--- title: Claude Code を Orchestor に接続する description: Claude Code と Orchestor CLI を設定し、ブランドや AI 回答を調べます。 canonical_url: https://orchestor.io/docs/agent-setup/claude-code markdown_url: https://orchestor.io/docs/agent-setup/claude-code.md contentType: how-to --- # Claude Code を Orchestor に接続する [← すべてのエージェント](https://orchestor.io/docs/agent-setup.md) Claude Code は、ターミナルからファイルの編集やコマンドの実行を行う Anthropic の AI エージェントです。Orchestor CLI を使うと、ブランド、プロンプト、AI 回答、レポートを Claude Code から調べられます。 [Orchestor CLI](https://orchestor.io/docs/cli.md) · [Orchestor スキル](https://orchestor.io/docs/agent-resources/skills.md) · [Orchestor MCP](https://orchestor.io/docs/mcp.md) · [Claude Code 公式ドキュメント](https://code.claude.com/docs/en/overview) ## クイックスタート 1. **Claude Code をインストールする** macOS / Linux / WSL のターミナルで、Claude Code をインストールします。Windows やその他のインストール方法は [Claude Code のセットアップガイド](https://code.claude.com/docs/en/setup)を参照してください。 ```bash curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash ``` 2. **プロジェクトで Claude Code を起動する** 作業するプロジェクトのルートで Claude Code を起動します。初回は画面の案内に従ってログインしてください。 ```bash claude ``` 3. **Orchestor CLI をインストールする** 別のターミナルを開き、Orchestor CLI をインストールしてログインします。以下は macOS / Linux の手順です。[その他のインストール方法](https://orchestor.io/docs/cli/installation.md)も利用できます。 ```bash curl -fsSL https://orchestor.io/install | sh orc auth login ``` ブラウザの案内に従って Orchestor にログインします。アカウントがない場合は[アカウントを作成](https://orchestor.io/signup)してください。 利用できるワークスペースを確認し、対象を選びます。`YOUR_WORKSPACE_ID` は一覧に表示された ID に置き換えてください。 ```bash orc workspaces list orc workspace use YOUR_WORKSPACE_ID ``` 4. **プロンプトを試す** Claude Code に戻り、たとえば次のように依頼します。 ```text Orchestor CLI（orc）を使って、現在のワークスペースにあるブランドを一覧にしてください。 各ブランドの ID と名前を示してください。データは変更しないでください。 ``` Claude Code がコマンドの実行許可を求めたら、内容を確認します。ブランドが未登録の場合は、空の一覧が返ることがあります。 ## Orchestor を活用する 各項目を開くと、詳しい使い方を確認できます。 ### Orchestor スキル ブランドや AI 回答の調べ方を、エージェントに伝える作業手順。 スキルは、エージェントが必要なときに読み込む指示です。Orchestor CLI に同梱されたスキルを追加すると、ブランドの確認からプロンプトの整理、回答の調査、レポートの読み取りまで、作業に応じたコマンドと進め方を参照できます。 | スキル | できること | | --- | --- | | `orchestor-brand` | 分析対象のブランドを探し、プロフィールや設定を確認・管理します。 | | `orchestor-topic` | トピックを確認・管理し、分析するテーマを整理します。 | | `orchestor-prompt` | 計測するプロンプトを確認・管理します。 | | `orchestor-answer` | 収集された AI 回答を取得し、内容を調べます。 | | `orchestor-report` | 可視性、引用、センチメントなどのレポートを取得して読み解きます。 | [スキルの配布手順](https://orchestor.io/docs/cli/workflows/skills-distribution.md)で、Claude Code と導入範囲を選んでください。