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title: "Orchestor MCP — AI エージェントに、検索のデータを | Orchestor"
description: "Orchestor のブランド、AI 可視性、引用元のデータを Claude Code、Codex、Cursor に接続。いつもの AI ツールから分析を始めましょう。"
canonical_url: "https://www.orchestor.io/mcp"
markdown_url: "https://www.orchestor.io/mcp.md"
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Orchestor MCP

マーケティングの、新しい進め方。

# Claude Code の中で Orchestor を使う

[Claude Code にプラグインを追加](#connect)

[接続ドキュメントをみる](https://orchestor.io/docs/agent-setup/claude-code)

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## Claude Code に Orchestor を追加

ターミナルで次のコマンドを実行してください。

```
claude plugin marketplace add orchestor-inc/skills
claude plugin install orchestor@orchestor
```

2

## 接続して、分析をはじめる

/reload-plugins を実行し、/mcp から Orchestor にログインします。 ワークスペースへのアクセスを許可したら、データについて質問できます。

> 「Orchestor のブランド一覧を教えて」

[詳しい接続ガイド](https://www.orchestor.io/docs/agent-setup/claude-code)

ターミナルから使うなら [Orchestor CLI](https://www.orchestor.io/cli.md)[接続ドキュメント](https://www.orchestor.io/docs/agent-setup)

## MCP はどのように動作しますか？

週次レポート (選択中)

**いつもの AI + Orchestor**会話の流れ

この1週間のブランドの変化をまとめて。

**Orchestor MCP**

接続したワークスペースのデータを使って、AI が進めること。

1. 1対象のブランドを確認
2. 2可視性・引用・評価を取得
3. 3変化と次の確認事項を整理

データの読み取りのみ。実際の回答はワークスペースのデータによって変わります。

## Orchestor のスキルで分析Claude Code

お使いの Claude Code に、ブランドの可視性・回答・引用を分析するスキルを。

18 件のスキル

AI検索の診断や改善計画の前提になる、自社ブランドの基本情報を整理します。

AI検索で継続的に追うべきテーマやトピックを整理します。

AI回答の観測に使う質問セットやペルソナを作成し、見直します。

AI検索で比較対象にする競合企業やサービスを整理し、分析の基準を作ります。

AI回答の実例を確認し、自社の露出、引用、競合との見え方を整理します。

AI回答で自社がどれだけ表示され、競合と比べてどの程度目立っているかを診断します。

AI回答で引用されていない情報や、引用が弱い領域を見つけます。

AI回答で自社ブランドがどのような印象、信頼感、立ち位置で語られているかを診断します。

見込み顧客が使いそうな検索質問の広がりを診断し、露出機会を整理します。

AI回答で引用されているドメインを分析し、信頼される情報源の傾向を把握します。

AI回答で引用されているURLを分析し、強いページや不足しているページを見つけます。

AI回答で自社がどう見えているかを確認し、理想の見え方との差分を整理します。

AI回答での競合の露出、ポジショニング、引用の強さを比較して整理します。

診断で見つかった課題を、優先度付きのAI検索 Issue として整理します。

AI検索で見つかったIssueを確認し、対応すべきものと見送るものに仕分けます。

サイトの URL 在庫と crawl ポリシー（sitemap / llms.txt / robots）を収集します。

URL から clean content（markdown / html / links / metadata）を取得します。

content / URL と JSON schema から structured data を抽出します。

## よくある質問

Orchestor MCP について、知っておきたいこと。

### Orchestor MCP とは？

MCP（Model Context Protocol）に対応した AI ツールから、Orchestor のデータを扱うための接続口です。ブランド、プロンプト、AI の回答、引用元を会話の中で確認できます。

### どのツールで使えますか？

Claude Code、Codex (CLI)、Cursor、OpenCode の接続手順と、OpenClaw・Hermes 向けの CLI セットアッププロンプトを用意しています。Grok Bot のタブではインストール先とプラグインの導入ガイドを確認できます。その他のクライアントでは、リモート MCP と OAuth への対応を確認してください。

### API キーは必要ですか？

ホスト型 MCP は OAuth でログインできます。接続時にワークスペースを選び、アクセスを許可します。API キーを手で設定する必要はありません。

### はじめるには何が必要ですか？

Orchestor のアカウントとアクセスできるワークスペース、MCP 対応の AI ツールが必要です。分析には、ワークスペースに蓄積されたデータを利用します。

## 今すぐ Claude Code で Orchestor を試す

[無料ではじめる](https://www.orchestor.io/signup)

[デモを依頼する](https://www.orchestor.io/contact/demo)

## Structured data

```json
[
  {
    "@context": "https://schema.org",
    "@type": "Organization",
    "name": "Orchestor",
    "url": "https://www.orchestor.io",
    "sameAs": [
      "https://orchestor.io",
      "https://www.orchestor.io",
      "https://docs.orchestor.io"
    ]
  },
  {
    "@context": "https://schema.org",
    "@type": "WebSite",
    "url": "https://www.orchestor.io",
    "name": "Orchestor (オーケスター)",
    "description": "Orchestor（オーケスター）は、LLMO対策に特化したAIエージェント。ChatGPTなどのAI検索でのブランド露出・引用元・競合を分析し、コンテンツの企画や改善施策の実行を支援します。いつものAIツールから、計測・分析・改善をひとつの流れで。無料で始められます。"
  }
]
```

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[Documentation index](https://www.orchestor.io/llms.txt)