Grokから外のサービスにつなぐ（その2）：APIキーと最初のリクエスト、ツールとリモートMCP、関数呼び出し、画像・動画のAPIを公式の例で

この記事は、公式の資料を2026年10月25日に読んでまとめたものです。この記事は、実際に使って確かめた記録ではありません。運営者はGrokを入れていますが、使い心地はこの記事には書いていません。コードと設定の例は、公式のページを要約の形で取得して読み取ったもので、記号や改行が崩れていないか、必ず公式ページの原文と照らしてください。例の指示文は「この記事の例」です。

先に結論

• まず、手元の環境で1回、curlで呼ぶ。 公式のQuickstartは、アカウント、クレジット、キー、SDK、最初のリクエスト、画像の生成の順で書いています。
• キーは、パスワードと同じ扱い。 公式は、環境変数かシークレット管理に置く、公開のリポジトリやソースに入れない、共有しない、と書いています。
• MCPを渡すときは、allowed_tools で絞る。 公式は、省略するとサーバーのすべてのツールがモデルの文脈に入る、読み取りだけに絞ると変更されるリスクが減る、と書いています。
• 組み合わせは、公式が書いてある向きだけ。 「Grokを、他のAIの道具として呼ぶ」手順は、読んだ範囲に無く、「他のAIのSDKに接続先を差し替える」向きが中心です（Grok Buildが他のツールの設定を読む向きは第9本）。

前提：用語をそろえる

• API。 プログラムからGrokを呼ぶ入口です。
• APIキー。 呼び出す人を示す秘密の文字列です。リクエストの Authorization: Bearer ... に入れます。
• 環境変数。 OSやシェルに、名前をつけて持たせる値。公式の例では XAI_API_KEY。
• SDK。 APIを呼びやすくする既製の部品集です。公式の例には、OpenAIのSDK（Python、JavaScript）、Vercel AI SDK（@ai-sdk/xai）、公式の xai-sdk（Python）が出てきます。
• Responses API。 公式の例が使う呼び方（/v1/responses）。古いChat Completionsは、docsの一覧では「Legacy」の扱いです。
• ツール（サーバー側）。 公式のサーバーが実行するWeb Searchなど。結果がレスポンスに入って返ります。
• 関数呼び出し。 モデルが「この関数を呼んで」と頼み、自分のコードが実行して結果を返す方式。
• MCP。 AIと外のサービスをつなぐ共通の決まり。リモートMCPは、ネット越しのサーバーです。
• モデルの名前。 2026年10月25日に読んだdocsの例は grok-4.7 です。公式のmodelsのページは、aliasの形（<model>、<model>-latest、<model>-<date>）を説明し、aliasは同じモデルの次の版へ自動で移れる、と書いています。モデルの名前は変わりうるので、使う前にmodelsのページで確かめます（この記事の注意）。

組み合わせの地図（公式に記述があるものだけ）

連携A：APIキーを作って、最初のリクエストを送る

手順（docs.x.ai/developers/quickstart と /overview）

1. console.x.ai で、アカウントを作ります。公式は、APIを使う前に、クレジットを追加する、と書いています。購入は、コンソールの請求のページです（docs overviewの「Purchase credits」のボタンが請求のページへ向いています。このページのURL console.x.ai/team/default/billing は、今回読んだQuickstartの本文では確認できていません）。
2. コンソールの「API Keys」のページ（console.x.ai/team/default/api-keys）で、キーを作ります。ボタンの名前は、docs overviewは「Create API key」、security FAQは「Create API Key」と書いています（表記が少し違います。手元の画面を見てください）。キーはチーム単位で、チームを間違えないように、とsecurity FAQにあります。
3. キーを環境変数に入れます。公式の例（Bash）：

export XAI_API_KEY="your_api_key"

または、プロジェクトのフォルダの .env ファイルに、次のように書きます。

XAI_API_KEY=your_api_key

.env を使うなら、公開のリポジトリに入れないでください（security FAQの注意）。 4. SDKを入れます（公式の表）。

1. 最初のリクエストを送ります。公式の例は、grok-4.7 に、コードの修正を頼む1文を送ります。

curl（公式の例）

curl https://api.x.ai/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $XAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "grok-4.7",
    "input": "Fix this function and explain the bug: function median(a){a.sort();return a[a.length/2]}"
  }'

