3行でいうと

  • Ideogramが公式に用意している連携は、MCP（AIエージェントとの接続）、REST API、Webhook、カスタムモデルの学習API、手元で動かすオープンウェイト、の5つです。
  • MCPのページは、Claude（デスクトップ）、Claude Code、ChatGPT、Cursor、Cline、OpenCode、Hermes、自作のクライアントの設定例を載せています。認証はIdeogramのアカウントでのサインイン（OAuth）で、APIキーは使いません。
  • APIキーは、アカウントの全権限を持ちます。キーごとの権限の分け方は、読んだ範囲に記載が見つかりませんでした。
  • MCPの接続の取り消し方は、MCPのページに記載が見つかりませんでした。APIキーは「Revoke key」で取り消せます。
  • ほかのアプリ（Replicate、ComfyUIなど）がIdeogramを呼ぶ形は、公式のAPIページにロゴが並ぶだけで、手順は読んだ範囲にありません。

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。設定例は、「公式の例の写し」か、「公式の記載に合わせて、この記事で組んだ例（動作は確かめていません）」とそのつど書き分けます。取得したページは要約の形です。設定ファイルの中身は、公式ページの原文で見比べてから使ってください。画面の表記は変わります。手元の画面と照らして読んでください。

先に結論

前提：用語をそろえる

連携の一覧

連携 組み合わせ 設定する場所 公式の記載の量
MCP × Claude Code Claude Code × Ideogram ターミナルのコマンド コマンドあり
MCP × Claude（デスクトップ） Claude × Ideogram claude_desktop_config.json 設定例あり
MCP × ChatGPT ChatGPT × Ideogram デスクトップアプリのConnectorsパネル 入力する値あり
MCP × Cursor Cursor × Ideogram ~/.cursor/mcp.json 設定例あり
MCP × Cline Cline × Ideogram cline_mcp_settings.json 設定例あり
MCP × OpenCode OpenCode × Ideogram ~/.config/opencode/config.json など 設定例あり
MCP × Hermes Hermes × Ideogram Hermesの設定（置き場所は要確認） 設定例あり
MCP × 自作 自分のクライアント × Ideogram 自分のコード tools/list の例あり
スキル Claude Code × ideogram-prompt ~/.claude/skills/ideogram-prompt/SKILL.md コマンドあり
REST API 自分のプログラム × Ideogram 環境変数（キー） 例あり
Webhook Ideogram → 自分のサーバー リクエストの webhook_url 署名の確かめ方あり
カスタムモデルの学習 自分のデータ × Ideogram API 手順あり
オープンウェイト 手元のGPU × Hugging Face × Ideogram API READMEの手順 手順あり
第三者のアプリ Replicateなど × Ideogram — 手順の記載なし

共通：MCPの仕組み（Ideogram MCPのページ）

項目 公式の記載
エンドポイント https://mcp.ideogram.ai/mcp
方式 ストリーミングできるHTTP
認証 Ideogramのアカウントでのサインイン（OAuth）。初回の接続でブラウザーが開く。APIキーは要らない
OAuthの情報の場所 /.well-known/oauth-authorization-server（クライアントが見つけられる）
料金 Webアプリと同じ購読から。MCPの別請求はない
制限（回数、上限） ページに記載が見つからなかった
取り消し ページに、取り消し・切断の説明は見つからなかった

道具（ツール）の一覧を取る（公式の例の写し）

MCPのページは、道具の全一覧も、各道具の引数の仕様も載せていません。完全な一覧は、次のリクエストで取れる、と書いています（<oauth-token> は、サインインで得たトークンの置き換え）。

POST https://mcp.ideogram.ai/mcp
Authorization: Bearer <oauth-token>
Content-Type: application/json

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "method": "tools/list",
  "id": 1
}

ページが、使い方の例の中で名前を出している道具は、次のとおりです。

分類 道具の名前（MCPのページ）
生成と編集 generate_images_bulk、edit_image、reframe_image、upscale_image
コレクションとアップロード create_collection、upload_image
カスタムモデルの学習 create_dataset、upload_dataset_assets、train_model

公式ブログは、別の名前（generate_image、describe_image、remix_image、コレクションの管理）を書いています。スキルのファイルも generate_image と describe_image を呼ぶと書いていました。名前がそろっていません。どれが現在の正式な名前かは確認できていないので、使う前に、tools/list の結果で確かめてください。

