RaycastをほかのAIにつなぐ手順（その1）：MCPサーバー、ClaudeとChatGPTの契約、APIキー、Ollama、OpenAI互換の窓口を、設定する画面・渡るデータ・外し方まで公式の資料で順に並べる

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。

先に結論

• 設定の入口は2か所。 「Settings → AI → Models & Providers」（契約、キー、Custom Providers、Local Models）、「Install MCP Server」と「Manage MCP Servers」（MCP）です。AIに読ませる手順書（Skills）の入口「Settings → AI → Skills」は、その2（08）にあります。
• 向きが違えば、リスクの種類も違う。 MCPは、AIに「手」を足す連携で、AIが読める範囲と操作できる範囲が広がります。契約、キー、ローカルモデルは、AIの「頭脳」を替える連携で、会話の文章がどこへ流れるかが変わります。
• 一部は、どの方式でもRaycastのクレジットを使う。 画像生成のようにRaycastのサーバーで動く機能は、Bring Your Own Key、Bring Your Own Subscription、Local Models、いずれの場合も、Raycast AIのモデルを使い、クレジットが減る、と公式は書いています。
• 公式の例が載らない連携もある。 MCPの入力項目は公式が細かく書いていますが、具体的なサーバーの設定例（コマンドと引数）は、MCPのページに載っていませんでした。この記事では、空欄の形で示します。
• 外し方は連携ごとに違う。 MCPは「Logout」と「Uninstall」、キーは無効化と削除、契約はスイッチとサインアウト、ローカルモデルは「Delete Model」です。Custom Providersは、該当の提供元の塊をファイルから消す形です（この点は、明記が見つかりませんでした）。

前提：用語をそろえる

• MCP（Model Context Protocol）：AIと外部のツールをつなぐ共通の取り決めです。Raycastは、MCPサーバーのツールを、AIに使わせる側（クライアント）として動きます。
• MCPサーバー：AIに使わせる道具を提供するプログラムやサービスです。
• stdio（Standard Input/Output）：手元のパソコンでサーバーを動かし、標準入出力で話す方式です。Raycastの画面では「Standard Input/Output」と書かれます。
• HTTP：遠くのサーバーのURLにつなぐ方式です。
• OAuth：パスワードを渡さず、「このアプリに権限を与える」手続きで、サインインする仕組みです。公式は「Dynamic」（Raycastが自動で登録）と「Static」（自分でClient IDを入れる）を挙げます。
• 環境変数：プログラムに渡す設定の値です（APIトークンなど）。MCPの入力項目では「Environment」です。
• APIキー：サービスの窓口を使うための合言葉です。使った分の請求先がキーの持ち主になります。
• CLI：ターミナルから使う、コマンド形式のプログラムです。
• YAML：設定ファイルの書き方の1つです。字下げ（インデント）で構造を表します。
• Ollama：自分のパソコンでモデルを動かすアプリです。

連携の一覧（公式の記載の整理）

MCP、契約、キー、ローカルモデル、Custom Providersの各ページは、公式のマニュアルで「Pro Exclusive」の表示か、有料のRaycastプランが前提です（今回、Custom Providersの「Pro Exclusive」の表示は、あらためて確認できていません）。Bring Your Own Subscriptionは、「paid Raycast plan」が要る、とページが明記しています。

連携1：RaycastとMCPサーバー

1-1：先に知っておくこと（公式の記載）

• 使える場所は、AI Chat、Quick AI、AI Commandsです。
• Raycast Proが必要です（MCPのページ）。
• 入れ方は、デスクトップ（MacとWindows）では、フォームです。iOSで使える通信方式は、HTTPだけです。
• 公式のMCPのページには、JSONを貼り付けて取り込む機能の記載は、見つかりませんでした。

1-2：人気のサーバーから入れる

1. 「Settings」を開き、「MCP Servers」のタブを開きます。
2. 並んだ提案（公式は、GitHub、Linear、PostHog、Shapeを例に挙げています）から選びます。
3. OAuthで入るものは「Connect」、アクセストークンが必要なものは「Set Up」を押します。フォームは、あらかじめ入力されます。

提案の一覧に何が並ぶかは、変わることがあります。手元の画面と照らしてください。

1-3：フォームで入れる：手元で動かす方式（stdio）

1. Root Searchで「Install MCP Server」を探して開きます。または、「Manage MCP Servers」の中の「Install New Server」を使います。
2. フォームに次を入れます（公式の項目名）。