Python：OpenAIのSDK（公式の例）

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="<YOUR_XAI_API_KEY_HERE>",
    base_url="https://api.x.ai/v1",
)

response = client.responses.create(
    model="grok-4.7",
    input="Fix this function and explain the bug: function median(a){a.sort();return a[a.length/2]}",
)

print(response.output_text)

このPythonの例の <YOUR_XAI_API_KEY_HERE> は、キーを直接書く形のプレースホルダーです。同じQuickstartの画像の例は、api_key=os.getenv("XAI_API_KEY") と環境変数から読んでいます。キーを直接書かずに環境変数から読む形に置きかえる案は、この記事の案です（動作は確かめていません）。

Python：xAI SDK（公式の例）

import os
from xai_sdk import Client
from xai_sdk.chat import user

client = Client(api_key=os.getenv("XAI_API_KEY"))

chat = client.chat.create(model="grok-4.7")
chat.append(user("Fix this function and explain the bug: function median(a){a.sort();return a[a.length/2]}"))

print(chat.sample().content)

JavaScript（OpenAI SDK、AI SDK）の例もQuickstartにあります。全文は公式ページで確認してください。

期待される結果

返事の本文が、標準出力に表示されます。返事の内容は毎回違います。

続きの会話（Responses API）

docs.x.ai の「Multi-Turn Conversations」が書く内容です。

• 保存は既定でオンで、プロンプト、推論の内容、返事は公式のサーバーに保存され、保存されたレスポンスは30日間、IDで会話を続けられます。
• store: false で保存しないようにできます。その場合は、履歴を自分で持ちます。
• 続きは、前のレスポンスのIDを previous_response_id に入れ、新しいメッセージだけを送ります。
• システムプロンプトは、input の中の {"role": "system", ...} のメッセージで渡す形が、そのページの例です。
• 保存したレスポンスの取得は GET /v1/responses/{response_id}、削除は DELETE /v1/responses/{response_id} です。

呼び出しが失敗するとき（docs.x.ai/developers/debugging、rate-limits）

• レート制限は、モデルごとに、1秒あたりのリクエストと、1分あたりのトークンの両方があります。チームの現在の段階と上限は、コンソールのModelsのページに出ます（公式）。数字は変わるので、この記事には書きません。

キーが漏れたかもしれないとき（security FAQの手順）

1. コンソールにログインし、正しいチームか確認します（キーはチームごと）。
2. サイドバーの「API Keys」を開きます。
3. キーの横の「⋯」のメニューから、「Disable key」（一時的）か「Delete key」（恒久）を選びます。

4. 「Create API Key」で新しいキーを作り、アプリを更新します。

5. 公式は、GitHubのSecret Scanningと提携していて、漏れたキーが見つかると無効にしてメールで知らせる、とも書いています。

6. 公式は、キーを定期的に入れ替える、チームのメンバーでキーを共有しない、と書いています。

渡るデータ、保存

• 公式のsecurity FAQは、APIの入出力を、監査のために暗号化して30日間保存し、その後は自動で削除する、明示的な許可なしに、入出力で学習することはない、と書いています。
• 「Zero Data Retention（ZDR）」は、チーム全体の設定で、管理者のみが有効にできます。ステートフルなResponses API、Files、Collections、Batchなどが使えなくなります。公式は、ほとんどの顧客にはZDRを有効にすることを勧めない（we do not recommend）、と書いています。
• 処理の地域：既定の https://api.x.ai は地域を保証しません。米国のエンドポイント https://us.api.x.ai/v1 は、米国内だけで処理するためのもので、使えるモデルと機能に制限があります。security FAQは、Files、Collections、サーバー側のツール、自分の側のネットワーク経路は、この保証の外にある、と書いています（詳しくは第3本）。

連携B：OpenAIのSDKで、接続先だけをGrokにする

公式のQuickstartの例が示す形です。既存のコードが、OpenAIのSDKでResponses APIを呼んでいるなら、変えるのは、base_url と api_key、そして model の名前です。

client = OpenAI(
    api_key="<YOUR_XAI_API_KEY_HERE>",
    base_url="https://api.x.ai/v1",
)