スキルは作業手順を追加するもので、ワークスペースへのログインは CLI で別に行います。 ### MCP サーバー ブランド、AI 回答、レポートへ、会話からアクセスするためのツール。 MCP サーバーは、入力と戻り値が定義されたツールをエージェントに提供します。Orchestor の hosted MCP は、OAuth で認可したワークスペースに接続します。ブランドや回答を直接取得するツールに加え、追加の読み取りツールを検索して実行する仕組みも利用できます。 | リソース | 用途 | | --- | --- | | ブランド・トピック・プロンプト | `brands_list`、`topics_list`、`prompts_list` で分析対象を探し、対応する詳細取得ツールで設定を確認します。 | | AI 回答 | `answers_list` と `answers_get` で収集済みの回答を調べます。 | | 可視性・引用・センチメント | `get_visibility_report`、`get_citations_report`、`get_sentiment_report` で指標と根拠を取得します。 | | ツール探索 | `search_tools` で探し、`get_tool_schema` で入力を確認し、`execute_tool` で追加の読み取りツールを実行します。 | 接続先は次の URL です。 ```text https://mcp.orchestor.io/mcp ``` Claude Code に登録するには、ターミナルで実行します。 ```bash claude mcp add --transport http orchestor https://mcp.orchestor.io/mcp ``` Claude Code で `/mcp` を開き、`orchestor` の認証操作に従います。ブラウザでワークスペースと権限を確認し、分析には **Read-only** を選んでください。API キーを設定ファイルに記載する必要はありません。 利用できるツールは接続の権限とサーバーの構成によって変わります。入力、戻り値、プレビュー・書き込みの区別は [MCP ツール一覧](https://orchestor.io/docs/mcp/tools.md)、認証と接続管理は [Orchestor MCP](https://orchestor.io/docs/mcp.md)を参照してください。 ### Orchestor CLI ブランドの管理、回答の調査、レポートの取得をコマンドで実行。 [Orchestor CLI](https://orchestor.io/docs/cli.md) の `orc` コマンドを使うと、Claude Code がターミナルからワークスペースを操作できます。`orc brands list` で分析対象を探し、`orc answers list` で回答を確認し、`orc reports visibility get` で可視性レポートを取得します。同梱のスキルは、目的に応じたコマンドの選択と実行手順を案内します。 ```bash orc brands list --json orc answers list --json orc reports visibility get --json ``` JSON 出力はエージェントによる読み取りやスクリプトでの集計に使えます。コマンドの引数は `orc --help` と各コマンドの `--help` で確認してください。 macOS / Linux では次のコマンドでインストールできます。 ```bash curl -fsSL https://orchestor.io/install | sh ``` [CLI のクイックスタート](https://orchestor.io/docs/cli/quickstart.md)でログインとワークスペースを設定し、[CLI ワークフロー](https://orchestor.io/docs/cli/workflows.md)から回答監査や競合調査などの手順を選んでください。 ### エージェント向けドキュメント 必要な情報を探し、Markdown でエージェントに渡せるリファレンス。 ページ上部の「ページをコピー」で、見出し、実行例、表、リンクを Markdown として取得できます。隣のメニューから表示・ダウンロードもできます。読むページが分からない場合は、次の索引をエージェントに渡してください。 - [orchestor.io/docs/llms.txt](https://orchestor.io/docs/llms.txt) — 公開ドキュメントをセクションごとに探すための索引。 - orchestor.io/docs/sitemap.md — ページ名、URL、概要から必要なページを選ぶための一覧。 - [orchestor.io/docs/llms-full.txt](https://orchestor.io/docs/llms-full.txt) — 複数の機能を調べるときに使う、公開ドキュメントの本文。 ```bash curl -fsSL https://orchestor.io/docs/llms.txt ``` ドキュメントの取得方法と索引の使い分けは、[Markdown とエージェント向け索引](https://orchestor.io/docs/agent-resources/markdown-access.md)を参照してください。 ## プロンプト例 最初にブランド一覧から分析対象を選び、そのブランド名や ID を伝えてください。 ### 可視性を比較する ```text 選んだブランドについて、直近7日間とその前の7日間の可視性を比較してください。 対象期間と参照したレポートを示し、データがない期間はその旨を伝えてください。 データは変更しないでください。 ``` ### 引用元を調べる ```text 選んだブランドに関連する AI 回答を調べ、引用されているドメインと URL を整理してください。 根拠となる回答 ID を添えてください。データは変更しないでください。 ``` ### 次のアクションを考える ```text 選んだブランドのレポートと AI 回答から、優先して調べるべき課題を3つ挙げてください。 観測した事実と改善案を分け、根拠となるデータを示してください。 データは変更しないでください。 ``` ## Tips - **スキルにコマンドの選択を任せる。** Orchestor CLI に同梱されたスキルは、`orc brands list` でブランドを探す、`orc answers list` で回答を読む、`orc reports visibility get` で可視性を調べる、といった操作を案内します。目的を伝えると、Claude Code が必要な手順を参照できます。 - **やりたい作業から始める。** 「競合が伸びた理由を調べて」「引用されているページを整理して」のように依頼してみてください。[CLI ワークフロー](https://orchestor.io/docs/cli/workflows.md)には、回答監査や競合調査など、目的別の手順があります。対象ブランドと期間も伝えると、同じ条件で比較できます。 - **MCP の追加ツールは必要なときに探す。** `search_tools` で目的に合うツールを探し、`get_tool_schema` で入力を確認してから `execute_tool` で実行できます。この探索経路は読み取り専用です。[ツール一覧](https://orchestor.io/docs/mcp/tools.md)で使い方を確認できます。 - **スキルを追加したプロジェクトから起動する。** プロジェクト単位で導入した Claude Code 用スキルは `.claude/skills` に配置されます。そのプロジェクトで `claude` を起動し、作業前に `orc workspace current` で対象ワークスペースを確認してください。 - **接続状態をコマンドで確かめる。** CLI は `orc auth status --json`、MCP は `claude mcp list` で確認できます。CI で CLI を使う場合は、[CI の認証設定](https://orchestor.io/docs/cli/workflows/ci-setup.md)に従い、シークレット管理機能から API キーを渡します。 - **[Orchestor MCP サーバー](https://orchestor.io/docs/mcp.md)** MCP サーバーへの接続方法、OAuth 認証、利用できるツールを確認できます。 ## FAQ ### Skills、MCP、CLI はどれを使えばよいですか？ 組み合わせて使えます。それぞれ役割が異なります。Skills はブランドや AI 回答を調べる手順を Claude Code に伝え、MCP は会話からワークスペースのデータへアクセスするツールを提供します。CLI はターミナルでの操作や、JSON 出力を使った集計・自動化に使えます。まずはこのページの CLI クイックスタートを試し、作業手順を補う Skills と、会話から使いたい MCP ツールを追加してください。 [Skills](https://orchestor.io/docs/agent-resources/skills.md) · [MCP](https://orchestor.io/docs/mcp.md) · [CLI](https://orchestor.io/docs/cli.md) ### Claude Code から Orchestor CLI を使えますか？ はい。`orc` をインストールして `orc auth login` でログインすると、Claude Code がターミナルから実行できます。`--json` を付けると結果を構造化して取得できます。プロジェクトの `CLAUDE.md` に「Orchestor の操作には `orc` を使う」と記載すると、作業時の方針を伝えられます。[CLI ワークフロー](https://orchestor.io/docs/cli/workflows.md)で具体的な使い方を確認してください。 ### Claude Code に Orchestor アカウントへのアクセスを許可するには？ MCP は Claude Code の `/mcp` から認証を開始し、ブラウザでワークスペースとアクセス権限を選んで認可します。分析だけなら **Read-only** を選びます。CLI は `orc auth login` でログインし、`orc workspace use YOUR_WORKSPACE_ID` で対象を選びます。MCP の認可と CLI のログインは、それぞれ行ってください。 ### 既存のブランドやワークスペースでも使えますか？ はい。新しくブランドを作る必要はありません。