1. 「Install MCP Server」を押します（⌘↵ / Ctrl↵）。

Raycastは、設定を保存して、接続し、ツールの一覧を読み込みます。stdioのサーバーは、すぐ起動します（公式の記載）。

この記事の案（空欄の形。動作は確かめていません）：

Name        : <サーバーの名前>
Transport   : Standard Input/Output
Command     : <サーバーの提供元が示す実行ファイル（例：npx）>
Arguments   : <サーバーの提供元が示す引数>
Environment : <必要なら、キー名 = 値>

公式のMCPのページには、具体的なサーバーのコマンドと引数の例が載っていませんでした。コマンドと引数は、使うサーバーの提供元の説明に従います。ここへ入れる文字列は、Raycastが手元で実行するものです。入れる前に、何を実行するかを、自分で確かめてください。

1-4：フォームで入れる：遠くのサーバー（HTTP、OAuthが動的）

1. 「Install MCP Server」を開きます。
2. 「Transport」で「HTTP」を選びます。
3. 「URL」に、サーバーのMCPの窓口のURLを入れます。
4. 必要なら「HTTP Headers」（キーと値）を足します。
5. 「OAuth Type」で「Dynamic」を選びます。Raycastは、Dynamic Client RegistrationとPKCEで、自分を登録します（公式の記載）。
6. 「Install MCP Server」を押します。
7. 「Sign In」の案内が出たら、サインインして許可します。済むと、ツールが使えるようになります。

1-5：フォームで入れる：OAuthを自分で設定する（Static）

SlackのようにClient IDが必要なサービス向けです。公式は、一部のサービスがこれを求める、と書いています。

1. 「OAuth Type」で「Static」を選びます。
2. 「Client ID」を入れます（「Client Secret」と「Scopes」は、必要に応じて）。
3. 「Callback Type」を選びます（HTTPSの折り返し先か、Raycastのアプリ）。
4. 「Copy Callback URL」を押し、そのURLを、連携先のサービスにそのまま同じ形で登録します。
5. 「Install MCP Server」を押し、「Sign In」に進みます。

公式は、折り返しのURLが、登録したものと一字違いなく一致している必要がある、と書いています。折り返しの種類を既存のサーバーで変えたときは、もう一度サインインが必要です。

1-6：使う

• AI ChatかQuick AIで、@ に続けてサーバーの名前を打ちます（例：@linear）。そのサーバーに向けて質問できます。
• Root Searchには、サーバーごとの「Ask」コマンド（例：「Ask Linear」）が出ます。Quick AIが、メンションつきで開きます。
• 「Custom Instructions」で、AIの使い方を助言できます。

この記事の例（指示）： 「@<サーバー名> 自分に割り当てられている未完了の項目を、一覧にしてください。」（サーバーの種類によって、使えるツールは違います。）

1-7：渡るデータ

1-8：権限（承認）

公式は、MCPのツールは、AI Extensionsと同じ「Permissions」の設定に従うと書いています。既定では、読み取りだけのツールは聞かずに動き、それ以外は確認が出ます。

• 全体の設定は「Settings → AI → Tools」の「Permissions」（Ask、Auto、Always Allow）です。「Auto」は有料プランの既定で、認証情報を読む前と、取り消せない操作の前は必ず聞く、と公式は書いています。
• チャットごとの変更は、AI Chatの設定のサイドバーの「Permissions」、またはAction Panelの「Change Permissions…」です。「Inherited」は全体の設定に従います。
• 承認の画面の選択肢は、「Allow」（↵、1回だけ）、「Always allow」（⌘↵ / Ctrl↵、以後は聞かない）、「Deny」（Esc）です。「Show Command」で、実行するシェルのコマンドを確かめられます。
• 「Always allow」は、「Globally Allowed Tools」に入ります。「See Allow List」で個別に消し、「Reset All」で全部消せます。

1-9：外し方

1-10：うまくいかないとき

1-11：Storeの拡張機能が持ってくるMCPサーバー

公式は、Storeの拡張機能のなかに、自分のMCPサーバーを入れて接続するものがある、と書き、それは「Manage MCP Servers」に出る、としています。拡張機能を外すときの、MCPサーバーの扱いは、読んだページに記載が見つかりませんでした。

連携2：RaycastとClaude、ChatGPTの契約（Bring Your Own Subscription）

2-1：前提（公式の記載）

• 有料のRaycastプランが要ります。
• 有効なClaudeまたはChatGPTの契約が要ります。API専用のアカウントは対象外です（その場合は連携3）。
• 提供元のCLIが要ります。Claudeは「Claude Code」、ChatGPTは「Codex CLI」です。
• 対象になる契約の具体的な段（Claudeのプラン名など）は、そのページに書かれていません。

