Krea Agentと外部アプリ、API・Webhook、Agent API、CLIの使い方（その2）：公式の記述の範囲で、つなぎ方・外し方・渡るデータを整理する

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。公式ページは要約の形で取得したため、設定ファイルの全文や、ページ内のFAQの答えの本文は、読めていない所があります。そういう所は「公式の資料では確認できていない」と書き、全文は公式ページで原文を見て確かめるよう書きます。画面の表記は変わるので、手元の画面と照らして読んでください。

先に結論

• Krea Agentは、Kreaの外のアプリにもつながります。 アプリごとの、できること（読む・書く・送る）は、公式の一覧に書かれています。何が保存されるか、どう外すかは、読んだページに書かれていませんでした。
• APIとAgent APIは、請求先が違います。 APIはAPI残高、Agent APIはコンピュートユニットです。
• 自動化に使うなら、確認の質問が来ない入口（Agent API）があることを先に知っておく必要があります。 条件は、依頼文にすべて書きます。
• 外し方と渡るデータは、公式のページにほとんど書かれていません。 「書かれていない」ことの一覧を、最後の表にまとめました。
• 別のAIからKreaを呼ぶ連携（MCP、ChatGPT、プラグイン）は、07（その1）にあります。

前提：用語をそろえる

• Krea Agent：依頼を1つ書くと、計画して、モデルを選んで、作って、見直すチャットです（03、06参照）。
• Integrations：Krea Agentから外部アプリにつなぐ設定の場所です。
• OAuth：パスワードを渡さず、ブラウザでサインインして許可を出す仕組みです。
• Bearerトークン：Authorization: Bearer ... というヘッダで送る合言葉です。
• ワークスペース：Kreaの利用単位です。残高や素材の置き場所が、ここで決まります。
• コンピュートユニット / API残高：前者はWebアプリとAgent、後者はAPIトークンで使う、別々の残高です（05参照）。
• 非同期：依頼を出すとすぐに受付番号（job_id）が返り、結果は後で取りに行く形です。
• Webhook：生成が終わったときに、Kreaから自分のサーバーへ知らせを送る仕組みです。
• この記事での表記：トークンの値は、必ず YOUR_API_TOKEN や KREA_API_KEY のような仮の文字にしてあります。実際の値を、この記事や設定ファイルの共有、画面共有に出さないでください。

1. Krea Agent × 外部アプリ（Integrations）

つなげるアプリ（公式の一覧）

Krea Agentのページは、21のツールを挙げ、一覧のページ（krea.ai/krea-agent/integrations）は22を載せています（数が違います。一覧のページにはAre.naがあり、Agentのページの列挙にはない、と読めます）。説明は、一覧のページの書き方です。

表の「できること」は、公式が書く、Agentが外部アプリにできる操作の範囲です。読むだけでなく、送る・投稿する・広告を作る・更新する操作も、説明に含まれます。

手順（公式の記述の範囲）

1. Agentの画面の「Integrations」を開く（Agentのページの「manage under Integrations」の記述）。
2. つなぐアプリの「Connect [アプリ名] →」のリンクを押すか、一覧のページ上部の「Connect an integration」ボタンを使う。
3. OAuthで許可する（アプリごとの許可の画面は、読んでいません）。
4. 各アプリに「Allow」か「Ask」の許可を決める。

読んだページには、次のことが書かれていません。

• 「Allow」と「Ask」の細かい意味、既定の設定
• どのデータが外部アプリとKreaの間を行き来し、Kreaの側に何が保存されるか
• 切り離す手順（外し方）
• アプリごとの個別のページ（/agent/integrations/slackなど）の中身。Slackのページは取得したが、中身が空で、読めませんでした。

管理者ができること

• 更新履歴の2026年10月17日：「Workspace admins can turn on a disabled integration directly from Connect」（ワークスペースの管理者は、無効になっているアプリを、Connectの画面から直接、有効にできる）。
• 一覧のページ：管理者は、自前のツールを、MCPサーバーのURLで足せる（OAuthかトークンの認証）、と書かれています。「Add a custom server →」というリンクがあるが、手順は、読んだページにありません。
• BusinessとEnterpriseでは、管理者が、会社・提供元ごとに、モデルの許可・禁止を決められる、と03で書いた「Model Access」の記述があります。外部アプリの許可との関係は、書かれていません。

Slack、ChatGPT、ほかのAI

Agentのページは、次の3つを案内しています。

• Krea Slack agent：スレッドで答え、画像、動画、3D、編集を作る、と書かれています。入れ方、権限は、読んだページに書かれていません。
• Krea for ChatGPT：07（その1）の6。
• Krea MCP：07（その1）の1〜5。ClaudeやCodex、Cursorなど。MCPからは、Web版のAgentにない3Dの生成も使える、と書かれています。