CLI では `orc workspace current` で対象を確認し、`orc brands list` で既存のブランドを取得できます。MCP では認可時に選んだワークスペースに接続します。ブランド名または ID と、調べたい期間を Claude Code に伝えてください。 ### MCP のツール探索はどのように動きますか？ 必要な操作を `search_tools` で探し、`get_tool_schema` で引数を確認してから、`execute_tool` で実行します。追加の読み取りツールを必要に応じて見つけられるため、最初のツール一覧に目的の操作がなくても探索できます。この経路で実行できるのは読み取り操作です。詳しくは [MCP ツール一覧](https://orchestor.io/docs/mcp/tools.md)を参照してください。 ## トラブルシューティング ### MCP サーバーに接続できない、またはタイムアウトする `claude mcp list` で `orchestor` が登録されているか確認します。接続先が誤っている場合は `claude mcp remove orchestor` で登録を削除し、次のコマンドで登録し直してください。 ```bash claude mcp add --transport http orchestor https://mcp.orchestor.io/mcp ``` 登録後に `/mcp` から認証を完了します。URL の登録だけではデータを取得できません。[クライアント接続ガイド](https://orchestor.io/docs/mcp/clients.md)も参照してください。 ### Orchestor に認証できない MCP は `/mcp` から OAuth を開始し、ブラウザで認可を完了します。認可が期限切れの場合は [MCP connections](https://app.orchestor.io/settings/mcp) で接続を確認し、再認可してください。CLI は `orc auth status --json` で確認し、必要なら `orc auth login` でログインし直します。CI から CLI を使う場合は、[サービスアカウントと API キーの設定](https://orchestor.io/docs/cli/workflows/ci-setup.md)を参照してください。 ### Claude Code が古い仕様やコマンドを案内する [ドキュメントの索引](https://orchestor.io/docs/llms.txt)を Claude Code に渡し、現在のドキュメントを読んでから作業するよう依頼してください。対象ページが分かっている場合は「ページをコピー」で Markdown を渡せます。CLI の引数は、インストール済みの `orc --help` と各コマンドの `--help` でも確認できます。 ### Claude Code が orc を実行できない 新しいターミナルで `orc --version` を実行します。コマンドが見つからない場合は[インストールガイド](https://orchestor.io/docs/cli/installation.md)を確認してください。CLI をインストールした後に Claude Code のセッションを開始し直すと、更新された PATH を読み込めます。 ## Orchestor でエージェントを作る Claude Code でデータを調べるところから、独自の分析エージェントや自動化へ進めます。Orchestor の SDK、MCP、API、CLI を使って、ブランドの可視性や AI 回答の調査を自分のアプリケーションやワークフローに組み込めます。 - **SDK で分析を組み込む** Node.js / TypeScript や Python からブランド、プロンプト、レポートを取得し、独自の分析処理を実装します。 - **[エージェントに MCP ツールを接続する](https://orchestor.io/docs/mcp.md)** リモート MCP と OAuth に対応したエージェントから、認可したワークスペースのデータを調べます。 - **API で独自の連携を作る** HTTP API の認証、リクエスト、レスポンスを確認し、使い慣れた言語やフレームワークから接続します。 - **[CLI で調査を自動化する](https://orchestor.io/docs/cli/workflows.md)** 回答監査や競合比較の手順をスクリプトに組み込み、CI からの実行へ広げます。 ## その他のエージェント - **[Codex](https://orchestor.io/docs/agent-setup/codex.md)** MCP サーバーを追加し、OAuth でワークスペースに接続します。 - **[Cursor](https://orchestor.io/docs/agent-setup/cursor.md)** エディターに MCP を追加し、開発中に Orchestor のデータを参照します。 - **[OpenCode](https://orchestor.io/docs/agent-setup/opencode.md)** リモート MCP サーバーを設定し、認証してデータを利用します。 --- [Documentation index](https://orchestor.io/docs/llms.txt)