2-2：設定の手順（公式の順）

1. 「Settings → AI → Models & Providers」を開きます。
2. 「Local AI Subscriptions」の項で、「Enable Local AI Subscriptions」をオンにします。
3. CLIが未導入なら、入れます。公式のページは、Claude Codeの公式ドキュメントとCodex CLIの公式ドキュメントにリンクしています（そのリンク先は、今回は読んでいません）。
4. ターミナルでサインインします。
5. Claude：claude を実行し、中で /login と入力します。
6. ChatGPT：codex login を実行し、ChatGPTのアカウントでサインインします。
7. Raycastで、「Claude Account」または「ChatGPT Account」の行に、アカウントとプランが出ているか確かめます。出ていなければ、その行の更新の操作を使います。

2-3：使う

AI Chat、Quick AI、AI Commandsのモデル選択を開き、「Claude Subscription」または「ChatGPT Subscription」の下から選びます。

2-4：渡るデータと権限

• 文章は、端末の上の提供元のツール（Claude CodeまたはCodex CLI）から、AnthropicまたはOpenAIへ直接送られます。Raycastのサーバーは通りません（公式の記載）。
• Raycastは、ClaudeやChatGPTの認証情報を見ない、保存しない、と書かれています。
• 画像生成のようなRaycastのサーバーで動くツールは、Raycast AIのモデルを使い、AIクレジットを使います。

2-5：上限と使用量

• 上限は提供元が決めます。公式は、ClaudeもChatGPTも、典型的には5時間の窓と週の上限がある、と書いています。同じ契約で使う、ほかのものと共有されます。
• 上限に達すると、Raycastは、どの上限か、いつ戻るかを表示し、チャットは止まります。Raycastは、自動でクレジットには切り替えません。待つか、モデルを替えます。
• 使用量の見方は4通りです。AI Chatで、契約のモデルを選んだ状態で /usage を打つ。Action Panelの「Show AI Usage」。「Settings → AI → Models & Providers」で、アカウントの「Show Usage」。Root Searchの「Show Claude Usage」または「Show ChatGPT Usage」。

2-6：外し方

• まとめて止める。 「Enable Local AI Subscriptions」をオフにします。モデルが選択肢から消え、使っていたチャットは、別のモデルを選ぶよう求めます。オンに戻すと、サインインし直さずに戻ります。
• Claudeからサインアウト。 claude を実行して /logout。
• ChatGPTからサインアウト。 codex logout。
• サインアウトのあと、モデルは選択肢に残りますが、薄く表示されます。チャットには、「Check Connection」と「Provider Settings」のボタンの通知が出ます。

2-7：うまくいかないとき

連携3：RaycastとAPIキー（Bring Your Own Key）

3-1：手順（公式の順）

1. 「Settings → AI → Models & Providers」を開きます。
2. 「API Keys」の項で、追加の操作を押します。
3. 提供元を選びます（Anthropic、Google、OpenAI、OpenRouter）。
4. 「API Key」の欄にキーを貼り、「Verify」を押します。Raycastが、提供元でキーが使えるかを確かめます。
5. 確認できたら「Save」を押します。

キーが未取得なら、「Manage in [Provider] Console」のボタンが、提供元のキーのページを開きます。公式のページが挙げる取得先は、console.anthropic.com/settings/keys、aistudio.google.com/apikey、platform.openai.com/api-keys、openrouter.ai/settings/keys です。1社につき1つのキーです。

3-2：選べるモデルと経路

• Anthropic、Google、OpenAIは、Raycast AIにあるモデルだけです。経路は、Raycastのサーバーを通ります（公式の説明は、モデルのAPIをまとめ、代わりの処理を加え、最後の整えをするため、と書く）。
• OpenRouterは、OpenRouterの全モデルが使えます。経路は、OpenRouterのサーバーへ直接です。

3-3：請求

会話は、キーに結びついた料金で処理され、Raycast AIの上限ではなくなります。提供元の通常の料金です。画像生成などのRaycastのサーバーで動く機能は、Raycast AIのクレジットを使います。公式は、予期しない請求を避けるため、提供元のコンソールを見るよう書いています。

3-4：外し方

• 無効化：キーの横のスイッチ。消さずに、AIの要求に使わなくなります。
• 削除：エントリーから、キーを消します。
• 提供元側での取り消し：「Manage in [Provider] Console」から、キーの入れ替えや失効をします。
• 有効なキーがあるとき、提供元のモデル名の横に、鍵のアイコンが出ます。