1. Claude Code × Ideogram MCP

設定する場所

ターミナルで、claude のコマンドを実行します。設定ファイルを開く手順は、Ideogramのページには書かれていません。

手順

  1. 次のコマンドを実行します（公式の例の写し）。
claude mcp add ideogram --transport http https://mcp.ideogram.ai/mcp
  1. Claude Codeを開き、Ideogramの道具を使う依頼をします。初回に、Ideogramのアカウントでのサインインを求められます（ブラウザーが開く）。
  2. 画像を作るように頼みます。公式ブログは、Claudeが「どのプロンプトのモードにするか」を聞く、と書いています。

渡るデータ

権限

外し方

うまくいかないときの確認点

症状 確認すること
ブラウザーが開かない／サインインできない 初回の接続でブラウザーが開く、と書かれている。アカウントでサインインできているか
画像が作られない 購読のクレジットが残っているか（MCPはWebアプリと同じ購読から引かれる）
道具の名前が違う 道具の名前は、資料ごとに違う。tools/list で確かめる

2. Claude（デスクトップアプリ） × Ideogram MCP

設定する場所

claude_desktop_config.json。MCPのページは、これに足して、アプリを再起動する、と書いています。ファイルの置き場所と、すでに別の設定がある場合の書き足し方は、Ideogramのページには書かれていません。

公式の設定例（MCPのページの写し。全文は公式ページで確認）

{
  "mcpServers": {
    "ideogram": {
      "transport": "http",
      "url": "https://mcp.ideogram.ai/mcp"
    }
  }
}

渡るデータ、権限、外し方

1と同じです。外すときは、設定ファイルから、この ideogram の項目を消す形が想像できますが、公式のページには、外す手順は書かれていません（この記事の読み取りです）。

3. ChatGPT × Ideogram MCP

設定する場所

MCPのページは、ChatGPTのPlusとProで、デスクトップアプリの「Connectors」パネルから使える、と書いています。

入力する値（公式の表記）

Settings → Connectors → Add MCP server

URL:       https://mcp.ideogram.ai/mcp
Transport: HTTP
Auth:      OAuth (your Ideogram account)

注意

4. Cursor × Ideogram MCP

{
  "mcpServers": {
    "ideogram": {
      "url": "https://mcp.ideogram.ai/mcp"
    }
  }
}

5. Cline × Ideogram MCP

{
  "mcpServers": {
    "ideogram": {
      "url": "https://mcp.ideogram.ai/mcp"
    }
  }
}

6. OpenCode × Ideogram MCP

{
  "mcp": {
    "ideogram": {
      "type": "remote",
      "url": "https://mcp.ideogram.ai/mcp",
      "enabled": true
    }
  }
}

7. Hermes × Ideogram MCP

{
  "mcpServers": {
    "ideogram": {
      "transport": "streamable-http",
      "url": "https://mcp.ideogram.ai/mcp"
    }
  }
}

8. 自作のクライアント × Ideogram MCP

9. Claude Code × ideogram-prompt スキル

設定する場所

~/.claude/skills/ideogram-prompt/SKILL.md にファイルを置きます。

手順（公式ブログの記載）

  1. 1のMCPの接続を済ませます。
  2. 次のコマンドで、ファイルを置きます（公式ブログの例の写し。実行の前に、ブログの原文と見比べてください）。
curl -fLo ~/.claude/skills/ideogram-prompt/SKILL.md --create-dirs https://ideogram.ai/skills/ideogram-prompt/SKILL.md
  1. Claudeのデスクトップアプリでは、ファイルをダウンロードして、同じ場所に手で置く、とブログにあります。
  2. どのセッションからでも /ideogram-prompt を呼びます。

スキルのファイルが書いていたこと（要約）

渡るデータ、権限、外し方

確認点

10. AI同士の組み合わせ（この記事の案）

以下は、公式の記載（MCPのページ、公式ブログ、APIのページ）から組み立てた組み合わせです。公式が「この順でやる」と書いた手順ではありません。動作は確かめていません。

案1：Claude CodeがIdeogramに作らせ、見て、直す（公式ブログの流れ）

  1. Claude CodeにMCPをつなぐ（1）。
  2. 作りたい画像を頼む。「Magic Prompt オン」で探り、決まったら「オフ」でJSONに固める。
  3. Claudeが結果を見てプロンプトを直し、作り直す。公式ブログは、Claudeが文脈を持ち続ける、と書いています。

