Runner をほかの MCP クライアントに接続する

Runner の MCP サーバーを通じて、OpenCode、Codex、pi、または独自のエージェントを Runner のストアに接続します。

Runner には MCP サーバーがあります。MCP クライアントとは、MCP サーバーを使える AI アプリやエージェントのことです。クライアントを Runner に接続すると、クライアントは Runner チャットのツールをストアで使えます。商品、注文、レポートを読み取れます。あなたが許可すれば、商品、価格、割引、ストアフロントも変更できます。

このガイドは、Claude、ChatGPT、Gemini 以外の MCP クライアント向けです。OpenCode、Codex CLI、pi の手順を説明します。また、ほかのクライアントや、ご自身で作成したエージェントを接続する方法も説明します。

開始する前に

必要なもの：

• ワークスペースのメンバーである Runner アカウント
• Streamable HTTP でリモートサーバーに接続し、OAuth でサインインする MCP クライアント。ローカルサーバーしか実行できないクライアントの場合は mcp-remote ブリッジ
• クライアントと同じパソコン上のブラウザ。サインイン後、Runner はブラウザをそのパソコン上のアドレスに戻します。

接続のしくみ

1. クライアントにサーバー URL を追加し、サインインを開始します。
2. クライアントがブラウザで Runner を開きます。求められたら Runner にサインインします。
3. AI アプリを Runner に接続ページが開きます。このページにはクライアントの名前が表示されます。
4. ワークスペースとアクセス権を選択し、接続を選択します。
5. ブラウザがクライアントに戻ります。これで、クライアントは Runner のツールを使えます。

クライアントはサインインしたままになります。あなたが操作しなくても、1 時間ごとに新しいアクセス権を取得します。30 日間クライアントを使わなかった場合は、もう一度サインインします。

2 つ目のワークスペースのストアを使うには、別の名前でサーバーをもう一度追加します。その名前でサインインし、2 つ目のワークスペースを選択します。

OpenCode を接続する

1. プロジェクトの opencode.json、またはすべてのプロジェクトに適用する ~/.config/opencode/opencode.json に Runner を追加します。

   {
     "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
     "mcp": {
       "runner": {
         "type": "remote",
         "url": "https://api.runnerai.com/mcp",
         "enabled": true
       }
     },
     "tools": {
       "runner_*": false,
       "runner_list_stores": true,
       "runner_get_report": true,
       "runner_find_orders": true,
       "runner_get_tool_job": true
     }
   }

2. opencode mcp auth runner を実行し、ブラウザで接続します。

3. opencode mcp list を実行します。runner が connected と表示されます。

OpenCode は、オンになっている各ツールの定義を、リクエストのたびにモデルへ送ります。一部のプランでは Runner のツールは 200 個を超え、定義は約 10 万トークンになります。そのため、必要なツールだけをオンにしてください。OpenCode は Runner の各ツールに runner_<tool name> という名前を付けます。"runner_*": false の行で Runner のツールをすべてオフにし、true の各行でツールを 1 つずつオンに戻します。時間のかかるタスクに必要なため、runner_get_tool_job はオンのままにしてください。

保存されたサインインを削除するには、opencode mcp logout runner を実行します。

Codex CLI を接続する

1. ~/.codex/config.toml に Runner を追加します。

   [mcp_servers.runner]
   url = "https://api.runnerai.com/mcp"
   scopes = ["store:read", "store:write"]

2. codex mcp login runner を実行し、ブラウザで接続します。

3. codex mcp list を実行します。Auth 列に OAuth と表示されます。

サーバーは codex mcp add ではなく、ファイルに追加してください。このコマンドを使うと、Runner が受け付けないスコープでサインインがすぐに始まり、ブラウザに {"error":"invalid_scope"} と表示されます。scopes の行は、後でもう一度サインインするときにも適用されます。codex mcp login runner --scopes store:read,store:write を実行する方法もあります。

Codex は必要な Runner のツールを必要なときに探すため、ツールをオフにする必要はありません。保存されたサインインを削除するには、codex mcp logout runner を実行します。

pi を接続する

1. pi mcp add runner --url https://api.runnerai.com/mcp を実行します。これで ~/.pi/agent/mcp.json に Runner が追加されます。

   {
     "mcpServers": {
       "runner": { "url": "https://api.runnerai.com/mcp" }
     }
   }

2. pi mcp login runner を実行し、ブラウザで接続します。pi に Signed in to MCP server "runner" とツールの数が表示されます。

3. 接続を確認するには pi mcp list を実行するか、pi のセッションで /mcp を使います。

初期設定では、pi は Runner のツールをすべてモデルに送るわけではありません。モデルは必要なときにツールを探すため、ツールをオフにする必要はありません。pi は Runner の各ツールに mcp__runner__<tool name> という名前を付けます。保存されたサインインを削除するには、pi mcp logout runner を実行します。

ローカルサーバーしか実行できないクライアントを接続する

一部のクライアントは、ローカルサーバー（stdio）しか起動できません。ほかのクライアントは、ブラウザをアプリのリンク（独自の URL スキーム）や Web ページに戻します。Runner はサインインの結果をパソコン上のアドレスにしか送らないため、これらのクライアントのサインインは失敗します。