FAQの見出しにある「鍵の確認が通らない」「モデルが出ない」「Raycast AIが使われ続ける」「BYOKをやめる」の答えは、読んだ範囲では本文がありませんでした。

連携4：RaycastとOllama、LM Studio

4-1：Ollamaを使う（Local Models）

1. Ollamaのアプリを入れます（ollama.com/download）。または、「Settings → AI → Models & Providers → Local Models」の「Install Ollama app」を押します。
2. 「Models & Providers」の「Local Models」の項を開きます。
3. 「Install Ollama Model」に、モデルの名前を入れて「Install」を押します。「Model Library」で、ollama.comのモデルを探せます。
4. ダウンロードが終わると、モデル選択の「Local」の項に出ます。

ollama pull で入れたモデルは、自動で見つかります。出ないときは「Sync Models」です。ローカルのモデルを使うとき、RaycastがOllamaのサーバーを起動します。

4-2：渡るデータ

• 要求は、Raycastから、手元のOllamaのサーバーへ直接です。
• 会話は、Raycastのサーバーにも第三者にも送られません。
• 例外として、画像生成などは、Raycast AIのモデルで、ネットワークが要り、クレジットを使います。
• 遠くのOllamaのサーバー（「Ollama Host」の欄で指定）は、Raycastが起動しません。先に動いていて、届く必要があります。

4-3：できないこと

ローカルのモデルは、「Extension AI API」と「Emoji Search」を動かしません。速さや賢さの評価値は出ません。性能は手元の機材とモデルの大きさ次第、と公式は書いています。必要な機材の条件は、そのページにありません。

4-4：外し方

「Settings → AI → Models & Providers → Manage Models」で、ローカルモデルのオプションから「Delete Model」を選び、確認します。ディスクからダウンロードしたものが消えます。消さずに使わないだけなら、「Manage Models」でチェックを外します。

4-5：LM Studioなど

公式のCustom Providersのページは、例のタブとして、LM Studioを挙げています（連携5）。ただし、そのYAMLは読めていません。Local Modelsのページには、「LM Studioなどの手元のサーバーを、Ollamaの代わりに使えるか」というFAQの見出しがありますが、答えの本文は読めませんでした。

僕らの見立て（事実とは別）：手元のサーバーをつなぐ入口は、Custom Providersになりそうです。公式の答えは確認できていません。

連携5：Raycastと、OpenAI互換の窓口（Custom Providers）

公式の例に挙がっているのは、Vercel AI Gateway、LiteLLM Proxy、AWS Bedrock、LM Studio、OpenClaw、Hermes Agentです。

5-1：手順（公式の順）

1. 「Settings → AI → Models & Providers」を開き、「Custom Providers」まで下げて、「Reveal Providers Config」を押します。
2. 同じフォルダーにある providers.template.yaml を、providers.yaml という名前でコピーします。
3. providers.yaml に、提供元とモデルを書きます。テンプレートには4つのツールを有効にする tools の塊があるので、要らなければ消します。
4. 保存します。Raycastはファイルの変更を見張っているので、再起動は要りません。

ファイルの場所は、MacもWindowsも、ユーザーフォルダーの ~/.config/raycast/ai/providers.yaml です。読み込めないときは、「Providers Config」の横に「Invalid providers.yaml」のバッジが出ます。すでに読み込んだモデルは動き続けます。

5-2：書き方の例

次は、公式のページの例のキー名と構造に合わせて、この記事で組んだ例です。動作は確かめていません。値は、置き換える前提の文字列です。全文は公式ページで確認してください。

providers:
  - id: my_provider
    name: My Provider
    base_url: https://api.example.com/v1
    api_keys:
      my_provider: YOUR_API_KEY
    models:
      - id: my-model-id
        name: My Model
        provider: my_provider
        description: 短い説明
        context: 200000
        abilities:
          temperature:
            supported: true
          vision:
            supported: false
          system_message:
            supported: true
          tools:
            supported: true
          reasoning_effort:
            supported: false

5-3：キーの意味（公式の記載）

省いた場合の扱いは、システムメッセージと温度は対応、ツールと画像は非対応、と公式は書いています。対応していない能力を「true」と書くと、失敗することがあります。ツールの対応は、AI Extensionsとツールを使うのに要ります。