案2：参照画像からスタイルのレシピを作る（公式ブログの例）

  1. 参照画像を3枚渡す。
  2. Claudeが、それぞれを describe_image で説明させ、共通のレシピを取り出し、JSONで保存する。
  3. そのレシピで、題材を変えた画像を作る。

案3：プログラムで、Describe→生成を続ける（APIだけで組む場合）

  1. POST /v2/image/describe/ideogram-4 に画像を送り、json_prompt を得る。
  2. json_prompt を、生成の prompt に入れる。4.5の生成のページは、プロンプトに「構造化したIdeogram 4.0のJSONプロンプト」を入れられる、と書いています。Describeのページは、json_prompt を /v1/ideogram-v4/generate に渡せる、と書いています。エンドポイントの版が違うので、どれに渡すかは、各ページで確かめてください。
  3. 結果は data[0].url。期限があるので、保存します。

案4：MCPでカスタムモデルの学習まで頼む

MCPのページが、道具の名前として create_dataset、upload_dataset_assets、train_model を挙げています。引数の仕様は、ページに書かれていません。条件（Pro、Teamなど）は、下のカスタムモデルの節を参照してください。

MCPとAPIの使い分け

公式で確認できていません（上の「先に結論」を参照）。認証は、MCPがOAuth、REST APIが Api-Key ヘッダーです。

11. REST API × 自分のプログラム、ほかのAIアプリ

設定する場所

自分のプログラムの、環境変数（キー）と、HTTPのヘッダー。キーの作り方は05のCを参照してください。

公式の記載の要点

項目 内容
基本のURL https://api.ideogram.ai
形 POST /v2/{content}/{action}/{model}（モデルはURLに入る）
認証 Api-Key ヘッダー。JSONの本文があるときは Content-Type: application/json
非同期 async か webhook_url で。結果は generation_id でポーリング、またはWebhook
同時の処理 初期値10件。増やす相談は partnership@ideogram.ai
v1 まだ動く。各v1のエンドポイントに、モデルをパスに入れたv2の対応がある（概要ページ）。項目名の違い（text_prompt など）は、今回の再確認では見つからず、公式で確認できていません

他社のAIアプリに、キーを渡すとき

渡るデータ

プロンプト、参照や編集の画像（上限は、エンドポイントごとにページに書かれている）が、api.ideogram.ai へ送られます。入力と出力の保存期間は、読んだ範囲では書かれていませんでした。

外し方

12. Webhook（Ideogram → 自分のサーバー）

設定する場所

別の登録画面はありません。非同期のエンドポイントへのリクエストに webhook_url を入れます。HTTPSのみ、最大2,048文字、内部向けのアドレスは断られます（4.5の生成のページの記載）。

流れ（Webhooksのページ）

  1. webhook_url つきでリクエストする。すぐに generation_id が返る。
  2. 画像がすべてできると、Ideogramが、そのアドレスにJSONをPOSTする。
  3. 受ける側は、署名を確かめてから、本文を処理する。

ヘッダー（公式の記載）

ヘッダー 内容
X-Ideogram-Webhook-Generation-Id 生成のID
X-Ideogram-Webhook-User-Id リクエストしたアカウントのID
X-Ideogram-Webhook-Timestamp 署名したときのUnix秒
X-Ideogram-Webhook-Key-Id 先に試すべき公開鍵の目印（kid）
X-Ideogram-Webhook-Signature Ed25519の署名（小文字の16進）

署名の確かめ方（要点。コードの全文は公式ページで確認）

  1. 公開鍵を、https://api.ideogram.ai/v1/.well-known/jwks.json から取る。各鍵の x は、base64urlの32バイトの公開鍵。鍵は変わることがあるので、キャッシュして、失敗したとき、または定期的に取り直す。
  2. 署名された文字列を作る。4つの値（生成IDのヘッダー、ユーザーIDのヘッダー、タイムスタンプのヘッダー、本文の生のバイトのSHA-256の16進）を、改行 \n でつなぎ、UTF-8にする。本文は、届いたままのバイトでハッシュする。 JSONを作り直すと、バイトが変わって、確かめが通らない、と書かれています。
  3. 署名ヘッダーを16進から戻し、各公開鍵で確かめる。どれかで通れば本物、どれも通らなければ断る。Key-Id が示す鍵を先に試す。

