> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.maiagent.ai/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.maiagent.ai/tech/ja/mcp.md).

# MaiAgent Build｜MCP と外部サービス

- [MCP（Model Context Protocol）](https://docs.maiagent.ai/tech/ja/mcp/mcp-model-context-protocol.md): MCP（Model Context Protocol）とは：AI アプリケーションを外部ツールやデータソースに接続するオープンなプロトコルです。動作原理、主な価値、MaiAgent の MCP ツールで MCP Server に接続する方法を説明します。
- [MaiAgent MCP：外部 AI ツールからプラットフォームを操作する](https://docs.maiagent.ai/tech/ja/mcp/maiagent-mcp.md): MaiAgent MCP を通じて Claude や Cursor などの MCP 対応 AI ツールからプラットフォームを操作する方法：サービスエンドポイントと提供ツール、API Key と OAuth による接続、検証とトラブルシューティング
- [セルフホスト MCP Server の接続仕様](https://docs.maiagent.ai/tech/ja/mcp/self-hosted-mcp-server.md): 自社システムを MCP Server として公開し、MaiAgent の Agent から呼び出すための仕様です。対応するトランスポートと URL 要件、認証（固定ヘッダー、連絡先の認証情報、OAuth 動的登録）、許可するツール、タイムアウトと再試行、モデルへのエラー返却、MCP Apps のインタラクティブカードについて説明します。
- [Remote MCP サービスの概要](https://docs.maiagent.ai/tech/ja/mcp/remote-mcp.md): Remote MCP（リモート MCP サービス）の概念と、MaiAgent が Composio、Zapier などのホスト型サービスや自社でホストする MCP サーバーに接続する仕組みを説明します。トランスポート、認証、ツールの範囲、タイムアウト、記録、利用時の注意事項を扱います。
- [Composio 連携](https://docs.maiagent.ai/tech/ja/mcp/composio.md): Composio 連携：Composio MCP ディレクトリから MCP Server URL を取得し、外部サービスのアカウントを接続して、Agent が使用する MCP ツールを MaiAgent で作成します。
- [Zapier 連携](https://docs.maiagent.ai/tech/ja/mcp/zapier.md): Zapier MCP 連携：Zapier MCP コンソールで MCP Server を作成し、AI に公開するアクション（Actions）を選択して endpoint をコピーし、MaiAgent で MCP ツールを作成します。


---

# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters:

```
GET https://docs.maiagent.ai/tech/ja/mcp.md?ask=<question>&goal=<user_goal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.