注: この記事は英語から AI を使用して翻訳されており、若干の不正確な表現が含まれる場合があります。
Optmyzr は、AI アシスタントが Sidekick を通じて Optmyzr アカウントと安全に連携できる Model Context Protocol（MCP） エンドポイントを提供しています。
MCP を使用すると、Claude などの AI クライアントを Optmyzr に接続し、Optmyzr の UI で通常行う分析、レポート作成、ワークフローの作成を実行できます。
この記事では、MCP の概要、Sidekick との連携方法、および Optmyzr MCP エンドポイントの設定方法について説明します。
MCP とは
Model Context Protocol（MCP） は、AI アシスタントを外部ツールやデータソースへ接続するための標準プロトコルです。
MCP を使用すると、AI クライアントは次のことができます。
外部システムの構造化データを取得する
ツールやワークフローを実行する
ドキュメントやコンテキスト情報を取得する
Optmyzr では、MCP を利用することで、対応している AI アシスタントから Sidekick の機能を利用できます。
Optmyzr MCP はどのような場合に使用しますか？
Optmyzr MCP は、Optmyzr の画面内ではなく、外部の AI アシスタントから Optmyzr を利用したい場合に役立ちます。
例えば、次のような場合に便利です。
AI ワークスペースから作業したい場合:
Claude をメインの AI アシスタントとして使用している場合、MCP を利用することで、Optmyzr を開かなくてもパフォーマンス分析、戦略の作成、Optmyzr データの取得を行えます。
Optmyzr と他のツールを組み合わせたい場合:
AI アシスタントは、Optmyzr のデータとドキュメント、スプレッドシート、分析プラットフォームなどの情報を組み合わせ、より包括的な分析を行えます。
AI を活用したワークフローを構築したい場合:
MCP を利用すると、AI アシスタントは複数の処理を 1 回のやり取りで実行できます。例えば、パフォーマンス分析、Rule Engine 戦略の生成、アラートの作成をまとめて実行できます。
複数アカウントを横断して高度な分析を行いたい場合:
AI アシスタントは複数の広告アカウントからデータを取得し、ポートフォリオ全体の傾向や改善機会をまとめることができます。
日常的な最適化作業では、Optmyzr 内で Sidekick を使用する方法が最も簡単です。MCP は、外部の AI 環境から Sidekick の機能を利用するための別の方法を提供します。
Sidekick と MCP
Optmyzr Sidekick は、広告運用担当者がパフォーマンス分析、インサイトの発見、最適化ワークフローの構築を行えるよう設計された Optmyzr の AI アシスタントです。
MCP を利用すると、Optmyzr 内の Sidekick で利用できる機能を、対応する AI クライアントからも利用できます。
これにより、以下のことが可能になります。
接続済み広告アカウントの PPC 分析
Rule Engine 戦略の生成
パフォーマンスレポートの取得
アラートの作成と確認
関連する Optmyzr ツールの検索
複数の処理を組み合わせたカスタム AI ワークフローの作成
新しいポジティブ キーワードおよびネガティブ キーワードの作成と適用
MCP 経由で実行されるすべての操作は、Optmyzr の UI で Sidekick を使用した場合と同じように Optmyzr アカウントへ反映されます。
Optmyzr Sidekick - あなた専用の PPC AI アシスタント</a> の詳細については、こちらをご覧ください。
Optmyzr MCP を設定する
AI クライアントを Optmyzr MCP に接続する方法は 2 つあります。
OAuth（推奨）：Optmyzr アカウントでサインインします。API キーは不要です。現在は Claude と ChatGPT に対応しています。
API キー：Optmyzr の Settings から API キーを生成して接続時に使用します。Claude Code、Copilot Studio、Langdock など、その他の MCP 対応クライアントで利用できます。
OAuth を使用して接続する（Claude および ChatGPT 推奨）
OAuth 接続では、API キーを生成したり手動設定を行ったりすることなく、AI クライアントから直接 Optmyzr にサインインできます。
サーバー URL : https://tools.optmyzr.com/OptmyzrMcp
Claude（ブラウザー版 / デスクトップ版）
Claude Desktop を開きます。
Settings を開きます。
Connectors を選択します。
Add custom connector をクリックします。
名前（必要に応じて説明も）を入力し、次のサーバー URL を貼り付けます: https://tools.optmyzr.com/OptmyzrMcp
Add をクリックします。