5-4：外部の検索サービスを足す tools の塊（任意）

web_search、read_page、search_images、chart の4つが書けます。公式のページが挙げる提供元は、次のとおりです。

公式のページの短い例は、次の形です（取得した要約の写しです。字下げやコメントは、公式ページで確かめてください）。

tools:
  web_search: raycast            # shorthand
  read_page:                     # object form
    provider: tavily
    api_key: TAVILY_KEY

• 既定ではオフです。このブロックを書かなければ、Custom Providersのモデルにはツールが付きません。
• モデル側でも、abilities の tools を supported: true にする必要があります。
• raycast を指定するにはRaycast Proが要ります。
• ファイルの全モデルに共通で、モデルごとの上書きはありません。
• 検索は30秒、ページの読み込みは60秒でタイムアウトし、ページの内容は200KBまでです。read_page は、httpとhttpsだけです。

5-5：渡るデータ・外し方

• 渡る先：設定した base_url の提供元です。公式のCustom Providersのページは、要求は端末から提供元のサーバーへ直接送られ、Raycastのサーバーは通らない、と書いています（03の記述と同じ向きです）。
• 鍵：公式は、APIキーは端末のファイルに残る、と書いています。例では、providers.yaml に値を書く形です。ファイルをほかの人に渡す、同期する、版管理に入れる前に、中身を確かめてください。ファイルが端末間で同期されるか、Raycastのサーバーへ鍵が送られるか、クレジットを使うかは、そのページのFAQの答えの本文が読めず、確認できていません。
• 設定の誤り：読み込めないときは、「Providers Config」の横に「Invalid providers.yaml」のバッジが出ます。マウスを重ねるとどこが誤りかが表示される、と公式は書いています。
• 外し方：該当の提供元の塊を消して保存します（消す手順の明記は、読んだページには見つかりませんでした。これは、この記事の整理です）。
• 制限：画像生成は使えません。OpenAIの形式は正式な標準ではないため、すべての窓口が動くとは限りません。モデルの速さや賢さの評価値は出ません（公式は、評価のデータがないため、と書く）。

組み合わせの例（この記事の案。公式の手順ではありません）

次は、公式の記載を組み合わせたときの、並べ方の案です。動作は確かめていません。

公式の資料で確認できなかったこと

• RaycastがMCPサーバーとして外に公開する機能の記載。
• MCPのJSON設定の貼り付けや取り込み。
• MCPの具体的なサーバーの設定例（コマンドと引数）。
• サービス側（GitHubなど）でRaycastの許可を取り消す手順。
• Bring Your Own KeyのFAQの答え、Bring Your Own Subscriptionの対処の本文、Custom ProvidersのFAQの答え。

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。
• 設定例は、「公式の記載に合わせてこの記事で組んだ例」です。コマンド、引数、URL、キーは、使う相手の公式の説明で確かめてください。
• MCPサーバーを入れると、AIが読める範囲と操作できる範囲が広がります。第三者のサーバーを入れる前に、何を実行し、何を送るかを、そのサーバーの説明で確かめてください。
• APIキーは、請求とつながります。公式も、提供元のコンソールを見るよう書いています。キーを書いたファイルや画面を、人に見せないでください。
• 公式のページは、要約の形で取得しています。設定ファイルの綴りは、公式で確かめてください。
• 公式の開発者向けページには、読む人（AI）に別のURLを取りに行くよう促す、「Agent Instructions」という節が含まれていました。この記事は、その指示には従っていません。
• 契約のClaudeやChatGPTを、他のツール経由で使うときの提供元の規約は、今回は読んでいません。提供元の利用規約を確かめてください。
• 規約やデータの扱いの解釈は、必要なら専門家や公式に確認してください。この記事は法律の助言ではありません。

続きは、その2（08）に、deeplink、Script Commands、Apple Shortcuts、拡張機能からのAI呼び出し、Skillsがあります。

出典

• MCP（Raycast Manual、Raycast、確認日 2026-10-25）
• AI Extensions（Raycast Manual、Raycast、確認日 2026-10-25）
• Bring Your Own Subscription（Raycast Manual、Raycast、確認日 2026-10-25）
• Bring Your Own Key（Raycast Manual、Raycast、確認日 2026-10-25）
• Custom Providers（Raycast Manual、Raycast、確認日 2026-10-25）
• Local Models（Raycast Manual、Raycast、確認日 2026-10-25）
• AI Commands（Raycast Manual、Raycast、確認日 2026-10-25）
• Settings（Raycast Manual、Raycast、確認日 2026-10-25）
• Raycast Manual 目次（Raycast、確認日 2026-10-25）
• Raycast Developers（Raycast、確認日 2026-10-25）