• 公式のdocsは、画像の生成でも、client.images.generate(model="grok-imagine-image-2.0", ...) というOpenAIのSDKの呼び方を示しています。
• 公式の資料で、OpenAIのSDKの全機能が使えるかは、書かれていません。たとえば、Responses APIの require_approval と connector_id は、今のところ使えない、とRemote MCP Toolsのページに書かれています。
• AnthropicのSDKでGrokを呼ぶ方法は、読んだページには書かれていませんでした。
• 古いChat Completions APIの例は、Streamingのページに残っています（/v1/chat/completions で stream: true）。「Legacy」の扱いなので、新しく書くなら、公式の例はResponses APIです。

連携C：ツールを付ける（検索、Xの検索、コード実行）

何ができるか（docs.x.ai/developers/tools/overview）

curl（公式の例の形。ストリームで受ける）

curl https://api.x.ai/v1/responses \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $XAI_API_KEY" \
  -d '{
  "model": "grok-4.7",
  "stream": true,
  "input": [
    {"role": "user", "content": "What are the latest updates from SpaceXSI?"}
  ],
  "tools": [
    { "type": "web_search" },
    { "type": "x_search" },
    { "type": "code_interpreter" }
  ]
}'

• 組み込みのツールは、公式のサーバーで動き、結果が返ります。モデルが、ツールを呼ぶか答えるかを決め、十分な情報が集まるまで繰り返します。出典のURLは、レスポンスに自動で入ります。
• 課金は、トークンと、ツールの呼び出しの2つです。数字は、docsのPricingのページを見てください（この記事には書きません）。

絞り込み（公式のパラメータ）

• Web Search：allowed_domains（検索と閲覧を、挙げたドメインに限る。最大5つ）、excluded_domains（外すドメイン。最大5つ。両方は同時に使えない）、enable_image_understanding、enable_image_search。OpenAIのSDKでは、filters の中に {"allowed_domains": [...]} の形で入れる、と書かれています。
• X Search：allowed_x_handles、excluded_x_handles（@ なし。それぞれ最大20。同時に使えない）、from_date、to_date（YYYY-MM-DD。to_date の日は含まれない）、enable_image_understanding、enable_video_understanding。max_turns で、検索の往復の回数を限れます。
• X Searchの料金は、取得した投稿とプロフィールの数で数えられます（具体的な金額は公式ページで確認）。

この記事の例（指示文）：

Xで、アカウント「SpaceX」の2026年10月の投稿だけを対象に、話題を3つ挙げてください。投稿のリンクを付けてください。

この例に対応する設定は、allowed_x_handles: ["SpaceX"]、from_date: "2026-10-01"、to_date: "2026-11-01" です（公式のパラメータ名を使って、この記事で組んだ例。動作は確かめていません）。

連携D：リモートMCPをAPIで使う

設定の形（docs.x.ai/developers/tools/remote-mcp）

tools に、次のような項目を入れます。

公式の例（DeepWikiのMCPサーバー）

DeepWikiは、公式の例が使う第三者のMCPサーバーです（https://mcp.deepwiki.com/mcp）。

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key=os.getenv("XAI_API_KEY"), base_url="https://api.x.ai/v1")

response = client.responses.create(
    model="grok-4.7",
    input=[{"role": "user", "content": "What can you do with https://github.com/xai-org/xai-sdk-python?"}],
    tools=[{"type": "mcp", "server_url": "https://mcp.deepwiki.com/mcp", "server_label": "deepwiki"}],
)
print(response)

curl、requests、xAI SDK（mcp(server_url=..., server_label=...)）の例も、同じページにあります。

渡るデータ、制限、権限

• プラットフォームが接続を管理します。allowed_tools を省略すると、サーバーが公開するすべてのツールの定義が、モデルの文脈に入ります。公式は、絞ることで、性能と、リスク（たとえば、読み取り専用のツールだけにして、モデルがデータを変更できないようにする）の両方に効く、と書いています。
• 複数のサーバーは、1回のリクエストに、mcp(...) を複数並べて使えます。ラベルと説明を、はっきりさせる、と書かれています。
• 公式が書く制限：Streaming HTTPとSSEのみ、require_approval と connector_id は、OpenAIのResponses APIでは未対応です。
• 公式が書く注意：HTTPSを使う、サーバー側で正しく認証する。
• MCPサーバーへ何が送られるかの詳しい説明は、読んだページに書かれていません。

公式のcookbook：自分のデータベースをMCPで渡す（Database over MCP）

自分のパソコンのSQLiteを、MCPサーバー（Node）で公開し、Cloudflareの簡易トンネルで公開URLを与え、grok-4.7 に質問させる例が、docs.x.aiのcookbookにあります。要点だけ並べます（全文は公式ページ）。