Connect をクリックし、Optmyzr アカウントにサインインしてアクセスを承認します。
これで Claude から Optmyzr MCP の機能を利用できるようになります。
Claude Team および Enterprise プランでは、組織にコネクタを追加できるのは管理者またはオーナーのみです。コネクタが追加されると、各ユーザーは自分の設定画面から接続して有効化できます。組織へカスタムコネクタを追加する方法については、こちら をご覧ください。
ChatGPT
ChatGPT を開きます。
Settings → Connectors を開きます（必要に応じて Developer Mode を有効にします）。
Create app（または Create）をクリックします。
アプリ名を入力し、次のサーバー URL を貼り付けて、Authentication を OAuth に設定します。 https://tools.optmyzr.com/OptmyzrMcp
開発用途でこのアプリを信頼することを確認するチェックボックスをオンにします。
Create（または Save）をクリックします。
これで ChatGPT ワークスペースから Optmyzr MCP コネクタを利用できるようになります。
API キーを使用して接続する
その他すべての MCP 対応クライアントでは、Optmyzr アカウントで生成した API キー を使用して接続します。
設定を始める前に、Optmyzr の Settings ページにある MCP Integration セクションから MCP API キー を生成してください。
注: API キーは安全な場所に保管してください。ページを離れると再表示されません。生成後は、作成日時と最終使用日時のみ確認できます。
API キーはいつでも無効化できます。ただし、無効化すると、その API キーを使用しているすべての MCP クライアントが接続できなくなります。
Claude（手動設定）
前提条件：Node.js をインストールする
MCP を利用する前に、Node.js をインストールする必要があります。
Node.js は公式サイトからダウンロードできます。
https://nodejs.org/en/download
あらかじめ用意された Node.js インストーラーを使用することをおすすめします。最も簡単で迅速な方法です。ご利用の OS（Windows、macOS、または Linux）を選択し、画面の案内に従ってインストールしてください。
インストールが完了したら、MCP の設定に進みます。
Claude の無料版をご利用の場合は、MCP を手動で設定できます。
Claude Desktop を開きます。
Settings を開きます。
Developer を選択します。
Edit Config をクリックします。
次のファイルを開きます。claude_desktop_config.json
以下の設定を追加します。
{ "mcpServers": { "Optmyzr": { "command": "npx", "args": [ "-y", "mcp-remote", "https://tools.optmyzr.com/OptmyzrMcp", "--header", "Authorization:YOUR_API_KEY" ] } } }ファイルを保存します。
Claude Desktop を再起動します。
これで Claude から MCP 経由で Optmyzr を利用できるようになります。
Claude Code
ターミナルを開き、次のコマンドを実行します。
claude mcp add --transport http optmyzr https://tools.optmyzr.com/OptmyzrMcp --header "Authorization:YOUR_API_KEY"
Claude Code から Optmyzr MCP の機能を利用できるようになります。
Claude Team または Enterprise を利用していますか？
まず、管理者またはオーナーが組織全体にコネクタを追加する必要があります。
手順は次のとおりです。
Settings → Connectors → Add → Custom → Web を開きます。
名前を入力し、次のサーバー URL を貼り付けます。
https://tools.optmyzr.com/OptmyzrMcp
Advanced settings の OAuth Client ID と Secret は空欄のままにします。
How your team connects で Individual sign-in を選択します。
Add をクリックします。
追加後は、各メンバーが自身の Claude の設定画面からコネクタを接続して有効化できます。
カスタムコネクタの詳細については、<a href="https://support.anthropic.com/">こちら</a>をご覧ください。
ChatGPT
ChatGPT を開きます。
Settings → Apps を開き、Developer Mode が有効になっていることを確認します。
Create App をクリックします。