渡るデータと注意

• 公式の「Workspace Context」は、ワークスペースの全員と、全員のAgentから見える、と書かれています。外部アプリから取り込んだものを、どの階層に置くかは、読んだページに書かれていません（見立て：Workspace Contextに置いたものは、ワークスペースの全員に見えるので、置く前に確かめたい）。
• 外部アプリは、Kreaではなく、各社のサービスです。各社の規約と、データの扱いが別にかかります。

2. 自分のプログラムからKreaを呼ぶ（API）

手順（公式の紹介ページと、Krea 3の例）

1. APIトークンを作る（05の「APIトークンを作る」）。残高を足す。
2. モデルのアドレスに、依頼を送る。ベースのアドレスは https://api.krea.ai です。公式のKrea 3の例（トークンは仮の文字）：

bash curl -X POST https://api.krea.ai/generate/image/krea/krea-3 \ -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "prompt": "A cinematic product photo of a glass lamp on a marble table", "aspect_ratio": "16:9", "resolution": "2K", "thinking_mode": "fast" }'

1. 返事のjob_idを控える。生成は非同期で、依頼のあと、すぐにjob_idが返ります。
2. GET /jobs/{job_id}で、完了するまで確かめる（公式は、待っている間は2〜5秒おきに確かめ、長い仕事には指数的に間を空ける、と書いています）。
3. completedになったら、result.urlsから出力のURLを取る。

ジョブの状態（公式の表）

失敗の原因として、公式は、生成側のAPIのエラー、パラメータの不備、内容の審査（NSFWの絞り込み）、自動のタイムアウト（ホスト型の道具は3分、外部の提供元は2時間）を挙げています。取り消しはDELETE /jobs/{id}で、queuedかprocessingのものだけ。失敗と取り消しは課金されません。

Node.jsのSDK

公式は、npm install @krea-ai/sdkで入れ、new Krea({ apiKey: process.env.KREA_API_KEY })で使う例を載せています。ページごとに、krea.subscribe（待って結果を返す）とkrea.image(...)（job_idだけ返す）の書き方が混在し、結果の取り出しもresult.data?.urls[0]とresult.urls[0]の2通りが出てきます。使うときは、公式のその日のページの例を、原文で見てください。

Krea 3のAPIの決まり（公式のKrea 3 API overview）

lorasとstyle_urlsは、まだAPIで使えず、422が返る、と書かれています。

素材を渡す

参照画像は、POST /assetsでアップロードしてimage_urlを得るか、外部のURLか、base64のデータURIで渡します（Krea 3のAPI overviewの手順）。

終わったら知らせてもらう（Webhook）

1. 生成の依頼に、X-Webhook-URLのヘッダを足す（公式のcurlの例）。

bash curl -X POST https://api.krea.ai/generate/image/bfl/flux-1-dev \ -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN" \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "X-Webhook-URL: https://your-server.com/webhook" \ -d '{ "prompt": "a serene mountain landscape at sunset", "width": 1024, "height": 576 }'

1. ジョブが終わり（completed、failed、cancelled）になると、あなたのURLにPOSTが届く。本文には、job_id、status、created_at、completed_at、result（urlsの配列）が入る、と書かれています。
2. 公式の作法：すぐに2xxを返す、job_idが自分の依頼したものか確かめる、HTTPSを使う、重複して届くことに備えて冪等にする。

署名の検証と再送の仕様は、Webhookのページには書かれていません（03のとおり、モデルのAPIの説明ページには、署名の記述がある、とあります。ページ同士で書き方が違います）。

利用の上限

公式の「Rate Limits」のページには、数字は書かれていません。同時実行の上限を超えた依頼は、断られず、順番に待つ（backlog）、と書かれています。429の扱いとヘッダは、書かれていません。

Zero Data Retention

03に書いたとおり、企業向けに、APIで入力と出力を保存させない機能があります。Krea 3のAPI overviewによれば、X-Api-Zero-Data-Retention: 1のヘッダを付け、image_urlsはすべてbase64のデータURIにします。申し込みは、03のsales@krea.aiの記述に従います。

3. 自分のプログラムからKrea Agentに仕事を頼む（Agent API）

先に知っておくこと（公式の警告）

公式は、「The Agent does not ask questions. Cost and permission prompts are approved automatically.」（Agentは質問をしない。費用と許可の確認は、自動で承認される）と書いています。要件と制約は、すべて依頼文に書き、送る前に依頼を見直す、とあります。

入口（公式の表）

流れ（公式の記述）

1. 送る：sessionIdを省くと、新しいセッションが作られる。返るsessionIdとrunIdを控える。返事はすぐにstatus: "running"で返る。
2. 待つ：両方のIDをwait-for-sessionに渡す。timedOutがtrueなら、同じIDで呼び直す。時間切れは、Agentの作業を取り消さない。
3. 読む：finishedがtrueになったら、statusを見て、text、media、errorを見る。または、urlでKreaのアプリで開く。