1. 用意：Node.js 22.13以上、cloudflared、環境変数 XAI_API_KEY。
2. 実行：公式のリポジトリの例のフォルダで、npm install のあと npm run web。サンプルのデータベースを作り、MCPサーバー（3001番）、トンネル、画面（3000番）を起動します。
3. Grokへの渡し方：mcp() に、server_url、server_label、server_description、allowed_tools、authorization（その回だけの使い捨てのトークン）を渡します。
4. ツール：list_tables、describe_table、run_query（SELECTのみ）。
5. 公式が書く守り方（サーバー側）：読み取り専用の接続、SELECTかWITHで始まる1文だけ許可、返す行数の上限（100行）、1つの問い合わせの時間の上限（5秒）、回答ごとの使い捨てトークン、トンネルを通すのはMCPのサーバーだけで、画面は通さない。モデルの判断に頼らず、サーバーが自分で制限する、という書き方です。
6. 費用：公式は、リモートMCPの呼び出し自体は課金されず、トークンが課金される、と書いています。

公式のcookbook：外から来た文章への備え（Prompt Injection Defenses）

docs.x.aiのcookbookが、ウェブページなどの外部の文章に隠された指示への、防御の考え方を4つ挙げています（実装の全文は載っていません。セットアップと実行のコマンドと、検索を特定のドメインに絞る短い例があります）。

1. 外の文章は「データ」として扱う（<untrusted> のような印で囲み、指示ではないとモデルに伝える）。
2. 段階ごとに使える道具を絞る（読む段階には読むための道具だけ、送る段階には送るための道具だけ）。
3. 道具を実行する前に、引数を確かめる（送信先を既知の連絡先に限る、リンクを自社のドメインに限る、など）。
4. 副作用のある操作は、人が確認する。

公式は、それぞれに抜け穴があり、4つを重ねると、そのテストでは攻撃が通らなかった、と書いています。

連携E：関数呼び出し（自分のコードにつなぐ）

docs.x.ai の「Function Calling」の流れです。

1. 名前、説明、パラメータのJSON Schemaで、関数を定義します。
2. ツールとして、リクエストに付けます。
3. モデルが外のデータが要ると判断すると、関数の呼び出しを返します。
4. 自分のコードで、その関数を実行します。
5. 結果を、function_call_output の項目として、call_id と previous_response_id を付けて返します。

公式の例（Python、OpenAI SDK）の核心部分は、tools に {"type": "function", "name": "get_temperature", ...} を渡し、返ってきた function_call を処理して、{"type": "function_call_output", "call_id": item.call_id, "output": ...} を送る、という形です。全文は公式ページで確認してください。

• tool_choice は、"auto"（既定）、"required"、"none"、特定の関数を指定する形、があります。
• 並列の呼び出しは既定で有効です。parallel_tool_calls: false で止めます。
• 知らない関数名への対応は、文章での説明は読んだページに無く、公式の例のコードが、知らない名前にはエラーのペイロード（Unknown function）を返しています。
• 組み込みのツールと関数は、1つのリクエストで混ぜられます。

連携F：画像と動画をAPIでつくる

画像（公式のQuickstartの例）

curl -X POST https://api.x.ai/v1/images/generations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $XAI_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "grok-imagine-image-2.0",
    "prompt": "A futuristic city skyline at sunset"
  }'

• 公式の画像のページ：1回のリクエストで1〜10枚（n）、aspect_ratio（既定 auto）、resolution（1k、2k。既定 1k）、quality（low、medium、auto）、response_format（url、b64_json。既定 url）。URLは一時的なので、早く保存します。
• 編集は、POST /v1/images/edits で、元の画像に公開のURLかbase64のデータURIを渡します。複数の画像を使う編集は、最大5枚です（Imagineの概要）。

動画（公式のページの流れ）

1. POST https://api.x.ai/v1/videos/generations に、モデルと指示文を送ると、request_id が返ります。
2. GET https://api.x.ai/v1/videos/{request_id} を、間をあけて繰り返し、状態が done か failed になるまで待ちます。

3. done なら、返ってきたURLから動画を取ります。URLは一時的です。

4. 長さは1〜15秒（既定8秒）、解像度は480p（既定）、720p、1080pです。音声は既定で付き、generate_audio を偽にすると無音になります。