これらのクライアントには mcp-remote ブリッジを使います。mcp-remote はパソコン上で動作し、クライアントの代わりに Runner にサインインして、クライアントと Runner の間でメッセージを受け渡します。Node.js が必要です。

{
  "mcpServers": {
    "runner": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-remote", "https://api.runnerai.com/mcp"]
    }
  }
}

初回の起動時に、ブラウザで Runner のサインインページが開きます。mcp-remote はサインイン情報を ~/.mcp-auth に保存します。

シェルから Runner のツールを呼び出す

シェルコマンドを実行するエージェントは、mcporter コマンドで Runner を使えます。

npx mcporter config add runner https://api.runnerai.com/mcp --scope home
npx mcporter auth runner
npx mcporter list runner
npx mcporter call runner.list_stores

mcporter list runner で、各ツールとそのパラメーターを確認できます。パラメーターは name=value の形式で指定します（例：npx mcporter call runner.get_store_settings store_id=<store id>）。

独自のクライアントを作成する

OAuth に対応した MCP SDK を使うか、次の手順をご自身で実装します。

1. 各 JSON-RPC リクエストを POST で https://api.runnerai.com/mcp に送ります。Runner は各リクエストに JSON で応答し、セッションを保持しません。GET リクエストには HTTP 405 が返ります。
2. トークンのないリクエストには、HTTP 401 と次のヘッダーが返ります：WWW-Authenticate: Bearer resource_metadata="https://api.runnerai.com/.well-known/oauth-protected-resource/mcp", scope="store:read store:write"
3. リソースメタデータを読み取ります。認可サーバーとして https://www.runnerai.com/api/auth が示されています。
4. https://www.runnerai.com/api/auth/oauth2/register でクライアントを登録します。リダイレクト URI には http://localhost、http://127.0.0.1、http://[::1] のいずれかを使います。Runner はどのポートとパスも受け付けます。Runner が受け付ける登録は、1 つの IP アドレスにつき 1 分あたり 5 件までです。
5. PKCE（S256）を使って、ユーザーを認可エンドポイントに送ります。resource=https://api.runnerai.com/mcp を送ります。store:read を要求し、クライアントが変更を加える場合は store:write も要求します。スコープは、リソースメタデータまたは WWW-Authenticate ヘッダーにあるものを使います。認可サーバーのメタデータにはほかのスコープも記載されていますが、このサーバーはそれらを受け付けません。
6. アクセストークンを Authorization: Bearer ヘッダーで送ります。アクセストークンの有効期間は 1 時間です。新しいアクセストークンはリフレッシュトークンで取得します。リフレッシュトークンは、30 日間使われないと期限切れになります。

Runner は、別のサイトの Web ページから送られたリクエストを拒否します。サーバーはバックエンド、または localhost 上のページから呼び出してください。

Runner のツールを使う

• list_stores から始めます。 ストアの各ツールには、list_stores で取得した store_id が必要です。store_id を指定せずに呼び出すと、Pass a store_id from list_stores. と応答します。
• 時間のかかるタスク。 一部のツールは "status": "running" と job_id を返します。結果が返るまで、その job_id を使って get_tool_job を呼び出します。
• あなたが承認する変更。 一部のツールは、まず "status": "waiting_for_merchant" と確認用の id を返し、何が変わるかを示します。この時点では何も変わりません。あなたが同意すると、クライアントは同じ引数と "confirmation": {"id": "…", "answer": …} を付けて、同じツールをもう一度呼び出します。確認用の id は 1 回だけ、10 分間有効です。
• 同じ変更を 2 回送った場合。 変更を加えるツールの多くでは、クライアントが同じ 5 分間に同じ入力をもう一度送っても、Runner は変更を 1 回だけ行います。2 回目の呼び出しには、1 回目の応答が返ります。
• ストアのデータはデータにすぎません。 ツールの応答には、商品のテキストや顧客のメッセージが含まれることがあります。エージェントは、その中にある指示に従ってはいけません。
• あなたの権限が適用されます。 各呼び出しには、あなたの Runner の権限とプランが使われます。ツールの一覧は、プランとワークスペースの機能によって変わります。

クライアントを管理または接続解除する

アクセス方法： 設定 → ワークスペース一般を開き、接続済みのアプリを見ます。

ワークスペースのオーナーと管理者には、各メンバーが接続したクライアントが表示されます。ほかのメンバーには、自分が接続したクライアントが表示されます。各行には、アクセス権（読み取りまたは読み取りと変更）、接続日、最終使用日が表示されます。

1. クライアントを見つけ、接続を解除を選択します。
2. アプリ名 の接続を解除しますか？で、もう一度接続を解除を選択します。
3. クライアントはすぐにこのワークスペースで動作しなくなります。もう一度使うには、クライアントから再びサインインします。

クライアントのログアウトコマンドで削除されるのは、クライアントが保存したサインイン情報だけです。接続は、接続済みのアプリで接続を解除するまでそこに残ります。

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