入力（send-message、公式の表）

添付のurlは、アクセスできるHTTP(S)のURLか、Kreaのファイルのfile:で始まるURIです。自分のパソコンのパスや、OpenAIのfile_のIDは使えません。Agentは、呼び出し元のアプリの会話や添付を引き継がないので、見せたい参考のファイルは、添付します。

認証、請求、アクセス

• 認証：Authorization: Bearer KREA_API_KEYを、https://api.krea.aiへ送る。
• 請求：ワークスペースのコンピュートユニット（API残高ではない）。Agentのプランの権利と、Freeプランのメッセージの上限は、そのまま効く。
• 見られる範囲：自分が持っているセッションだけ、読める・続けられる。セッションIDを知っているだけでは、入れない。

返るもの、エラー

返りのstatusは、not_started、running、completed、failed、cancelledです。mediaには、生成（jobId）、置き直したメディア（url）、Kreaのファイル（uri）が入ります。

この記事の案：送信の形

次は、公式の入力の表に合わせて、この記事で組んだ例です。動作は確かめていません。YOUR_API_TOKENは仮の文字です。

curl -X POST https://api.krea.ai/agent/send-message \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "prompt": "白いマグカップのSNS用の画像を、正方形で3枚。文字は入れない。まず1回だけ作ること。",
    "effort": "default"
  }'

公式のコード例（Bash、Python、Node.js、SDK）は、送ったあとに待つ処理（最大5分）まで書かれています。全文は、公式の「Agent API」のページで原文を見てください。公式の例は、HTTPエラーと、失敗・取り消しで止まり、自動の再送はしません。送信が時間切れになったら、再送する前に、Kreaのアプリでセッションを確かめる、と書かれています。最初の依頼が、すでに動き出している場合があるからです。

4. CLI × Krea

入れ方とサインインは、05の「CLIを入れる」に書きました。AIとの組み合わせに関わる記述は次のとおりです。

• 公式のCLIページは、「スクリプトやエージェントの流れ（CI）から使えるか」をFAQの質問に挙げていますが、答えは読めていません。--json、非同期のjob_id、--waitは、機械向けの使い方を想定した機能、と読めます（見立て）。
• Krea Agentのページは、CLIを「MCPと同じように、ターミナルから使えるもの」と位置づけています。

5. 外し方のまとめ（公式に書かれた範囲）

6. 渡るデータのまとめ（公式に書かれた範囲）

気をつけること

• この記事は、実際に使って確かめた記録ではありません。公式の資料を読んだ範囲です。手順は、公式の手順を順に並べたものです。「この記事の案」と書いたコマンドは、この記事で組んだもので、動作は確かめていません。
• Agent APIは、確認の質問をせず、費用の確認も自動で承認します。自動の処理に組み込むときは、API側ではなく、ワークスペースの残高と、依頼文の条件で、費用を管理することになります（見立て）。
• Krea AgentのIntegrationsは、外部のアプリに「送る」「投稿する」「広告を作る」操作も含みます。「Allow」と「Ask」の意味は、読んだページに書かれていません。つなぐ前に、公式で確かめてください。
• Slackのアプリ個別のページは、取得できましたが中身が空で、読めていません。
• APIのコード例は、公式のページ内でも、モデルのID、SDKの呼び方、結果の取り出し方が揃っていません。使うときは、その日の公式のページの例を、原文で見てください。
• トークンの値は、設定ファイル、画面共有、チャットに貼らないでください。公式の注意も、環境変数に入れ、バージョン管理に入れない、です。
• 他社のアプリ（Slack、Gmail、GitHubなど）は、各社の規約と、データの扱いがかかります。Kreaのページには、それは書かれていません。
• 規約や料金は変わります。使う前に、公式で最新を読んでください。

出典

• Krea Agent（Krea、確認日 2026-10-25）
• Krea Agent integrations（Krea、確認日 2026-10-25）
• Context library and skills（Krea、確認日 2026-10-25）
• Krea Agent: plans, access and credits（Krea、確認日 2026-10-25）
• Agent API（Krea、確認日 2026-10-25）
• Krea API introduction（Krea、確認日 2026-10-25）
• API keys and billing（Krea、確認日 2026-10-25）
• Job Lifecycle（Krea、確認日 2026-10-25）
• Webhooks（Krea、確認日 2026-10-25）
• Rate Limits（Krea、確認日 2026-10-25）
• Text to Image（Krea、確認日 2026-10-25）
• Image to Video（Krea、確認日 2026-10-25）
• Krea 3 API overview（Krea、確認日 2026-10-25）
• Krea CLI（Krea、確認日 2026-10-25）
• Krea changelog（Krea、確認日 2026-10-25）
• Krea docs（目次 llms.txt、Krea、確認日 2026-10-25）