受ける側の約束（公式の記載）

公式ページ同士の違い

外し方

13. カスタムモデルの学習（API）

条件（公式の記載）

手順（チュートリアルの記載。すべての呼び出しに Api-Key ヘッダー）

  1. データセットを作る。 POST https://api.ideogram.ai/datasets、本文（JSON）は name。返事の dataset_id を、次の手順で使う。
  2. 画像を入れる。 POST https://api.ideogram.ai/datasets/{dataset_id}/upload_assets、マルチパートで files。JPEG、PNG、WebPと、任意の .txt のキャプション、または両方を入れたZIP。キャプションは、ファイル名の幹（sunset.txt が sunset.jpg に対応）で結びつけられる。
  3. 学習を始める。 POST https://api.ideogram.ai/v1/ideogram-v3/train-model、本文は dataset_id と model_name。返事に model_id と training_status。
  4. 状態を確かめる。 GET https://api.ideogram.ai/models/{model_id}。status が COMPLETED で使える、ERRORED で失敗。is_available_for_generation が true になるまで待つ、と書かれています。例は約60秒おきのポーリングです。
  5. その学習済みモデルで作る。 POST https://api.ideogram.ai/v1/ideogram-v3/generate。マルチパートで prompt、custom_model_uri（例：model/<name>/version/1）、rendering_speed（例は DEFAULT）。

渡るデータ

自分の画像とキャプションが、Ideogramのサーバーへ送られます。保存の扱いは、プライバシーポリシーと規約で確かめてください（04を参照）。

外し方

データセットやモデルの削除の手順は、読んだチュートリアルのページに記載が見つかりませんでした。

14. オープンウェイト × Hugging Face × IdeogramのAPI

READMEは、手元の版が、次の外部とつながる形を書いています。

つながる相手 いつ 何が渡るか 設定する場所
Hugging Face 重みのダウンロード トークンでの認証 hf auth login か環境変数 HF_TOKEN
IdeogramのAPI（magic prompt） 既定の動き --prompt の文（構造化の拡張のため） --magic-prompt-key
ほかのLLMの提供元 拡張を自分のLLMで行う場合 同上 READMEは「可能」と書く。設定の書き方は、読んだ範囲では見つからなかった
Hive 安全性の確認を有効にした場合 確認の対象（文と画像と読める） HIVE_TEXT_MODERATION_KEY、HIVE_VISUAL_MODERATION_KEY、または --hive-text-key、--hive-visual-key

15. 第三者のアプリ

渡るデータの一覧

連携 送り先 送られるもの 公式の説明
MCP mcp.ideogram.aiと、使うAIエージェントの提供元 プロンプト、画像（エージェント経由） OAuthのトークンを使う。エージェント側の扱いは各社の規約
REST API api.ideogram.ai プロンプト、画像 画像のURLに期限。保存期間は記載なし
Webhook 自分が指定したHTTPSのアドレス 生成の結果（URLなど） 署名つき。内部向けのアドレスは断られる
カスタムモデル api.ideogram.ai 画像、キャプション 保存の扱いは記載なし
手元の版 手元（拡張のためIdeogramのAPI、確認を入れるとHive） プロンプト（拡張のとき） READMEの記載

権限の一覧

連携 権限の形 絞れるか（読んだ範囲）
MCP OAuthでサインインしたアカウントの権限 記載なし
REST API キーごとに、アカウントの全権限 記載なし。チームの役割（Owner、Admin、Member）の違いはある
Webhook 受ける側は署名で確かめる —
手元の版 自分の環境の権限 —

外し方の一覧

連携 外し方 記載
APIキー 「Revoke key」（元に戻せない） API Setup
自動チャージ オフにする API Setup
MCP（Ideogram側） 取り消しの手順 記載が見つからない
MCP（クライアント側） 記載が見つからない（各クライアントの資料で確かめる） MCPのページに説明なし
スキル ファイルの扱い 記載が見つからない
Webhook webhook_url を入れない 登録の画面はない（Webhooksのページ）
購読 「Manage Billing」から解約 料金ページのFAQ

気をつけること

出典