Cursor、VS Code、Windsurf は OAuth を使用し、API Key 認証は互換性と headless 環境向けに別途利用できます。
8つの組み込みツール
AIモデルの検索、料金確認、実行に必要なすべてのツールをAIアシスタントに提供します。
list_models
モダリティ、サービス、エンドポイントでモデルを検索します。
get_model_info
モデルの入力パラメーター、制約、料金を確認します。
list_actions
出力モダリティ別にエンドポイント名を一覧表示します。
check_pricing
サービス、エンドポイント、モデルの料金スナップショットを返します。
search_prompts
再利用できるプロンプト例を検索します。
create_task
メディアタスクを作成し、完了までオプションでポーリングします。
get_task
既存タスクのステータスと最新のペイロードを取得します。
check_balance
アカウント残高と支出メトリクスを返します。
任意のローカルインストール
Local MCP は独立した stdio オプションです。ローカルプロセスを使いたい場合は Node.js と Local Login で利用できます。上記の Hosted MCP にローカルプロセスは不要です。
Node.js でローカル stdio サーバーを起動します。
npx -y @runapi.ai/mcp
`runapi login` を実行してブラウザーで Local Login を開き、認証情報をローカル設定に保存します。
runapi login
ヘッドレス環境では、ローカルプロセスを開始する前に RUNAPI_API_KEY を設定します。
RUNAPI_API_KEY=runapi_xxx npx -y @runapi.ai/mcp
160+ モデル、4つのモダリティ
表示されるすべてのモデルをこのMCPサーバーから実行できます。
| モダリティ | モデル |
|---|---|
| 画像 | Flux Kontext, Nano Banana, GPT Image, Seedream, Ideogram, Qwen |
| 動画 | Kling, Veo, Seedance, Hailuo, Wan, Runway, Luma |
| 音声 | Suno Music, ElevenLabs TTS, Sound Effects, STT, Isolation |
| ユーティリティ | Kling AI Avatar, OmniHuman Detection, Seedream Layer Decomposition |
よくある質問
Claude Desktop、Cursor、VS Code、Windsurf はブラウザーで RunAPI OAuth を完了します。API Key 認証は互換性と headless 環境向けの別の fallback として残ります。
はい。Local MCP は Node.js を使う独立した stdio プロセスです。対話的には Local Login を使い、ヘッドレスホストでは RUNAPI_API_KEY を設定します。