アプリ名に MCP と入力し、次の MCP サーバー URL を入力します。
https://tools.optmyzr.com/OptmyzrMcp?api_key=YOUR_API_KEY
認証方式として No Auth を選択します。
I understand and want to connect にチェックを入れます。
Create をクリックすると、標準の開発者画面に移動します。
Optmyzr MCP を使用するには、チャット入力欄の ＋ アイコンをクリックし、More から Optmyzr MCP を選択します。
その他のクライアント
MCP は、多くのクライアントでサポートされているオープンプロトコルです。接続方法については、ご利用のクライアントのドキュメントを参照してください。
以下のサーバー URL を使用し、Authorization ヘッダーに API キーを渡します。
https://tools.optmyzr.com/OptmyzrMcp
設定例：
{ "optmyzr": { "url": "https://tools.optmyzr.com/OptmyzrMcp", "headers": { "Authorization": "YOUR_API_KEY" } } }
注: 現在、Optmyzr MCP は MCP 統合をサポートしている AI プラットフォームでのみ利用できます。
Google Gemini
現時点では、Google Gemini は MCP 統合をネイティブでサポートしていません。開発環境では一部の回避策が存在する場合がありますが、Gemini の標準インターフェースでは MCP を利用できません。
Microsoft Copilot
Copilot Studio を開き、対象のエージェントを選択します。
Tools → Add Tool → New Tool → MCP を開きます。
次の MCP サーバー URL を入力します:
https://tools.optmyzr.com/OptmyzrMcp
認証方法として API Key を選択し、Optmyzr の API キーを入力します。
保存します。
これでエージェントから Optmyzr MCP の機能を利用できます。
注: Copilot Studio エージェントで MCP を利用するには Generative orchestration を有効にする必要があります。Microsoft 365 Copilot をご利用の場合は、declarative agents を通じて MCP を利用できます。詳しくは Microsoft のドキュメントをご確認ください。
Langdock
Langdock を開き、Integrations に移動します。
Add Integration をクリックします。
次の MCP サーバー URL を入力します。
https://tools.optmyzr.com/OptmyzrMcp
認証方法として API Key を選択します。
Optmyzr API キーを入力します。
Test connection をクリックし、接続を確認して利用可能なツールを表示します。
エージェントで使用するツールを選択します。
Save tools をクリックします。
これで Langdock のエージェントから Optmyzr MCP の機能を利用できるようになります.
MCP アクセスを取り消す
OAuth 接続
Optmyzr アカウントの Authorized Applications からアクセスを取り消します。
API キー接続
Settings → MCP Integration から API キーを無効化します。
注: API キーを無効化すると、そのキーを使用しているすべてのクライアントが切断されます。
利用可能な MCP 機能
Optmyzr MCP では、AI アシスタントが Optmyzr アカウントと連携するために、以下の機能を利用できます。
機能 | 説明 |
get_active_accounts | Optmyzr ユーザーに関連付けられているすべての有効な広告アカウントを返します。アカウント名または ID による絞り込みにも対応しています。 |
get_ppc_report | キャンペーン、キーワード、広告、アカウント単位のパフォーマンスや変更履歴を取得します。並べ替え、ページネーション、数値・テキストフィルターに対応しています。 |
get_competitor_insights | Google Ads の Auction Insights データを取得し、同じキーワードで競合しているドメインや、前期間との重複率の変化を表示します。 |
get_competitor_drilldown | 特定の競合ドメインについて、共有しているキーワード、広告グループ、またはキャンペーンを表示します。 |
get_industry_insights | Google Ads アカウントの主要指標（CTR、CPC、CVR、インプレッション シェア）を業界ベンチマークと比較します。 |
get_account_optimization_recommendations | 広告アカウントを分析し、優先度順に最適化の提案を表示します。 |
