EmpirioLabs AI MCP Server

EmpirioLabs AI MCP Server とは？

EmpirioLabs AI MCP Server は EmpirioLabs 公式のホスト型 MCP エンドポイントで、任意の MCP クライアントから EmpirioLabs プラットフォーム全体をツールとして使えます。テキストモデル、メディア生成、Web リサーチ、ジョブ、バッチ、GPU Cloud、ホスト型エージェントに対応しています。

EmpirioLabs は AI 推論と統合を提供するサービスです。自社 GPU でオープンソースモデルをホストし、プロプライエタリモデル向けの最適化エンドポイントを運用し、GPU Cloud インスタンスとホスト型エージェントを提供しています。料金は従量課金のクレジット、または週ごとの利用枠が付いた任意のプランです。EmpirioLabs MCP サーバーはリモートサーバーなのでインストールは不要で、Streamable HTTP で https://mcp.empiriolabs.ai/mcp に接続してサインインするだけです。

EmpirioLabs AI MCP Server の使い方

クレジットのある EmpirioLabs アカウントが必要です。Claude や ChatGPT などの OAuth クライアントはブラウザで EmpirioLabs のサインインページを開くので、リクエスト内容を確認して Allow access を選びます。エディターやスクリプトでは、EmpirioLabs の API キーを bearer トークンとして送ることもでき、その場合はサインインなしで全ツールを使えます。

Claude Code

claude mcp add --transport http empiriolabs https://mcp.empiriolabs.ai/mcp

初回は Claude Code 内で /mcp を実行してサインインを完了します。API キーを使う場合：

claude mcp add --transport http empiriolabs https://mcp.empiriolabs.ai/mcp --header "Authorization: Bearer ${EMPIRIOLABS_API_KEY}"

Claude Desktop と claude.ai

Settings → Connectors を開き、Add custom connector を選んで https://mcp.empiriolabs.ai/mcp を入力します。OAuth クライアントの欄は空のままにし、Connect をクリックして EmpirioLabs にサインインし、Allow access を選びます。

Cursor

~/.cursor/mcp.json にサーバーを追加します。Cursor の案内に従って OAuth でサインインするか、キーを入れた Authorization ヘッダーを追加します。

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

VS Code

VS Code は同じサーバーを .vscode/mcp.json の servers キーから読み込みます。

{
  "servers": {
    "empiriolabs": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.empiriolabs.ai/mcp"
    }
  }
}

ドキュメントによると、このサーバーは VS Code と GitHub Copilot 向けの GitHub MCP Registry にも掲載されており、ChatGPT、Codex CLI、Grok、Perplexity、Le Chat、Gemini、Google Antigravity、Vercel AI SDK の設定方法も記載されています。

EmpirioLabs AI MCP Server の主な機能

• 1 つのエンドポイントでプラットフォーム全体：すべてのテキストモデルとのチャット、画像・動画・音声・スピーチ・3D・文字起こしの生成、Web 検索とリサーチ。
• ツールセット＝OAuth スコープ：models、text、search、media、jobs、agents、account、batch、gpu、hosted_agents。同意画面に付与する権限がそのまま表示されます。
• プロファイル：パスに /mcp/inference などのプロファイルや + 区切りのツールセット一覧を付けると、公開するツールを絞れます。たとえばメディアを生成できない接続も作れます。
• 長時間ジョブ：メディアやエージェントのツールは、待機時間（デフォルト 40 秒、最大 50 秒）内に完了すれば出力 URL を返し、そうでなければ get_job 用の job_id を返します。
• API と同じ価格と制限：公開されているモデル価格、アカウント制限、エラーメッセージがそのまま適用されます。
• ChatGPT 対応：ChatGPT のコネクターやディープリサーチで使われる search と fetch ツールも提供します。
• アクセスの取り消し：ダッシュボード設定の Connected applications から、接続済みアプリをいつでも切断できます。

EmpirioLabs AI MCP Server のユースケース

• 価格でモデルを選ぶ：「EmpirioLabs で最も安い動画モデルを一覧にして、コスパが最も良いモデルで夕日の波の 5 秒クリップを生成して」
• 文字起こしと要約：「EmpirioLabs でこの録音を文字起こしして、アクションアイテムを要約して」
• 支出の確認：「EmpirioLabs の残高を確認して、今週の画像生成にいくら使ったか見せて」
• GPU のプロビジョニング：「EmpirioLabs GPU Cloud に vLLM テンプレートで H100 をデプロイして、準備ができたら教えて」
• 出典付きリサーチ：「最新の MCP 仕様の変更について Web リサーチを実行し、出典を示して」

EmpirioLabs AI MCP Server のトラブルシューティング

• 生成結果ではなく job_id が返ってきた：待機時間内に処理が終わっていません。生成をやり直さず、get_job（待機も可能）を呼び出してください。
• 出力リンクが使えなくなった：出力 URL は署名付きで期限切れになるため、保存したいものはダウンロードしておきます。
• クレジット不足と表示される：ツールは EmpirioLabs のクレジットを消費します。ダッシュボードでチャージしてから再試行してください。
• Google Antigravity にツールが表示されない：Antigravity は url ではなく serverUrl を使い、接続失敗を報告しません。まずキーを確認し、エージェントに MCP サーバーとツール数を一覧させてください。
• ツールが多すぎる：完全な /mcp エンドポイントではなく、プロファイルのパスやツールセット一覧に接続します。