5. 公式の最小のPythonの例は、requests で grok-imagine-video-1.5、duration: 10、aspect_ratio: "16:9"、resolution: "720p" を送り、5秒おきに状態を見ます。全文は公式ページで確認してください。
6. 失敗の理由は、invalid_argument（入力の誤り、長さが未対応、モデレーション）、permission_denied、failed_precondition、service_unavailable、internal_error などが書かれています。

連携G：ファイルを読ませる（API）

docs.x.ai の「Chat with Files」の内容です。

• 公開のURLのファイルは、{"type": "input_file", "file_url": "..."} で、アップロードなしで付けられます。
• 非公開のファイルは、Files APIでアップロードしてから、{"type": "input_file", "file_id": "..."} で付けます（アップロードの手順は、別ページ）。
• ファイルを付けると、ドキュメント検索が有効になります。エージェントとして動けるモデル（サーバー側ツール対応）が必要、とあります。
• 表のデータの分析には、コード実行のツールを足すと、Pythonでデータを処理できる、とあります。
• ZDRを有効にしたチームでは、Files APIが使えません（security FAQ）。

うまくいかないときの確認点（全体）

気をつけること

• この記事は、使って確かめた記録ではありません。 運営者はGrokを入れていますが、使い心地はこの記事には書いていません。コードと設定は、実行前に公式ページの原文と照らしてください。
• 要約を経由した取得。 コードの記号や改行が崩れている可能性があります。この記事では、崩れが疑われるものは、全文を載せず、要点だけを書きました。
• キーを守る。 公式のsecurity FAQの注意に沿って、環境変数に置き、共有・公開をしないでください。
• MCPは、外から文章を持ち込む道。 公式のcookbookが挙げる4つの考え方（データとして扱う、道具を絞る、実行前に確かめる、人が確認する）を読んでください。
• モデルの入れ替わり。 Imagineの概要ページの目次に、「Imagine Image Quality Retirement (Nov 2, 2026)」と「Model Retirement (May 15, 2026)」という移行の案内の見出しがあります。何が変わるかは、読んだページの本文に書かれていません。名前は、使う前にmodelsのページと各移行の案内で確かめます。
• 読んでいないページ。 Files・Collectionsのアップロードの手順、Batch API、音声のAPIは読んでいません。Grok Build、Grok Botのページは第9本に書きました。
• 評価はしていません。 どの連携がよいかの順位づけは、この記事では書いていません。
• 僕らの見立て（事実ではありません）。 最初は、読み取りだけのMCPサーバーを1つ、allowed_tools で絞って渡す形から始めると、渡る範囲が小さくて、確かめやすいと思います。

出典

• Grok API Documentation（docs.x.ai、確認日 2026-10-25）
• xAI API Quickstart（docs.x.ai、ページ表示日 2026-10-10、確認日 2026-10-25）
• Multi-Turn Conversations / Generate Text（docs.x.ai、確認日 2026-10-25）
• Streaming（docs.x.ai、確認日 2026-10-25）
• Models（docs.x.ai、確認日 2026-10-25）
• Rate Limits（docs.x.ai、確認日 2026-10-25）
• Debugging Errors（docs.x.ai、確認日 2026-10-25）
• Security FAQ（docs.x.ai、確認日 2026-10-25）
• Tools overview（docs.x.ai、確認日 2026-10-25）
• Web Search（docs.x.ai、確認日 2026-10-25）
• X Search（docs.x.ai、確認日 2026-10-25）
• Function Calling（docs.x.ai、確認日 2026-10-25）
• Remote MCP Tools（docs.x.ai、確認日 2026-10-25）
• Cookbook: Database over MCP（docs.x.ai、確認日 2026-10-25）
• Cookbook: Prompt Injection Defenses（docs.x.ai、確認日 2026-10-25）
• Imagine API overview（docs.x.ai、ページ表示日 2026-10-08、確認日 2026-10-25）
• Image Generation（docs.x.ai、確認日 2026-10-25）
• Video Generation（docs.x.ai、確認日 2026-10-25）
• Chat with Files（docs.x.ai、確認日 2026-10-25）
• Grok overview（docs.x.ai、ページ表示日 2026-10-10、確認日 2026-10-25）
• Grok（x.ai、確認日 2026-10-25）