get_configured_alerts | アカウントに設定されているアラートを取得します。 |
get_triggered_alerts | 最近発生したアラートを取得します。 |
create_or_edit_alert | KPI または予算アラートを 2 段階の手順で作成または編集します。 |
get_merchant_feed_details | Merchant Center フィードの詳細情報を取得します。 |
re_generate_strategy_chain | 自然言語による説明から Rule Engine 戦略を自動生成します。 |
re_account_strategy | アカウントまたはポートフォリオ向けルールのプレビューを生成します。 |
re_campaign_strategy | キャンペーン、広告グループ、予算、入札戦略向けルールのプレビューを生成します。 |
re_keyword_strategy | キーワードおよび検索語句向けルールのプレビューを生成します。 |
re_ad_strategy | 広告向けルールのプレビューを生成します。 |
re_audience_strategy | オーディエンス、ユーザー属性、デバイス入札調整向けルールのプレビューを生成します。 |
re_geo_strategy | 地域ターゲティング向けルールのプレビューを生成します。 |
re_placement_strategy | プレースメント向けルールのプレビューを生成します。 |
re_shopping_strategy | ショッピング商品、商品グループ、Amazon ASIN 向けルールのプレビューを生成します。 |
fetch_relevant_tools | ユーザーの質問内容に応じて最適な Optmyzr ツールを提案します。 |
fetch_help_articles | 関連する Optmyzr ヘルプ記事を検索します。 |
update_language_preference | 2 文字の ISO 言語コードを使用して Optmyzr アカウントの表示言語を更新します。 |
get_entity_change_schema | キーワード変更を準備するために必要なスキーマを取得します。 |
preview_entity_changes | 新しいポジティブ キーワードおよびネガティブ キーワードの変更内容をレビュー用に作成します。 |
edit_previewed_changes | 適用前のレビュー内容を編集します。 |
apply_previewed_changes | レビュー済みの変更を適用します。 |
Sidekick と MCP
Optmyzr 内で作業する場合は Sidekick を使用します
Sidekick は Optmyzr のインターフェースに組み込まれており、現在表示しているページの内容を理解したうえでサポートします。ツール内で分析や最適化を行う際に最適です。
Sidekick は次のような場合に役立ちます。
現在表示しているページの内容を理解する
ツール固有の推奨事項や操作方法を確認する
最適化や予算変更などをその場で適用する
Keyword Lasso や Rule Engine など、UI と密接に連携した機能を利用する
アカウント内でツールを切り替えながら会話を継続する
つまり、Sidekick は Optmyzr 内での作業をサポートします。
複数のツール、アカウント、またはプラットフォームをまたいで作業する場合は MCP を使用します
Model Context Protocol（MCP） は、Optmyzr のデータを Claude などの外部 AI 環境と連携させることで、Optmyzr の UI 外でも柔軟な分析やワークフローの構築を可能にします。
MCP は次のような場合に役立ちます。
複数アカウントのデータをまとめて分析・比較する
アカウント全体のアラートを確認・優先順位付け・分析する
複数のデータソースを利用したレポートや要約を作成する
メール作成、Slack への通知、フォローアップの予定作成など、Optmyzr を超えたワークフローを構築する
任意の AI エージェントからポジティブ キーワードやネガティブ キーワードを作成・適用する
Optmyzr のデータと他のツールを組み合わせて利用する
Sidekick は単一アカウント・単一ツール内でのアラート、要約、推奨事項に適していますが、MCP は複数システムを横断したワークフローまで対応できます。
つまり、MCP は Optmyzr の枠を超えた分析やワークフローの自動化を支援します。
主な違い
機能 | Sidekick | MCP |
Optmyzr の UI 内で動作 | ✅ はい | ❌ いいえ |
現在表示中のページのコンテキストを理解 | ✅ はい | ❌ いいえ |
ツール内で変更を直接適用 | ✅ はい | ✅ はい |
UI 固有の機能（Keyword Lasso など）を利用 | ✅ はい | ❌ いいえ |
複数アカウントの分析 | ⚠️ 制限あり | ✅ はい |
Gmail や Slack など外部ツールとの連携 | ❌ いいえ | ✅ はい |
プラットフォームをまたいだワークフローの自動化 | ❌ いいえ | ✅ はい |